Cette interview est un échange avec Yann Puslecki, consultant ecommerce et data, à propose de l’intégration de l’IA générative au sein des grandes entreprises du retail.
Après l’interview de Damien Selosse et World Sellers, je continue ma présentation des consultants digitaux de l’écosystème nordique, dont je fais partie.
Interview de Yann Puslecki : consultant data et ecommerce
Un passage chez l’annonceur qui a permis de découvrir le monde de l’entreprise
Yann Puslecki a 25 ans d’expérience, ayant débuté chez Auchan où il a développé de nouveaux modèles économiques (e-commerce, drive) et services dans le secteur du retail. Un secteur où l’innovation n’était pas intrinsèquement ancrée dans l’ADN de l’entreprise comme dans l’industrie pharmaceutique, mais cette expérience lui a permis d’apprendre ce qu’est un client et le commerce .
De l’agence à …
Après Auchan, il a rejoint Altima où il a maintenu une approche axée sur le retour sur investissement et la mesure de la performance pour ses clients. Depuis 11 ans, il est consultant indépendant chez Act4win, se concentrant sur l’optimisation de la performance métier en s’appuyant sur l’extraction et l’analyse de données, ce qui l’a conduit à obtenir une certification d’analyste de données en 2024.
… consultant indépendant
Ses clients comprennent des start-ups, des PME, et récemment des grandes enseignes de retail comme Intermarché et Leroy Merlin. Il privilégie le retail en raison de l’effet de volume, où de petits gains dans un processus sont démultipliés par des centaines de points de vente et des millions de clients, illustrant que « les petits sous font les gros sous ».
Sa vision de l’innovation
Yann a observé que les projets disruptifs, y compris l’IA, commettent souvent l’erreur de se concentrer initialement sur la technologie plutôt que sur le métier ou le business. Une stratégie réussie en matière d’IA doit s’aligner sur la stratégie globale de l’entreprise, la stratégie de données et l’impact sur les métiers afin de passer d’une phase de prototypage à une véritable stratégie de transformation.
Les 5 conseils pour réussir l’intégration de l’IA à l’entreprise
Conseil n°1 : partir de décisions critiques alignées avec la vision.
Le premier conseil pour une stratégie IA est de se concentrer sur des chantiers qui apporteront une réelle différence, en évitant de se disperser, car « qui trop embrasse mal étreint ». La recommandation est de suivre la hiérarchie existante (vision, stratégie, programmes) pour que les cas d’usage servent les programmes de l’entreprise, par exemple en identifiant comment l’IA peut aider à gérer un « pricing » dynamique .
Priorisation des sujets IA
Une fois les sujets identifiés, ils doivent être priorisés, et des outils méthodologiques comme le PESTEL, les cinq forces de Porter ou le VRIO existent pour classer ces sujets. Cela permet de mesurer l’impact potentiel des initiatives d’IA sur l’entreprise.
Conseil n°2 : se différencier de la concurrence par l’IA
Le deuxième conseil est de se différencier, car une adoption généralisée et rapide de l’IA risque de rendre toutes les entreprises similaires. Le risque est de développer en interne des solutions moins performantes que les agents externes d’IA ou de faire exactement la même chose que la concurrence.
Construire une singularité concurrentielle durable
Pour dégager une singularité et un avantage concurrentiel durable, il est essentiel de ne pas travailler en silo, mais de réfléchir en termes de système où le nouveau service (par exemple un chatbot) est interconnecté avec toute la chaîne de valeur de l’entreprise. De plus, les boucles de « feedback » qui sont propres à l’entreprise et ses forces métier peuvent servir d’éléments de singularité. Yann recommande d’amplifier les forces de l’entreprise grâce à l’IA plutôt que de se concentrer trop longtemps sur la correction des faiblesses, ce qui pourrait mener à une « neutralité ».
Conseil n°3 : Redéfinir le rôle humain et accompagner le changement
Le troisième point critique est le rôle de l’humain ; des outils d’IA inutilisés par manque d’adoption terrain ne servent à rien. Il existe un risque de méfiance et de rejet de l’IA par les employés qui craignent de voir leur métier supprimé ou de devoir « construire leur cercueil ».
Anticipation du rejet et des modifications de rôle
Les gens ont une réaction initiale de rejet du changement et, face à une menace, comme l’arrivée de l’IA, ils ont tendance à s’immobiliser et observer, d’où l’importance de ne pas se concentrer uniquement sur l’aspect technologique. Pour gérer l’évolution des métiers (full automatisation, augmentation des rôles), il est essentiel d’accompagner le mouvement et de redéfinir le rôle de l’humain. Cela passe par la modélisation des processus (BPMN) pour identifier l’existant et la cible, et par la conduite du changement.
Importance de la pédagogie et du « Workforce Planning »
Une forte pédagogie et une communication sont nécessaires face à la peur irrationnelle de l’IA dans les entreprises . Le « Workforce Planning » est une démarche RH essentielle pour anticiper l’évolution des besoins en ressources humaines (nombre, rôles, fonctions) en se projetant par rapport à la stratégie et à l’impact de l’IA sur les métiers.
Conseil n°4 : Pilotage par la valeur et rentabilité
Le quatrième conseil est le pilotage par la valeur, qui est une question centrale posée par le dirigeant : « si je te donne 1 €, tu me le rends quand ? ». La question de la rentabilité est cruciale, même si le retour sur investissement n’est pas immédiat pour tous les cas d’usage d’IA.
Méthodes de mesure du ROI
Il existe des méthodes pour mesurer l’impact, comme le calcul direct du ROI financier pour les processus optimisables (comme gagner une minute par commande dans un magasin Intermarché, ce qui représente des millions de gains opérationnels annuels). Pour les éléments moins quantifiables immédiatement, la méthode RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) permet une classification et une catégorisation même sans chiffre de gain financier absolu.
Passage à l’échelle et gestion des prototypes
Le passage de prototype à industrialisation est souvent compliqué, mais c’est l’étape qui crée une valeur réelle dans un modèle comme le retail. Il est crucial d’estimer la « scalabilité » et de passer rapidement en mode industriel sur les projets faciles à déployer pour créer une dynamique positive. Il est également important de pouvoir couper rapidement les projets qui ne fonctionnent pas pour se focaliser sur ceux ayant le meilleur ROI et la meilleure perspective de rentabilité.
Conseil n°5 : Éviter le piège de l’illusion technologique
Le dernier conseil est de ne pas tomber dans l’illusion selon laquelle l’IA se fera toute seule, car la mise en place de nouvelles méthodes, même avec des outils d’IA (comme la gestion des réunions), exige de la discipline et un accompagnement humain. L’industrialisation révèle les vraies complexités (problèmes de données à grande échelle, requêtes simultanées) qui n’apparaissent pas au stade du prototype.
Structure de l’équipe et autonomie des métiers
Pour anticiper les problèmes de mise à l’échelle et de pertinence, Yann Puslecki partage la conviction qu’il doit y avoir des personnes au sein des unités fonctionnelles (BU métiers) capables de comprendre le métier, les données et les méthodes de priorisation. Ces « hommes pivots » construisent leur propre roadmap, définissent la faisabilité et le ROI (par exemple, vérifier la complétude des données pour une campagne anniversaire) avant que les demandes n’arrivent au service Data.
Conclusion : l’IA doit devenir une compétence métier quotidienne
La conviction finale est que l’IA, comme l’e-commerce il y a 20 ans, va passer de métiers spécialisés à une compétence faisant partie du quotidien de chacun. Pour diffuser et industrialiser l’IA de manière rapide et pertinente, il faut être au plus proche des équipes et aligner l’intégration de l’IA avec la vision et la stratégie d’entreprise .
Yann Pusleski est Omnichannel Customer Experience | Retail & E-commerce.
Il accompagne les équipes et les projets pour booster les performances, en connectant retail, e-commerce, data, ia, optimisation des processus et management.
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