Objectifs du cours
- repérer les usages IA à forte valeur.
- inventorier et gouverner les données utiles.
- dérouler un cas d’usage de bout en bout.
- concevoir un premier agent sûr.
- identifier et traiter les risques.
- planifier un déploiement réaliste.
Pour qui : toute personne qui travaille, se forme ou entreprend dans la retailtech — dirigeants de PME, salariés en transition, étudiants, candidats à une reconversion. Prérequis : aucun ; le panorama est conseillé en premier.
IA : les modules
Module 1 — Où l’IA change la retailtech
Objectif : repérer les usages IA à forte valeur.
Les usages qui comptent
L’IA n’est utile que si elle raccourcit un processus, améliore une décision ou crée un service impossible auparavant. Dans la retailtech, les usages prioritaires :
- Prévision des ventes et réassort — Commandes ajustées par magasin et par produit.
- Détection des ruptures par caméra — Alertes aux équipes de rayon.
- Assistant vendeur — Informations produits et stocks pour les équipes.
- Personnalisation des offres — Promotions adaptées aux clients identifiés.
- Optimisation des prix — Ajustements selon la demande, dans le respect des règles.
Module 2 — Les données : le carburant
Objectif : inventorier et gouverner les données utiles.
Quelles données, quelle gouvernance
Chaque usage repose sur des données précises : Omnicanal, Étiquette électronique, Retail media, Démarque, Planogramme sont des notions à cadrer. Questions à poser : qui produit la donnée, où est-elle stockée, est-elle de qualité, a-t-on le droit de l’utiliser, combien de temps la garde-t-on ?
Une gouvernance simple : un responsable par jeu de données, un dictionnaire, des règles d’accès, une mesure de qualité, une revue trimestrielle.
Module 3 — Cas d’usage détaillés
Objectif : dérouler un cas d’usage de bout en bout.
Prévision des ventes et réassort
Commandes ajustées par magasin et par produit.
Méthode : cadrer le problème et la mesure de succès ; réunir et nettoyer les données ; choisir entre règles, modèle prêt à l’emploi (assistant, API) ou modèle spécifique ; intégrer dans l’outil du quotidien ; mesurer et superviser.
Détection des ruptures par caméra
Alertes aux équipes de rayon.
Méthode : cadrer le problème et la mesure de succès ; réunir et nettoyer les données ; choisir entre règles, modèle prêt à l’emploi (assistant, API) ou modèle spécifique ; intégrer dans l’outil du quotidien ; mesurer et superviser.
Assistant vendeur
Informations produits et stocks pour les équipes.
Méthode : cadrer le problème et la mesure de succès ; réunir et nettoyer les données ; choisir entre règles, modèle prêt à l’emploi (assistant, API) ou modèle spécifique ; intégrer dans l’outil du quotidien ; mesurer et superviser.
Module 4 — Agents IA et automatisation
Objectif : concevoir un premier agent sûr.
De l’assistant à l’agent
Un assistant répond ; un agent exécute une suite d’actions (lire, décider, écrire dans un outil, relancer) sous supervision. Dans la retailtech, les agents s’appliquent d’abord aux tâches répétitives à règles claires : prévision des ventes et réassort, suivi des indicateurs, préparation de documents.
Règles d’or : périmètre limité, droits minimaux, journal des actions, validation humaine sur les décisions sensibles. Cours DIGIT (9 €) : Agents IA et automatisation, Écrire des prompts efficaces, IA pour analyser ses données.
Module 5 — Risques, biais et obligations
Objectif : identifier et traiter les risques.
L’IA responsable
Biais des données, hallucinations, fuite de données confidentielles, dépendance à un fournisseur, coût énergétique, décisions inexplicables. Réponses : tests, supervision humaine, journalisation, information des personnes, choix de fournisseurs européens ou de modèles ouverts quand c’est pertinent, sobriété. Le cadre : réglementation et conformité de la retailtech.
Module 6 — Feuille de route IA en 90 jours
Objectif : planifier un déploiement réaliste.
Passer du pilote à l’usage
- Semaine 1-2 : inventaire des processus, choix de deux cas d’usage à forte valeur et faible risque.
- Semaine 3-6 : pilote avec des outils prêts à l’emploi, mesure avant/après.
- Semaine 7-10 : intégration dans les outils, formation des équipes, politique IA.
- Semaine 11-13 : bilan chiffré, décision d’extension, agenda de la vague suivante.
Commencez par notre diagnostic IA gratuit.
Cadrer un cas d’usage IA dans la retailtech
- Choisissez un processus répétitif et mesurez-le aujourd’hui (temps, erreurs, coût).
- Décrivez l’usage IA cible, les données nécessaires et leur base légale.
- Choisissez l’approche (règles, assistant, agent, modèle spécifique) et l’outil.
- Définissez la supervision humaine et l’indicateur de succès.
Livrable attendu : une fiche de cadrage d’une page prête pour un pilote.
Quiz : vérifiez ce que vous avez retenu
Répondez mentalement, puis dépliez la réponse. Six questions, sans note ni classement : l’objectif est d’ancrer les notions.
1. Décrivez l’usage IA « Prévision des ventes et réassort ».
2. Décrivez l’usage IA « Détection des ruptures par caméra ».
3. Décrivez l’usage IA « Assistant vendeur ».
4. Quelle différence entre assistant et agent ?
5. Citez trois risques de l’IA et une réponse à chacun.
6. Quelles sont les cinq questions de la gouvernance des données ?
Aller plus loin avec NEODIGITA
Ouverture prochaine (liste d’attente) : Bachelor de Spécialité Retail omnicanal & Luxe digital, Mastère Luxe, Retail & Expérience client omnicanale, Bachelor de Spécialité E-commerce — diplômes d’établissement, hors RNCP, hors CPF, 100 % en ligne. Cours DIGIT (9 €, e-learning immédiat) : Avis clients et e-réputation, Instagram : communiquer et vendre, Excel avancé : TCD et formules. Les huit cours ouverts de ce hub sont gratuits et accessibles sans inscription ; ils ne délivrent pas de certification.
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Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’omnicanal concrètement ?
Comment un petit commerce se digitalise-t-il ?
Le retail media est-il réservé aux grandes enseignes ?
Cours ouvert publié par NEODIGITA (Groupe École de Commerce de Lyon), sous la direction pédagogique de Prométhée. Contenu pédagogique général : il ne constitue ni un conseil juridique, ni un conseil financier. Édition du 12 septembre 2026.