Barbara Sohier, Petit Bateau : « Les données clients vont influencer les LLM* »

Le commerce agentique constitue-t-il selon vous une nouvelle révolution du e-commerce ? 

Barbara Sohier – L’IA constitue une vraie révolution car le commerce agentique qui en découle « disrupte » le comportement du consommateur. Certes, pour Petit Bateau, la recherche des produits via les moteurs d’IA constitue une part très marginale de nos ventes en ligne, qui pèsent un quart de notre chiffre d’affaires. Mais son utilisation dans le e-commerce connaît une croissance exponentielle et il se dit que l’IA agentique pourrait à terme remplacer Google ou Amazon en première instance pour la recherche et le choix d’un produit. Ainsi, un consommateur peut déjà déléguer à son « agent » la recherche, la comparaison, voire l’achat d’un produit en se dispensant de chercher lui-même. En ce qui concerne le CRM, il faudra prendre en compte le fait que les données clients vont influencer les LLM (Large Language Models), et donc les résultats fournis au consommateur. Dans cette perspective, les LLM pourraient s’imposer comme le centre névralgique du e-commerce. Nous devons adapter notre stratégie et réallouer nos budgets. Demain, les réseaux sociaux, Google, le référencement SEO n’auront probablement plus la même importance dans l’acquisition de la visibilité et des ventes en ligne.

Quelles sont les opportunités et les risques pour les marques comme Petit Bateau ?

B. S. – Côté opportunités, l’IA agentique constitue une nouvelle source de business, le moyen de toucher des acheteurs qui ne nous connaissent pas. Le commerce agentique permet aussi d’apporter plus de conseil, de mieux écouter et accompagner les clients dans un parcours en ligne personnalisé. Chez Petit Bateau, cette dimension est clé, car nous sommes sur un segment premium de la mode bébé et enfant, et les clients réfléchissent avant d’acheter. Côté risques, les marques peuvent d’abord craindre de perdre des ventes si elles ne s’adaptent pas assez vite à cette déferlante. Et quand bien même elles y parviennent, demeure le danger de déléguer des données sensibles sur les produits et clients à l’IA, qui finira par en savoir plus sur les clients que les entreprises qui les fournissent. Les marques peuvent aussi s’inquiéter d’un déclin des sites d’e-commerce gérés en direct. Si, par exemple, le consommateur utilise un LLM comme ChatGPT ou Claude pour trouver une « valise maternité », l’agent peut lui proposer nos produits. Le danger, c’est que le client ne voit pas d’autres offres en recommandation sur notre site et perde la main s’il ne challenge pas les propositions de l’IA. De son côté, la marque perd le contact direct avec le client qui n’interagit qu’avec l’agent conversationnel IA. Dans un scénario de science-fiction, cela pourrait conduire à la prise de pouvoir d’une entreprise IA monopolistique qui détiendrait les données de tous les clients et imposerait ses conditions. Mais cela reste à aujourd’hui de la science-fiction ! Le cadre légal et règlementaire se construit chaque jour pour border ces usages. 

Ce nouveau modèle annonce-t-il la fin de la relation directe entre les marques et leurs clients ?

B. S. – Jusqu’à aujourd’hui, il s’agissait effectivement d’un commerce centré sur l’expérience client : le consommateur avait la main, comparait lui-même les offres en ligne en naviguant entre des sites de marques et des marketplaces comme la Redoute, Zalando ou Amazon. Demain, nous pensons qu’il ira soit directement sur notre site s’il connaît Petit Bateau, soit il déléguera sa recherche à une IA pour gagner du temps et s’épargner de comparer les offres des e-commerçants généralistes ou spécialisés mode. C’est donc un nouveau basculement car ce sont les plateformes d’IA qui acquerront des données sur les préférences des clients, pas forcément les marketplaces. Mais que le client achète par une marketplace ou via une plateforme d’IA, ces données nous échappent car nous n’avons pas d’interactions avec lui tant qu’il ne visite pas notre site. À nous d’anticiper, de nous préparer et de nous structurer pour répondre à ces nouveaux parcours pour toucher nos clients et nos prospects. 

Comment Petit Bateau se prépare-t-il concrètement ? 

B. S. – Notre préparation s’articule autour de trois chantiers principaux. D’abord, l’acculturation et la gouvernance. Nous sommes en train de former et de faire de la pédagogie auprès de nos équipes sur le commerce agentique. Nous avons mis en place une gouvernance IA, avec des référents dans chaque équipe et des processus de validation. Notre DPO (Délégué à la protection des données) est par exemple en charge de l’IA et fait office d’AI Officer pour réguler et évaluer les risques juridiques, notamment ceux liés à la confidentialité des données. Le deuxième chantier porte sur la structuration de la donnée, ou « master data ». Nous devons vraiment architecturer et gérer la donnée de manière fiable et pertinente pour l’IA. Il y a un gros travail sur la donnée produit, mais surtout sur les données clients. Si l’agent doit personnaliser la réponse, il faut qu’on lui partage des éléments sur l’historique d’achat, ce qui soulève des questions de confidentialité et de responsabilité. Enfin, nous nous attelons au chantier des contextes d’utilisation de l’IA. Le champ des possibles est gigantesque. Comment par exemple utiliser l’IA pour générer une image dans le processus de vente ? Dans le calcul de nos budgets marketing ? Sur notre propre site ? Il s’agit d’évaluer le retour sur investissement pour chaque utilisation car nos moyens sont limités.

* : Un grand modèle de langage (Large Language Model, LLM) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur de très grandes quantités de données textuelles afin de comprendre, générer et manipuler le langage naturel.