McKinsey estime que l’IA pourrait ajouter 320 milliards d’euros au commerce de détail européen

L’intelligence artificielle pourrait générer entre 240 milliards et 320 milliards d’euros de valeur économique pour le commerce de détail européen au cours des cinq prochaines années, selon un nouveau rapport de McKinsey & Company et EuroCommerce, une conclusion qui a des implications directes sur la manière dont le vin, la bière et les spiritueux sont découverts, promus et vendus dans la région.

Le rapport, « Rewiring Retail in Europe: The AI Imperative », indique que la technologie passe de l’expérimentation à une restructuration plus large des modèles économiques du commerce de détail, des systèmes opérationnels, des besoins en personnel et de l’expérience client. Il précise également que la plupart des détaillants n’ont pas encore transformé leurs dépenses en IA en gains financiers mesurables, alors même que les dirigeants considèrent de plus en plus cette technologie comme nécessaire pour rester compétitifs.

Cette tension est au cœur du message du rapport. Les détaillants ne se demandent plus s’ils doivent adopter l’IA, écrivent les auteurs. La question est désormais de savoir s’ils peuvent la déployer à grande échelle assez vite pour éviter de perdre en pertinence à mesure que les consommateurs changent leur façon de rechercher et de comparer les produits.

Pour les boissons alcoolisées, ce changement compte car la découverte des produits a longtemps dépendu du placement en rayon, de l’emballage, des étiquettes de prix, des recommandations du personnel en magasin et de la notoriété des marques. Le rapport indique que 61 % des consommateurs européens utilisent déjà l’IA pour découvrir ou évaluer des produits. Dans les catégories de boissons où les acheteurs recherchent souvent des conseils sur le goût, les accords mets-vins, la fourchette de prix, l’origine ou l’occasion, cela signifie que les moteurs de recommandation, les assistants d’achat et les outils de recherche automatisés pourraient influencer de plus en plus ce qui finit dans le panier.

Le changement pourrait être particulièrement important pour le vin, la bière artisanale, les spiritueux premium et les liqueurs de niche, où le choix du consommateur est vaste et où l’information produit peut être complexe. Un acheteur à la recherche d’une bouteille pour le dîner, d’un whisky à offrir dans un budget donné ou d’un gin adapté aux cocktails pourrait moins s’appuyer sur le simple parcours en rayon que sur des suggestions générées par l’IA. Cela donne aux détaillants et aux plateformes numériques davantage d’influence sur les étiquettes qui gagnent en visibilité.

Le rapport identifie 10 évolutions susceptibles de définir le rôle de l’IA dans le commerce de détail européen dans les années à venir. Parmi elles figure ce qu’il décrit comme le « agentic commerce », qui pourrait devenir le plus grand changement structurel depuis le e-commerce. Les achats entièrement autonomes restent limités, mais le rapport estime que l’usage de l’IA par les consommateurs pour découvrir des produits signale déjà un changement plus profond dans la manière dont la demande est créée et captée.

Il indique également qu’une transformation complète par l’IA pourrait ajouter entre quatre et dix points de pourcentage au résultat opérationnel grâce à la croissance du chiffre d’affaires, à l’amélioration des marges et aux gains de productivité. Pourtant, seuls 15 % des détaillants concentrent leurs investissements sur les domaines commerciaux où le rapport voit la plus forte valeur ajoutée, notamment la tarification, les promotions, l’optimisation de l’assortiment et les négociations avec les fournisseurs.

Ce sont des domaines aux conséquences immédiates pour les producteurs et distributeurs d’alcool. Dans le vin, la bière et les spiritueux, les prix promotionnels, les campagnes saisonnières, les remises sur volume et les négociations avec les chaînes de supermarchés sont des éléments centraux du métier. Si les détaillants utilisent mieux l’IA pour prévoir la demande, tester la sensibilité aux prix et affiner les assortiments par magasin ou par canal, les fournisseurs pourraient faire face à des négociations plus difficiles et à des décisions davantage fondées sur les données concernant les produits qui restent en rayon ou apparaissent dans les recommandations numériques.

Le rapport indique qu’une transformation par l’IA nécessite généralement des dépenses soutenues en capital et en exploitation équivalentes à 1,5 % à 5 % du chiffre d’affaires, selon la taille de l’entreprise, sa maturité et ses ambitions. Malgré cela, huit dirigeants du commerce sur dix interrogés ont déclaré qu’il était encore trop tôt pour déterminer l’impact de l’IA sur l’EBITDA. McKinsey et EuroCommerce y voient la preuve d’un écart important entre ambition et exécution.

Holger Harreis, associé senior chez McKinsey et co-responsable de ses initiatives mondiales sur les données, a déclaré que le commerce européen représente une opportunité IA comprise entre 240 milliards et 320 milliards d’euros, mais que la plupart des entreprises peinent encore à convertir leurs investissements en résultats mesurables. Selon lui, le comportement des consommateurs évolue déjà plus vite que nombre d’organisations ne s’adaptent.

« La technologie n’est plus l’obstacle », a déclaré Harreis dans un communiqué publié avec le rapport. « La question est de savoir si les détaillants peuvent réorganiser leurs organisations assez rapidement pour déployer l’IA à grande échelle et capter sa valeur avant que le marché ne leur échappe. »

Christel Delberghe, directrice générale d’EuroCommerce, a déclaré que les détaillants partout en Europe investissent déjà dans l’innovation et sa mise en œuvre. Elle a indiqué que les entreprises déploient des technologies avancées tout au long de la chaîne de valeur, de la découverte produit aux chaînes d’approvisionnement, afin d’améliorer l’efficacité et l’expérience client. Le défi consiste désormais, selon elle, à transformer cette dynamique en impact constant et mesurable en déployant l’IA à grande échelle dans toutes les opérations.

Pour les entreprises du secteur des boissons, une conséquence pratique est que les données produit pourraient devenir plus importantes que jamais. Pour être mises en avant par des systèmes d’IA, les bouteilles pourraient avoir besoin de davantage qu’une simple fiche dans le catalogue d’un détaillant. Des informations claires sur le style, le profil aromatique, l’origine, le degré alcoolique, le format, les accords mets-vins, les allégations liées au développement durable, les récompenses obtenues, la disponibilité et le prix pourraient déterminer de plus en plus si un produit apparaît dans les résultats de recherche ou dans les flux de recommandations.

Cela pourrait créer à la fois une opportunité et un risque pour les petits producteurs. Les domaines indépendants, brasseries artisanales et distilleries artisanales pourraient bénéficier si des outils d’IA associent leurs produits aux consommateurs dont les préférences correspondent à ces offres. Dans le même temps, les algorithmes peuvent favoriser les produits disposant d’un historique commercial plus solide, d’une meilleure disponibilité en stock, d’ensembles de données plus riches ou de liens commerciaux plus étroits avec de grands détaillants. En pratique, la concurrence pour l’espace en rayon pourrait s’étendre à une concurrence pour le placement algorithmique.

Le rapport indique également que les principaux obstacles au déploiement réussi de l’IA sont davantage organisationnels que techniques. Une mauvaise conduite du changement, des workflows hérités du passé, une fragmentation des données et une pénurie de talents restent des freins majeurs. Les détaillants qui obtiennent les meilleurs résultats ne sont pas nécessairement ceux qui lancent le plus grand nombre de projets pilotes. Le rapport souligne plutôt qu’ils concentrent leurs investissements sur un nombre réduit de domaines métiers à forte valeur tout en redessinant workflows, compétences, gouvernance et modèles opérationnels autour d’une adoption à l’échelle de l’entreprise.

Ce point est important pour les fournisseurs de boissons car il suggère que les détaillants attendront de plus en plus des partenaires qu’ils soutiennent un partage plus structuré des données et apportent une preuve plus claire de leur performance commerciale. L’héritage d’une marque ou sa qualité perçue pourraient compter moins si les acheteurs peuvent comparer avec davantage de précision taux de conversion, achats répétés, marges et performances propres à chaque canal.

Le rapport indique aussi que jusqu’à 75 % des emplois dans le commerce pourraient évoluer à mesure que l’IA se diffuse dans les organisations. Le travail humain se déplacerait davantage vers la supervision, la coordination, le jugement et une prise de décision à plus forte valeur ajoutée. Dans la distribution de boissons cela pourrait toucher les category managers, équipes e-commerce, spécialistes pricing et personnels en magasin qui jouent aujourd’hui un rôle important dans l’accompagnement des achats.

L’impact devrait dépasser le cadre des supermarchés. Les boutiques en ligne spécialisées dans le vin, les enseignes de proximité, le duty free stores ,les applications de livraison et les places de marché opèrent tous dans des catégories où la recommandation joue un rôle disproportionné. Les consommateurs posent souvent des questions simples mais précises lorsqu’ils achètent de l’alcool : quel vin va avec du poisson ; quelle bière convient aux plats épicés ; quel bourbon fait un bon cadeau ; quel vin effervescent correspond à un budget donné. Ce sont exactement le type d’interrogations auxquelles les systèmes d’IA sont conçus pour répondre rapidement.

Il existe aussi une dimension réglementaire propre à l’alcool qui ne s’applique pas tout à fait aux mêmes catégories du commerce. Des recommandations plus personnalisées pourraient aider les détaillants à fournir des informations plus claires sur le degré alcoolique ou à mettre en avant des options moins alcoolisées. Mais une promotion automatisée dans une catégorie réglementée soulève aussi des questions sur les pratiques ciblées, la consommation responsable et les limites éthiques imposées aux systèmes de recommandation.

McKinsey and EuroCommerce disent que les détaillants devraient désormais se concentrer sur cinq priorités : définir une cartographie claire de la valeur apportée par l’IA ; se préparer aux achats pilotés par agents ; redessiner leurs modèles opérationnels autour de l’IA ; adopter une approche disciplinée en matière d’investissement ; et préparer leurs salariés à un avenir natif IA.

Pour le secteur européen des boissons alcoolisées, ces priorités pointent vers un déplacement plus large du pouvoir au sein du commerce. À mesure que l’IA s’intègre davantage aux systèmes tarifaires, aux vitrines numériques et aux outils de recommandation, elle pourrait jouer un rôle accru dans le choix des vins, bières et spiritueux que les consommateurs voient en premier lieu ,comparent le plus facilement puis achètent finalement.