Omnicanal partout, promos surprises, clients impatients : la volatilité gagne, les approches statiques décrochent. La montée de l’omnicanalité transforme le magasin en hub phygital, où chaque promesse client dépend d’une disponibilité immédiate. L’IA agentique prend la main pour orchestrer stocks, assortiments et exécution, et faire du phygital un vrai différenciateur.
En 2025, le magasin n’a rien d’un vestige du passé, mais devient un terrain d’innovation stratégique. D’après une étude de Synergee, 84% des consommateurs français préfèrent effectuer leurs achats en magasin. Alors que les marques misent de plus en plus sur la digitalisation, elles doivent jongler avec une multiplication exponentielle des canaux, des points de vente physiques aux plateformes e-commerce.
Pour orchestrer cette omnicanalité et répondre aux attentes des clients à la fois en physique et en ligne, les retailers n’ont plus le choix : ils doivent s’appuyer sur l’intelligence algorithmique, capable d’automatiser et de planifier leur supply chain, s’ils veulent rester compétitifs sur tous les canaux.
Gérer l’explosion des flux omnicanals
Multiplication des canaux de vente, omnicanalité, attentes des consommateurs toujours plus exigeantes… Les marques doivent relever de nombreux défis, qui exigent un approvisionnement ultra-agile et efficace. Que ce soit en magasins ou en ligne, il s’agit d’avoir le bon produit, au bon moment et au bon endroit.
Et les magasins physiques demandent de plus en plus d’agilité. En effet, ils deviennent des croisements du commerce physique et du digital, des “hubs phygitaux”, où le digital dope l’expérience client. Chez Undiz, par exemple, les clients choisissent un article sur un écran en magasin, et le produit arrive instantanément du stock via des tuyaux pneumatiques. Ce modèle transforme le magasin en mini-entrepôt connecté, qui requiert une traçabilité et une allocation d’inventaire en temps réel.
À cette explosion des flux omnicanals s’ajoutent la volatilité de la demande, les pics promotionnels imprévisibles et les contraintes réglementaires croissantes : les supply chains n’ont jamais été autant sous pression. Ne pas les adapter pour anticiper ces fluctuations du marché, c’est s’exposer à des ruptures coûteuses, des surstocks et des promesses omnicanales non tenues, avec, à la clé, une perte de compétitivité et de crédibilité face aux clients.
L’autonomie algorithmique : le nouveau cerveau du retail omnicanal
Face à cette complexité, l’avenir des marques réside dans leur capacité à s’appuyer sur des algorithmes autonomes qui pilotent en temps réel la prévision de la demande, les stocks par point de vente et l’orchestration des flux, à la fois digitaux et physiques. Ces systèmes analysent simultanément données de ventes, tendances sociales, contraintes logistiques et réglementaires pour anticiper les pics promotionnels, ajuster les assortiments locaux et minimiser les ruptures ou les surstocks.
Plus qu’une simple automatisation, cette autonomie algorithmique transforme le commerce physique en atout stratégique : le magasin devient un nœud intelligent, capable de servir de showroom, de point retrait ou de mini-hub logistique. Les retailers qui adoptent cette approche ne subissent plus la volatilité : ils la devancent, créant un avantage concurrentiel durable.
Vers le pilotage augmenté : quand l’IA devient un copilote
Concrètement, les usages prennent aujourd’hui la forme d’une interaction continue entre les équipes métiers et des systèmes capables d’agir, pas uniquement d’analyser. Le matin, un planificateur ne commence plus sa journée en parcourant une multitude de rapports pour identifier les urgences. Il est directement alerté d’un risque de rupture sur un best-seller dans une zone précise, d’un retard fournisseur critique ou d’un pic de demande lié à la météo ou à une dynamique locale émergente. En quelques échanges en langage naturel, il évalue l’impact financier des différentes options possibles, qu’il s’agisse d’une réallocation de stock, d’un ajustement logistique ou d’une action promotionnelle ciblée. La décision validée est ensuite exécutée immédiatement dans les systèmes opérationnels, sans rupture entre l’analyse et l’action.
À l’échelle de la saison, ces mêmes mécanismes transforment déjà la manière de construire et d’ajuster les assortiments. Les équipes merchandising testent en temps réel l’impact d’un changement de positionnement, comme l’augmentation de la part de produits durables, un recentrage sur certaines catégories ou une adaptation plus fine aux spécificités locales. Les simulations intègrent simultanément les contraintes budgétaires, les capacités de la supply chain et les attentes clients par zone. Les clusters de magasins ne reposent plus uniquement sur des critères historiques, mais évoluent en fonction du climat, du profil de clientèle ou du potentiel de marge. Le retail s’inscrit ainsi dans une logique d’orchestration continue, où chaque décision de prix, de stock, d’allocation ou de production s’insère dans un système vivant, capable d’apprendre, d’anticiper et de s’ajuster en permanence face à la volatilité du marché.
Le marché du retail continuera de muter profondément dans les années à venir, et la fonction du commerce physique évoluera vers un rôle hybride, mêlant expérience client et logistique agile. Avec l’émergence de l’IA agentique, les retailers pourront s’appuyer pleinement sur la technologie pour automatiser leur supply chain : ils ne se contenteront plus de suivre le marché, ils le redéfiniront.
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Par Clément Guillon, Directeur Général de Bamboo Rose Decision Intelligence
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