Pourquoi la gestion des stocks est devenue un sujet stratégique
Ruptures à répétition, surstocks qui plombent la trésorerie, prévisions bousculées par la météo, les tendances TikTok ou une promo concurrente… Pour beaucoup d’enseignes, la gestion des stocks reste un casse-tête quotidien. Or, dans un retail tiré par les coûts et par l’exigence de disponibilité produit, le stock n’est plus un simple sujet logistique : c’est un levier direct de marge, de satisfaction client et de différenciation.
C’est précisément sur ce terrain que l’intelligence artificielle (IA) s’impose. En quelques années, elle est passée du statut de buzzword à celui d’outil opérationnel, piloté par les directions supply, les directions réseau et les équipes data. Objectif : mieux prévoir, mieux répartir, mieux réagir.
Comment l’IA change-t-elle concrètement la donne dans la gestion des stocks ? Quelles applications sont déjà matures ? Quelles précautions prendre pour éviter l’usine à gaz ? Tour d’horizon, exemples à l’appui.
De la prévision “Excel” à l’IA prédictive : un changement d’échelle
Dans beaucoup d’enseignes, la prévision de la demande repose encore sur un mix d’historique des ventes, d’expertise métier et de fichiers Excel plus ou moins sophistiqués. Le problème ? Ces approches peinent à intégrer la complexité du retail actuel :
L’IA prédictive permet d’ingérer un volume de données bien plus large et de détecter des signaux faibles impossibles à capter manuellement.
Concrètement, un moteur de prévision dopé à l’IA peut prendre en compte :
Dans la mode, par exemple, plusieurs enseignes qui ont basculé sur des algorithmes d’IA pour prévoir la demande parlent de réduction de 20 à 30 % de leurs ruptures et de baisse de 10 à 15 % des surstocks sur certaines familles de produits, dès la première année d’utilisation.
Un directeur supply d’une chaîne de prêt-à-porter résume : « Avant, on prévoyait la saison avec une vision macro par région. Désormais, l’algorithme propose des prévisions par magasin et par taille. On est passé d’un pilotage “au ressenti” à un pilotage par la donnée, tout en gardant la main pour ajuster ».
L’IA au service du bon produit, au bon endroit, au bon moment
Au-delà de la prévision globale, l’IA permet d’optimiser la répartition du stock entre entrepôts, magasins et canaux digitaux. C’est là que la performance se joue réellement, surtout dans un contexte omnicanal.
Trois usages se démarquent sur le terrain :
Dans la beauté, une enseigne ayant mis en place un moteur d’optimisation de l’allocation des stocks indique avoir gagné 2 points de taux de disponibilité en magasin, tout en réduisant de 12 % ses stocks dormants. Le tout, sans augmenter son budget global d’achat.
Pour les pure players, la logique est similaire, mais à l’échelle des entrepôts et des hubs logistiques : l’IA vient aider à décider où positionner le stock (entrepôt central, micro-fulfillment urbain, partenaires 3PL) pour réduire les délais de livraison tout en minimisant les coûts de transport et de stockage.
Ruptures, fin de collection, démarques : l’IA comme amortisseur de risques
Les directions merchandising et les directeurs de magasin le savent : la réalité ne suit jamais totalement le plan initial. Un produit peut devenir un best-seller inattendu, une météo pluvieuse peut doucher une opération jardin, un bad buzz peut faire chuter les ventes d’une catégorie.
L’intérêt de l’IA est d’apporter un pilotage beaucoup plus réactif et granulaire :
Un acteur de l’équipement de la maison expliquait lors d’une récente table ronde avoir réduit de 25 % la valeur de ses stocks en fin de saison grâce à un outil d’IA dédié à la gestion de fin de vie produit. « On a arrêté les opérations massives de liquidation à -70 % organisées dans la précipitation. Aujourd’hui, on démarque plus tôt, mais de façon ciblée, et on reprend la main sur la marge » témoigne son directeur commercial.
Omnicanal : l’IA comme chef d’orchestre des stocks
Click & collect, e-réservation, ship-from-store, livraison express : les parcours clients se multiplient et le stock doit suivre. Or, dans beaucoup d’enseignes, les systèmes d’information ont été construits par silos (magasin / e-commerce / BtoB), rendant la vision unifiée du stock compliquée.
L’IA ne remplace pas les chantiers d’unification des référentiels, mais elle vient les accélérer et les rendre plus intelligents :
À la clé, des impacts concrets : réduction des annulations de commandes liées à des ruptures “fantômes”, hausse du taux de transformation en ligne, meilleure exploitation du stock magasin via le ship-from-store.
Un responsable e-commerce dans le secteur de l’équipement sportif évoque un gain de 3 points de taux de service e-commerce après la mise en place d’un orchestrateur de commandes basé sur l’IA, avec, en parallèle, une diminution des coûts de transport par commande grâce à un meilleur choix du point d’expédition.
IA générative : quels usages concrets pour la gestion des stocks ?
L’IA générative (type ChatGPT) arrive elle aussi dans le champ de la supply chain retail, non pas pour prévoir, mais pour rendre l’analyse et le pilotage plus accessibles aux équipes.
Quelques cas d’usage commencent à émerger :
On reste ici dans une logique d’assistance à la décision. Les décisions finales (valider une démarque, refuser un réassort, accepter un risque de rupture) restent prises par les équipes, mais avec un niveau d’information plus riche et plus rapide.
Les gains observés : au-delà de la théorie, des chiffres
Sur le terrain, les projets matures de gestion des stocks par l’IA affichent des résultats relativement convergents, avec bien sûr des variations selon le secteur et la maturité initiale :
Pour certaines enseignes, l’IA devient un argument vis-à-vis des magasins. Un directeur réseau confiait : « Les équipes en magasin étaient méfiantes au départ. Mais quand elles ont vu que le nouveau système supprimait une partie des saisies manuelles et améliorait le taux de dispo, l’adhésion est venue assez vite. »
Mettre l’IA au service des équipes terrain, pas l’inverse
Un projet IA en gestion des stocks ne se joue pas uniquement sur la technologie. Il concerne autant l’organisation, les processus et l’accompagnement du changement.
Trois points de vigilance reviennent régulièrement dans les retours d’expérience :
Sur le terrain, les enseignes qui réussissent ces déploiements sont celles qui positionnent clairement l’IA comme un outil de support, pas comme un outil de contrôle. Un directeur de magasin l’exprime de façon très directe : « Si l’algorithme m’aide à vendre plus et à éviter les stocks qui me saturent la réserve, je l’adopte. S’il est perçu comme un moyen de me surveiller, je résiste. »
Les prérequis techniques : data, qualité de stock et SI
Autre sujet clé : la qualité de la donnée. Une IA aussi puissante soit-elle ne compensera pas des inventaires approximatifs ou des référentiels produits incomplets.
Quelques fondamentaux à sécuriser avant (ou en parallèle) d’un projet IA :
La bonne nouvelle, c’est que les projets ne nécessitent plus forcément de refonte totale du SI. Plusieurs enseignes démarrent avec des briques IA “par-dessus” l’existant, en mode SaaS, puis rationalisent progressivement leur architecture en fonction des résultats.
Par où commencer : une feuille de route pragmatique
Face à la diversité des possibilités, la question est souvent : que prioriser ? Là encore, les retours d’expérience fournissent quelques repères.
Une approche pragmatique peut s’articuler ainsi :
L’enjeu n’est pas de “faire de l’IA” pour cocher une case innovation, mais de traiter plus finement des problématiques très concrètes : avoir le bon stock, au bon endroit, au bon coût, pour mieux servir le client.
À retenir : l’IA ne remplace ni l’intuition des acheteurs, ni le flair des directeurs de magasin. Elle leur donne simplement des lunettes plus précises pour lire le marché, anticiper les mouvements et arbitrer plus vite. Dans un retail sous pression, c’est souvent ce qui fait la différence entre une saison “subie” et une saison pilotée.