Tous les secteurs Retail & E-commerce

L'IA qui transforme conversion, supply et expérience client.

Personnalisation, search sémantique, agents marchands : passer de la promesse au CA.

+18%
de conversion avec search IA bien implémenté
−35%
tickets support absorbés par agent RAG
3 sem.
délai moyen pour un POC search sémantique

Le retail est le secteur où l'IA générative impacte le plus directement le top line. Mais 70% des projets échouent par manque d'intégration data ou de cas d'usage cadré. Nous mappons les stacks qui livrent.

Cas d'usage

Là où l'IA crée de la valeur — vraiment.

Search sémantique catalogue

Recherche en langage naturel sur 50K+ SKUs, embeddings + reranking.

Personnalisation 1-to-1

Recommandations LLM-driven multi-canal (web, email, app).

Agent SAV omnicanal

Résolution autonome 30-50% des tickets, intégration Zendesk/Gorgias.

Génération fiches produits

Descriptions SEO multi-langues à partir des specs fournisseur.

Stack recommandée

Briques validées terrain

  • GPT-4o-mini (Azure EU)
  • Mistral Small 3
  • Algolia + Voyage embeddings
  • Shopify / Magento connectors
  • Klaviyo
Conformité

Cadre réglementaire couvert

  • RGPD + consentement marketing
  • ePrivacy
  • Hébergement EU recommandé
  • Audit data fournisseur

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Questions fréquentes

Quel ROI réaliste sur un agent SAV ?

Sur catalogue >5 000 SKU et >2 000 tickets/mois : retour <6 mois avec 30-50% de tickets absorbés. En-dessous, le ROI dépend du coût horaire support.

Faut-il refaire son moteur de recherche ?

Pas nécessairement. Algolia, Meilisearch et Typesense intègrent du sémantique. Une couche de reranking LLM peut suffire si la base est propre.

Risques IA en retail ?

Hallucinations sur fiches produits (juridique fournisseur), biais de recommandation, et conformité ePrivacy sur tracking. Tous gérables avec une bonne gouvernance.

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