Intégration de l'intelligence artificielle dans le commerce APAC

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Intégration de l'IA dans le secteur de la vente au détail en APAC

L'IA dans le secteur de la vente au détail en APAC passe de l'analyse et des projets pilotes aux workflows et aux opérations quotidiennes.

Facteurs favorisant l'adoption de l'IA dans le secteur de la vente au détail en APAC

Les magasins urbains denses, le fort roulement de la main-d'œuvre et les écosystèmes de commerce rapide compétitifs stimulent l'adoption de l'IA. Une enquête réalisée au quatrième trimestre 2025 par GlobalData a révélé que 45 % des consommateurs en Asie et Australasie sont très ou assez susceptibles d'acheter un produit basé sur les recommandations ou les appuis de l'IA.

Jaya Dandey, analyste des consommateurs chez GlobalData, a déclaré : « Que les acheteurs s'en rendent compte ou non, les systèmes d'apprentissage automatique décident depuis longtemps quand encourager les consommateurs à acheter, quels produits ils peuvent voir et quelles réductions ils peuvent obtenir. »

« Désormais, les systèmes agents peuvent également accomplir des tâches liées aux achats de bout en bout. »

Vision par ordinateur et automatisation des magasins

Les entreprises qui évaluent la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique peuvent observer des implémentations précoces dans la région.

Par exemple, Lawson a introduit des magasins "Lawson Go" équipés d'IA au Japon en 2022. En collaboration avec le fournisseur de technologie CloudPick en 2025, le détaillant a intégré l'IA, l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur dans ses magasins. Cette intégration élimine les files d'attente et les caissiers pour améliorer l'expérience client.

En Corée du Sud, l'entreprise d'IA pour le commerce de détail Fainders.AI a lancé un MicroStore compact et sans caissier dans une salle de sport en 2024. Ce déploiement a amélioré l'accessibilité de la vente au détail autonome à travers différents commerces.

L'IA aide également à la prévision et à l'automatisation du réapprovisionnement des magasins, une capacité bien adaptée au marché APAC où les surfaces des magasins sont réduites et la fréquence de réapprovisionnement élevée.

La chaîne alimentaire japonaise Coop Sapporo utilise un système basé sur caméra nommé Sora-cam, développé par Soracom. Ce système aide à éviter la sur-stocking et à réduire les marchandises invendues sur les rayons. Coop Sapporo emploie une équipe d'analystes pour évaluer les images générées. Cette équipe détermine le ratio optimal d’affichage des étagères. Le système Sora-cam alerte également le personnel pour appliquer des étiquettes de réduction sur les aliments proches de l'expiration pour prévenir le gaspillage.

Systèmes IA agents dans le commerce de détail améliorant l'interaction des consommateurs APAC

Dans le commerce alimentaire, l'IA agentique est comprise comme un "opérateur" AI capable de comprendre un objectif, planifier des étapes, respecter un budget ou des contraintes d'allergènes, exécuter des actions sur différents systèmes, poser des questions clarifiantes et apprendre les préférences au fil du temps, » explique Dandey.

Les clients peuvent contourner la recherche d'articles individuels en exprimant leur intention globale. Par exemple, un client pourrait demander à un agent IA de "prévoir cinq dîners pour une famille de quatre personnes, principalement des recettes asiatiques, sans crustacés, en moins de 45 minutes." L'agent génère alors des recettes, crée un panier d'achats, ajuste les quantités et ajoute les produits de base manquants au panier.

Cette capacité de l'IA agentique dans le commerce de détail s'aligne sur les comportements régionaux, car de nombreux foyers APAC cuisinent fréquemment et achètent des produits frais. Les agents AI reconnaissant les cuisines locales, comme le banchan coréen, les bentos japonais et les bases d'épices indiennes, s'adaptent mieux aux habitudes régionales que les plans de repas occidentaux génériques.

« Dans de nombreux marchés APAC, le shopping est déjà profondément intégré aux portefeuilles numériques, applications de messagerie, services de transport et écosystèmes de livraison, facilitant ainsi l'intégration de l'IA agentique dans les routines quotidiennes » explique Dandey.

« Cependant, certains défis clés restent à relever ; assurer le consentement pour le partage de données privées, minimiser les hallucinations en termes d'allergènes et d'ingrédients, et implémenter une localisation appropriée du système avec des nuances linguistiques. »

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