Jonak accélère la production de visuels produits grâce à l’IA, Cobra réinvente la veille concurrentielle et l’automatisation des données. Les usages concrets de l’intelligence artificielle se multiplient progressivement.
Trois trajectoires différentes, une même conviction : l’IA change concrètement le quotidien des équipes e-commerce, à condition de savoir précisément où l’appliquer. Mais quels sont les cas d’usage qui génèrent un retour sur investissement mesurable, reproductible et partageable en interne ? Pour Hugo Lahutte, directeur général de Cobra, enseigne de distributions dédiée au son et à l’image, la phase d’expérimentation tous azimuts est révolue. «Nous cherchons à déployer, à maîtriser. Il faut des cas d’usage réels, partageables, qui puissent être utilisés et qui créent de la valeur », a-t-il déclaré lors des Ecommerce Sessions, rendez-vous professionnel parisien dédié aux acteurs du commerce digital. Cette discipline dans la sélection des projets constitue, selon lui, la première condition pour éviter de disperser les ressources sur des outils qui n’apportent rien de tangible aux équipes. Chez Cobra, l’IA s’est d’abord imposée en matière de productivité. L’entreprise utilise notamment un outil qui scanne automatiquement les prix de la concurrence et permet aux équipes commerciales de se positionner en temps réel sans mobiliser un analyste à temps plein. Hugo Lahutte évoque des gains de temps de l’ordre de 80 à 90 % sur certaines tâches de production de contenus, notamment la génération et le traitement de visuels produits. «La technique n’est plus forcément le problème. Nous pouvons connecter un Shopify sans rien connaître au code», précise-t-il, soulignant que la démocratisation des outils abaisse désormais les barrières à l’entrée pour des équipes non techniques.
L’image produit, nouveau terrain d’expérimentation prioritaire
C’est précisément sur ce terrain de l’image qu’une entreprise de luxe spécialisée dans le prêt-à-porter et les accessoires engage les transformations les plus structurantes. Son directeur des systèmes d’information détaille une approche progressive mais ambitieuse : l’intelligence artificielle intervient désormais dès la phase d’idéation produit, permettant de générer des maquettes visuelles en quelques heures là où il fallait auparavant plusieurs semaines de production photo. Concrètement, des équipes créatives utilisent des applications d’IA pour produire les premières esquisses photographiques d’un prototype, valider une direction artistique ou tester différentes déclinaisons de coloris, avant même que l’objet physique n’existe. Cette capacité à «prouver» rapidement une direction créative, parfois en une semaine contre plusieurs mois antérieurement, a profondément modifié le rythme de décision interne. Les visuels générés alimentent ensuite le site web, les applications internes et les outils de personnalisation clients, avec des gains mesurables sur la qualité perçue et la diversité de l’offre présentée en ligne. L’une des applications les plus emblématiques reste l’expérience de « make-to-order » développée autour de sacs d’exception, dont les prix peuvent atteindre plusieurs milliers d’euros. Le client peut personnaliser son produit en ligne, visualiser le résultat en temps réel et recevoir sa commande sur mesure plusieurs semaines plus tard. «Nous avons réussi à obtenir le feu vert de certains départements images sur des photos de très haute qualité, ce qui était une preuve de confiance essentielle», explique le DSI, soulignant que la résistance initiale des équipes créatives avait été levée précisément parce que la qualité des rendus avait fini par convaincre les plus sceptiques. Ce qui était encore expérimental il y a quelques mois est aujourd’hui en train de devenir un standard de production.
L’IA au service de la cohérence d’image et du contrôle éditorial
Chez Jonak, la directrice e-commerce et marketing Perrine Vial présente une approche prudente, mais tout aussi réfléchie. La marque de chaussures, structure à taille humaine avec une gouvernance fortement portée par sa direction, avance sur l’IA de manière progressive et maîtrisée, en veillant à ne jamais sacrifier le contrôle sur l’image de marque. «Nous avons un cadre et aussi de la flexibilité, notamment sur des aspects CRM», indique-t-elle, résumant une philosophie qui consiste à tester là où le risque est limité, puis à étendre les usages qui prouvent leur valeur. Jonak a notamment investi dans la production de visuels 3D pour garantir la qualité de présentation produit sur le site, en complément des prises de vue traditionnelles. Sur la partie contenus, la marque travaille avec des partenaires spécialisés pour décliner ses prises de vue en multiples formats adaptés aux différents canaux. Ce processus, appliqué sur l’ensemble de ses gammes de chaussures saison après saison, représente une économie de temps considérable selon l’entreprise. Parallèlement, l’IA est mobilisée sur la partie CRM et l’analyse des comportements clients, pour personnaliser les communications et affiner la segmentation sans alourdir les équipes opérationnelles.
Former les équipes avant de déployer les outils
La question de l’organisation interne est l’un des points de friction les plus fréquemment sous-estimés. Pour Hugo Lahutte, le vrai travail d’un dirigeant aujourd’hui consiste d’abord à mettre ses équipes en position de comprendre et d’utiliser correctement ces outils, non à multiplier les déploiements. «Il faut donner aux gens les bonnes ambitions et leur montrer comment utiliser ces outils. Pour bien utiliser un LLM, il faut lui donner une bonne base, un bon contexte», insiste-t-il, renvoyant à la notion de prompt engineering et à la qualité des données d’entrée comme conditions préalables à tout ROI. Perrine Vial confirme cette approche côté Jonak, en décrivant une méthode d’implication des équipes par département : identifier les tâches chronophages dont les collaborateurs veulent se débarrasser, puis sélectionner les outils IA adaptés à ces besoins spécifiques plutôt que d’imposer des solutions standardisées. «Nous essayons d’impliquer les équipes pour qu’elles choisissent elles-mêmes, afin de participer au choix de l’outil». Cette logique d’adhésion par le bas, en complément d’un cadrage par le haut, semble produire des résultats plus durables que l’imposition verticale d’un outil, quel que soit son niveau de performance technique.
Sécurité, souveraineté et dépendance aux LLM
Quid de la sécurité des données et de la dépendance aux grands modèles de langage (LLM) américains ? Pour l’intervenant de la maison de luxe, la vigilance s’impose sur trois axes distincts : la protection des données personnelles au regard du RGPD, les enjeux de souveraineté face aux rapports de force géopolitiques entre acteurs dominants du secteur, et la sécurité opérationnelle des systèmes d’information. «Personne n’est aujourd’hui engagé définitivement avec un LLM», reconnait-il, traduisant une posture pragmatique partagée par les trois entreprises : tester plusieurs modèles en parallèle, construire une expertise interne pour évaluer les offres sans dépendre des discours commerciaux des éditeurs et structurer des environnements de données isolés pour les cas d’usage les plus sensibles. Hugo Lahutte abonde dans ce sens, mettant en garde contre les promesses de fournisseurs qui «appellent les mêmes algorithmes que tout le monde peut déjà utiliser» tout en facturant des licences à plusieurs centaines de milliers d’euros. La structuration d’une expertise interne, capable de distinguer la réelle valeur ajoutée d’un outil de son habillage commercial, apparaît ainsi comme un impératif stratégique pour toute organisation qui souhaite tirer durablement parti de l’IA sans en devenir l’otage.
Aussi, l’intelligence artificielle ne remplace pas les équipes e-commerce, elle redéfinit la valeur de leur temps. Jonak, Cobra et la maison de luxe convergent vers la même conclusion opérationnelle : les gains les plus significatifs ne viennent pas des outils les plus sophistiqués, mais de ceux qui résolvent des irritants réels, adoptés par des collaborateurs qui comprennent pourquoi ils les utilisent. La prochaine étape sera celle des agents « autonomes » capables d’agir sur plusieurs systèmes simultanément. Une perspective qui ouvrira de nouveaux débats sur la place de la décision humaine dans la chaîne de valeur du commerce digital.
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