Maximiser les marges dans le retail grâce au BI et l’IA

Webinaire pour les CFO dans le retail : mai 2025

L’alignement du BI et de l'IA dans le retail avec les objectifs d’affaires

Le BI doit commencer au niveau du plancher, là où se prennent les décisions. Identifier les besoins décisionnels, transformer ces besoins en indicateurs clairs, et les visualiser via des tableaux de bord simplifiés permet d’agir efficacement. Une bonne utilisation du BI réduit la surcharge d’informations et facilite l’analyse ciblée.

Une fois que l'on a ces éléments-là, on peut ensuite regarder quels indicateurs vont venir transformer nos décisions.

Compréhension du comportement client

Le BI et l’IA permettent d’analyser où et pourquoi un client quitte un parcours d’achat, quels produits sont populaires en ligne vs. en magasin, et qui sont les clients multicanaux. Cette compréhension précise permet de mieux cibler l’offre, optimiser les canaux de vente et améliorer l’expérience client.

Exemple pratique avec Power BI

Un tableau de bord bien conçu permet d’automatiser les rapports financiers. L’interactivité et la clarté visuelle des données favorisent une prise de décision rapide, sans recourir à des fichiers Excel complexes. Ce type de solution constitue une étape fondamentale vers l’intelligence prédictive.

Exemple de tableau de bord avec PowerBI

Cycle de vie d’un projet IA

L’IA repose d’abord sur une collecte et une centralisation rigoureuses des données. Ensuite, définir précisément les objectifs (ex : prévision des ventes) permet de choisir les bons modèles prédictifs. La qualité des données, la clarté des KPIs et la boucle de rétroaction assurent une amélioration continue.

Avec la démocratisation des outils depuis ces dernières années, on peut facilement accélérer le processus avec moins de travail manuel pour créer des prédictions

Optimisation des prévisions et des stocks

Grâce à l’IA, les entreprises peuvent effectuer des prévisions plus fréquentes et plus fines (par produit, région, magasin). Cela permet d’agir plus vite en cas d’écarts, d’éviter les ruptures ou les surstocks, et d’adapter les promotions proactivement.

Logistique et automatisation des processus

L’IA optimise les routes de livraison, le facing des produits, et la gestion entre magasins. L’automatisation des processus à faible valeur ajoutée (ex : saisie de données) réduit les erreurs humaines et permet aux équipes de se concentrer sur l’analyse et la stratégie.

Coûts et conformité

Les projets peuvent commencer avec une feuille de route, avec une approche à petit pas. L’anonymisation des données garantit la conformité avec la loi 25 et le RGPD, et les outils cloud facilitent l’intégration de vos systèmes existants.

Conclusion

La BI et l’IA représentent des leviers majeurs pour les CFOs du retail : meilleures décisions, meilleure prévisibilité, et marges optimisées. En démarrant par des cas concrets et mesurables, chaque organisation peut amorcer une transformation efficace propulsée par ses données.