"Dans cinq ans, aucun chef de rayon ne passera plus ses commandes de produits frais à la main"

Les agents IA le feront mieux, plus vite et avec moins de gaspillage. Car, sur les produits frais, 60 à 70 % de la démarque est déjà verrouillée avant même que le produit n'arrive en magasin.

Chaque année la grande distribution française jette 1,6 million de tonnes de produits frais. Pour lutter contre ce gaspillage, les enseignes multiplient les promotions de dernière minute, les dons alimentaires et la redistribution des invendus. Ces actions sont utiles, mais elles interviennent lorsque le produit est déjà en magasin. Mais comment éviter ces surplus sans multiplier les ruptures de stock ?

Quand un magasin reçoit trop de yaourts un mardi, le problème remonte à la commande validée deux jours plus tôt. Pour réduire durablement le gaspillage, il ne suffit donc plus de mieux gérer les surplus : il faut éviter de les créer.

Le gaspillage se joue avant le rayon

Tout se décide en quelques minutes, en fin de journée. Un chef de rayon fruits et légumes gère entre 200 et 500 références et doit passer sa commande pour une livraison à J+1, alors même que la demande du lendemain reste incertaine.

Pour prendre sa décision, il dispose généralement d’un historique de ventes incomplet, de règles de réapprovisionnement rigides et de sa propre intuition. La météo locale, les promotions en cours ou les évènements à proximité ne sont pas toujours intégrés dans le calcul.

Surtout, il ne dispose pas nécessairement d’un modèle capable d’arbitrer précisément entre le risque de rupture et celui de surstock. Il tend alors à surprovisionner, car la rupture de stock est sanctionnée plus immédiatement que le gaspillage. Une fois la commande envoyée, les promotions, les dons et les démarques peuvent limiter les conséquences, mais ils ne peuvent plus corriger la décision initiale.

La troisième génération de logiciels d’IA ne recommande plus : elle commande

Les premières générations de logiciels de réapprovisionnement reposaient sur des modèles de statistiques et des moyennes mobiles, peu adaptés à la volatilité des produits frais.

La génération suivante, fondée sur le machine learning, a amélioré la prévision mais est restée un outil de suggestion : le logiciel recommande, tandis que l’humain conserve la décision finale.

Les premiers retours de certains déploiements menés en Europe et en Amérique du Nord font apparaître, selon les contextes, des réductions de la démarque pouvant aller de 20 à 40 %, des gains de disponibilité de 1 à 3 points et entre 30 et 60 minutes économisées par rayon et par jour. Ces ordres de grandeur varient naturellement selon les enseignes et leurs situations de départ, mais ils montrent que les bénéfices peuvent être rapidement mesurables.

Ces gains ne relèvent pas d’un miracle technologique. Ils viennent de la capacité d’un agent IA à traiter simultanément des centaines de variables difficiles à intégrer dans une décision répétée plusieurs centaines de fois par jour.

Le retard français est culturel, pas technologique

Aux États-Unis, certaines enseignes évaluent déjà ces solutions à travers des pilotes menés dans plusieurs dizaines de magasins, des études de rentabilité précises et des décisions prises en quelques semaines.

En France, le principal frein reste culturel. La commande est encore perçue comme un geste métier fondé sur l’expérience et l’intuition. En déléguer une partie à un agent IA peut alors être vécu comme une dépossession. Pourtant, il ne s’agit pas d’écarter les équipes en magasin, mais de leur permettre de consacrer davantage de temps à la supervision, aux clients et à la qualité du rayon

Les caisses, les entrepôts et la logistique ont été largement automatisés. La commande de produits frais, qui détermine directement le gaspillage, la disponibilité et la marge, reste pourtant pilotée à la main dans une grande partie des magasins.

Dans cinq ans, aucun chef de rayon ne passera plus ses commandes de produits frais à la main. Les agents IA ne remplaceront pas les équipes en magasin : ils leur rendront du temps, de la marge et de la précision. Les enseignes qui engageront cette transformation les premières se donneront un avantage durable. Pour les autres, l’enjeu sera d’accélérer afin que l’antigaspillage ne consiste plus seulement à mieux gérer les surplus, mais aussi à les éviter dès l’origine.