L’intelligence artificielle bouleverse progressivement les métiers du pricing et de la promotion. Julien Theys, co-fondateur d’Agilytic, observe une démocratisation rapide d’outils qui étaient autrefois réservés aux profils techniques. Mais derrière l’effet de mode, le cofondateur de la société belge insiste surtout les conditions à mettre en place pour correctement utiliser l’IA dans le cadre des promos et du pricing. Interview.
L’intelligence artificielle est-elle en train de transformer profondément les métiers du pricing et de la promotion ?
Oui, clairement. Mais deux réalités peuvent être vraies à la fois. On peut, d’un côté, avoir des effets de bulle, des projets qui échouent ou des entreprises qui disparaissent, tout en constatant, de l’autre côté, que notre manière de travailler ne sera plus jamais la même à l’ère de l’IA. C’est exactement ce qu’on a vécu avec l’e-commerce au début des années 2000.
Dans le pricing et la promotion, ce qui change aujourd’hui, c’est surtout la démocratisation des capacités d’analyse. Ce qui était réservé à des data scientists devient progressivement accessible à des profils métiers.
Cela veut-il dire que les experts métiers peuvent désormais faire eux-mêmes des analyses avancées ?
Oui, dans une certaine mesure. L’IA vient amplifier leur expertise métier. Le savoir reste chez eux, mais ils peuvent aller beaucoup plus loin dans la rapidité d’analyse et dans l’exploration des scénarios possibles.
Je fais souvent l’analogie avec Excel. Certaines personnes l’utilisent uniquement pour encoder des colonnes manuellement. D’autres créent des macros, des tableaux croisés dynamiques ou des automatisations très avancées. Ce sont pourtant les mêmes outils. Avec l’IA, on observe exactement le même phénomène.
Quels sont les bénéfices les plus concrets dans le pricing ?
Les trois grands bénéfices restent la vitesse, la qualité et le coût. Un expert retail peut aujourd’hui avancer beaucoup plus vite sans devoir attendre plusieurs semaines qu’un département data lui réponde. Cela réduit les coûts et accélère la prise de décision. Et si l’outil est correctement utilisé, la qualité ne souffre pas. Mais c’est là qu’intervient toute la question méthodologique.
Justement, beaucoup d’entreprises craignent les hallucinations ou les erreurs de l’IA.
C’est une vraie question, mais elle est aujourd’hui gérable. Il faut mettre des garde-fous méthodologiques, apprendre à vérifier les résultats et comprendre les limites des outils. Le problème n’est pas tant l’outil que la manière dont il est utilisé. Entre quelqu’un qui utilise ChatGPT pour résumer des mails et quelqu’un qui met en place des agents capables de travailler toute la nuit sur des analyses complexes, on parle déjà de niveaux d’usage radicalement différents.
La donnée reste malgré tout centrale. Toutes les entreprises sont-elles réellement prêtes ?
Non. Chez les retailers, les données existent souvent déjà en grande quantité. Pour les marques, c’est parfois plus compliqué. Le véritable enjeu reste le first party data : être directement au contact du consommateur. Quand cette donnée n’existe pas, il faut être créatif : automatiser de la veille concurrentielle, robotiser certaines collectes d’informations marché, etc. Mais vous avez raison: sans données fiables, les capacités de l’IA restent limitées.
Vous insistez beaucoup sur l’approche et moins sur les outils eux-mêmes. Pourquoi ?
Parce que les outils évoluent trop vite. Si on construit une formation uniquement autour d’un outil précis, elle devient obsolète très rapidement. Ce qu’on doit surtout enseigner, c’est une manière de réfléchir : comprendre les différents types de pricing, les différentes mécaniques promotionnelles et surtout développer une logique de problem solving. L’important est d’apprendre à poser les bonnes questions à l’IA, pas simplement à cliquer sur des boutons.
Certaines entreprises semblent malgré tout avancer beaucoup plus vite que d’autres…
Oui, on voit déjà un vrai écart se creuser. Certaines organisations expérimentent énormément et développent une vraie curiosité intellectuelle. D’autres restent paralysées par la peur ou le fameux « on a toujours fait comme ça ». À mon sens, les entreprises qui vont réellement s’y mettre dans les deux ou trois prochaines années vont prendre une avance importante sur leurs concurrents.
Beaucoup de projets IA restent pourtant bloqués au stade du proof of concept…
C’est même l’immense majorité. Entre 80 et 95 % des projets ne dépassent jamais ce stade. On retrouve généralement deux problèmes : soit le problème métier n’a pas été suffisamment bien défini au départ, soit personne n’a pensé à l’industrialisation. Faire fonctionner quelque chose sur une machine de test n’est pas suffisant. Il faut pouvoir l’intégrer dans les systèmes réels de l’entreprise.
On voit aussi beaucoup d’organisations qui testent tous les outils dans tous les sens sans jamais définir de cadre global, sans formation cohérente ni standardisation des pratiques. Au final, cela fait parfois deux ans de tâtonnements…
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Julien Theys vous expliquera comment lors de notre formation « Promotion analysis with AI » ce 4 juin.