Wayfair façonne l'avenir du commerce grâce à l'IA

L'adaptation du commerce de détail à l'ère de l'IA

Macy's, l'un des grands distributeurs historiques américains, est en train de refondre ses opérations autour d'une philosophie qu'il nomme "AI-first". Selon Murali Murugan, directeur senior de l'ingénierie chez Macy's, il ne s'agit pas d'ajouter de l'intelligence artificielle par-dessus des systèmes existants, mais de repenser en profondeur la façon dont les décisions sont prises. Concrètement, l'IA est intégrée directement dans la personnalisation des parcours clients, les moteurs de recherche produits, la planification opérationnelle et le développement logiciel interne. Les premières expérimentations ont ciblé des cas d'usage à fort impact mesurable, notamment les recommandations dans les résultats de recherche et l'engagement client, générant rapidement des gains en taux de conversion et une réduction des frictions. "Une fois les premières victoires établies, le passage à l'échelle est devenu une décision commerciale, non plus un débat technologique", explique Murugan. Cette transformation affecte en premier lieu la couche invisible du commerce de détail: la chaîne logistique, la gestion des stocks, la vitesse à laquelle les ingénieurs livrent du code et la capacité à répondre en temps réel aux comportements des clients. Pour le consommateur, l'impact le plus visible prend la forme d'"Ask Macy's", un assistant d'achat conversationnel conçu pour fonctionner comme un styliste personnel plutôt qu'une barre de recherche classique. Un client qui prépare un bal de fin d'année, un voyage ou un événement de dernière minute peut décrire son besoin en langage naturel et recevoir des recommandations personnalisées fondées sur ses achats passés, ses préférences et le contexte de sa demande. L'objectif affiché est de réduire ce que Murugan appelle "l'écart entre le signal et l'action": capter un comportement client, l'interpréter et y répondre presque instantanément. Cette évolution s'inscrit dans un mouvement plus large qui traverse l'ensemble du commerce de détail américain, confronté à une concurrence fragmentée et à la pression des pure players numériques. Les distributeurs traditionnels, longtemps en retard sur la personnalisation à grande échelle, passent d'expérimentations isolées à des systèmes intégrés et continus. Macy's positionne l'IA non pas comme un substitut au jugement humain, mais comme une couche d'amplification discrète, que les clients ne perçoivent pas directement mais dont ils ressentent les effets. "La vraie transformation vient de l'amélioration continue, d'un apprentissage rapide des erreurs et d'une adaptation aux nouveaux standards technologiques", conclut Murugan. Le projet est développé en partenariat avec Infosys, et illustre comment les grands acteurs traditionnels du retail misent sur l'IA pour rester compétitifs face à des concurrents nativement numériques.

💬 Ce que réussit Macy's, c'est surtout ça : faire passer l'IA du statut de projet isolé à celui de système nerveux des décisions, et c'est un basculement culturel, pas technologique. La méthode est claire et reproductible : gains mesurables d'abord, passage à l'échelle ensuite. Les distributeurs qui jouent encore à l'expérimentation vont se retrouver à rattraper deux ans de retard dans un marché qui n'attendra personne.

LG en discussions avec Nvidia : l’action bondit grâce à l’IA physique

Une délégation d'une trentaine de dirigeants issus de LG Electronics, LG CNS, LG Innotek et LG AI Research s'est rendue le 22 juin 2026 au siège de Nvidia à Santa Clara, en Californie, pour explorer des opportunités de coopération concrètes dans l'intelligence artificielle physique et la robotique. Cette visite intervient deux semaines seulement après une rencontre directe entre Koo Kwang-mo, président du groupe LG, et Jensen Huang, PDG de Nvidia, à Séoul. Les deux groupes travaillent désormais à l'élaboration d'une feuille de route commune couvrant plusieurs axes stratégiques : développement de robots de référence, infrastructures d'IA, solutions de mobilité intelligente et applications industrielles. Les marchés ont immédiatement salué cette nouvelle, propulsant le titre LG Electronics de plus de 6 %, LG CNS de plus de 6 % également, et l'ensemble des filiales du conglomérat coréen dans leur sillage. L'enjeu dépasse largement une simple alliance commerciale. L'IA physique, cette capacité des systèmes intelligents à percevoir et interagir avec le monde réel, à la différence de l'IA générative qui produit du texte ou des images, est en train de devenir le nouveau front compétitif de l'industrie technologique mondiale. LG dispose d'atouts concrets dans plusieurs secteurs directement concernés : électroménager connecté, composants automobiles, robotique et espaces intelligents. Nvidia, de son côté, s'est imposé comme le fournisseur incontournable des infrastructures de calcul nécessaires à l'entraînement et au déploiement des modèles d'IA. L'association de la plateforme d'IA bout-en-bout de Nvidia avec l'écosystème matériel diversifié de LG pourrait donner naissance à des solutions intégrées couvrant simultanément le hardware, le software et les usages industriels, une combinaison que peu d'acteurs sont aujourd'hui capables d'offrir. Ce rapprochement s'inscrit dans une tendance de fond : les grands conglomérats industriels cherchent activement à s'arrimer aux fournisseurs d'infrastructure IA pour ne pas se laisser distancer dans la prochaine vague d'automatisation. LG présente cette démarche sous la bannière de sa stratégie "One LG", qui vise à coordonner les expertises dispersées du groupe pour créer des synergies à grande échelle avec des partenaires technologiques clés. Nvidia, qui multiplie ses alliances industrielles depuis la montée en puissance de ses GPU dans l'entraînement des grands modèles de langage, trouve dans LG un partenaire capable de lui ouvrir des marchés dans l'électronique grand public, l'automobile et les infrastructures connectées. Les discussions sont encore à un stade exploratoire, mais la réaction des marchés indique que les investisseurs parient déjà sur une coopération structurée à venir entre les deux groupes.

Les commerciaux français adoptent les agents IA

Selon le State of Sales Report de Salesforce, 87 % des organisations de vente françaises utilisent déjà l'IA pour la prospection, le scoring des leads et la rédaction d'e-mails, avec près de 90 % des commerciaux affirmant mieux cerner les besoins clients grâce à ces outils. Les agents IA pourraient réduire de 37 % le temps de prospection et de 39 % le temps de rédaction d'e-mails, chez Salesforce, ils ont permis de contacter 130 000 leads en 4 mois, générant plus de 3 200 opportunités. Les équipes les plus performantes adoptent ces technologies 1,7 fois plus vite que les autres, mais la fragmentation des données reste le principal frein identifié par 45 % des responsables commerciaux français.

Scotiabank se prépare à son avenir avec l'IA

La banque canadienne Scotiabank a lancé Scotia Intelligence, un cadre unifié pour ses opérations de données et d'intelligence artificielle. Ce dispositif regroupe en une seule plateforme les environnements de calcul, les outils de gouvernance et les mécanismes de sécurité déjà en place au sein de l'établissement. Son volet opérationnel, Scotia Navigator, permet aux équipes internes, notamment celles en contact avec les clients, de construire et déployer leurs propres assistants IA dans le respect des règles de conformité de la banque. Les résultats annoncés sont concrets : les centres d'appels traitent désormais plus de 40 % des requêtes clients via l'IA, environ 90 % des courriels commerciaux entrants sont automatiquement redirigés, réduisant la charge manuelle de 70 %. Dans l'application mobile, des suggestions de paiement prédictives aident les clients à gérer leurs factures récurrentes et leurs virements. La banque a également publié un document sur l'éthique des données, qu'elle présente comme unique au Canada. L'enjeu dépasse la simple modernisation informatique : il s'agit de déployer l'IA à l'échelle d'un grand groupe financier sans créer de risques opérationnels ou réglementaires supplémentaires. Pour les équipes techniques, l'automatisation de la génération de code s'accompagne de contrôles de sécurité et d'auditabilité imposés par l'environnement réglementaire bancaire. Pour les employés, chaque usage de l'IA est soumis à une revue interne fondée sur des critères d'équité, de transparence et de responsabilité avant tout déploiement. Une formation obligatoire et des attestations annuelles complètent le dispositif. Tim Clark, directeur des systèmes d'information du groupe, souligne que l'objectif est de permettre aux collaborateurs d'utiliser la technologie avec confiance, tandis que Phil Thomas, directeur de la stratégie, y voit un levier pour recentrer les équipes sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Scotiabank s'inscrit dans une tendance lourde du secteur financier mondial, où les grandes banques cherchent à industrialiser l'IA tout en répondant aux exigences croissantes des régulateurs. La particularité de l'approche canadienne réside dans la formalisation publique de la gouvernance, une posture que peu d'établissements ont adoptée avant d'y être contraints. La banque reconnaît elle-même que l'architecture précise, les coûts, la stratégie de modèles et les benchmarks externes n'ont pas été divulgués, ce qui rend le retour sur investissement global difficile à évaluer. Scotiabank envisage néanmoins d'étendre le dispositif à des agents autonomes pour la recherche et l'analyse, avec des capacités décrites comme "plus autonomes, contextuelles et orientées vers l'action". Si les gains actuels se confirment, la banque devrait accélérer ce déploiement dans l'ensemble de ses métiers.