L’intelligence artificielle gagne du terrain dans le retail, mais la qualité des données reste un obstacle. Selon une étude Scandit, les informations de stock ne correspondent à la réalité des rayons que dans 47 % des cas en France.
Automatiser les inventaires, faciliter la recherche de produits ou améliorer la gestion des rayons : les applications possibles de l’IA dans la distribution sont nombreuses. Encore faut-il pouvoir s’appuyer sur des informations exactes. Une enquête publiée le 10 novembre 2026 par Scandit montre que les employés français travaillent régulièrement avec des données erronées. Certains ont même développé leurs propres méthodes pour contourner les logiciels de gestion.
L’intelligence artificielle face à des données de stock peu fiables
Les distributeurs investissent dans de nouveaux outils numériques, mais les informations utilisées au quotidien posent encore problème. En France, seuls 6 % des employés interrogés affirment avoir totalement confiance dans les données de stock de leur magasin.
Cette défiance complique les projets d’automatisation. Un système d’IA qui exploite des informations inexactes risque de produire des réponses éloignées de la réalité des rayons.
Samuel Mueller, CEO et cofondateur de Scandit, estime que les distributeurs doivent d’abord disposer d’une vision fiable de leurs magasins avant de confier davantage de décisions à l’intelligence artificielle. L’enquête révèle aussi que la confiance progresse nettement lorsque la précision des données dépasse 70 %. Ce constat concerne les sept pays étudiés.
Des informations essentielles échappent aux systèmes numériques
Le problème ne concerne pas uniquement les logiciels. Les employés eux-mêmes contribuent parfois, malgré eux, à fragmenter les informations disponibles.
En France, 65 % des collaborateurs qui interviennent face à des données erronées utilisent au moins une méthode informelle. Certains prennent des photos, conservent des notes ou échangent directement avec leurs collègues. Parmi ces employés, 40 % contournent complètement le système officiel.
Scandit parle d’un « magasin fantôme » pour décrire ces informations qui circulent en dehors des outils de gestion. Pour les futurs systèmes d’IA, cette situation représente une difficulté supplémentaire. Une partie des corrections réalisées sur le terrain reste invisible dans les données exploitées par les applications numériques.
Impliquer les employés pour mieux déployer l’IA dans le retail
L’étude souligne également l’importance de la participation des équipes aux projets technologiques. Dans les sept pays étudiés, 74 % des collaborateurs consultés avant le déploiement d’un outil l’utilisent, contre 61 % parmi ceux qui n’ont jamais été sollicités.
La différence concerne aussi la confiance dans les données de stock. Elle atteint 50 % chez les participants à un projet pilote, contre 25 % chez les employés jamais consultés. Commandée à Sapio Research, l’enquête a été réalisée en septembre 2026 auprès de 2 200 employés de magasins physiques. Elle couvre sept pays, dont la France, et plusieurs secteurs de distribution.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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