Macy's, Sephora et Zalando déploient tous les trois des assistants shopping IA en production. Macy's a déployé "Ask Macy's" sur l'ensemble de ses plateformes digitales — et annonce que les clients qui l'utilisent dépensent 4,75 fois plus que les autres. Sephora a lancé une application dans ChatGPT, connectée à son programme Beauty Insider (80 millions de membres). Zalando a étendu son assistant IA à ses 25 marchés, en combinant modèles propriétaires et LLMs d'OpenAI.
Le signal est clair : cette catégorie passe du pilote à la production réelle. Mais comme le résume Max Magni, Chief Customer & Digital Officer de Macy's : "Nobody has cracked the code." — Personne n'a encore trouvé la formule.
Cette citation met le doigt sur le vrai sujet. La vague de déploiement est réelle, mais la question architecturale derrière reste largement ouverte : comment construire un de ces systèmes pour qu'il fonctionne réellement, que l'équipe business puisse le piloter, et qu'il survive au contact avec de vrais clients ?
J'ai passé les dernières semaines à construire une implémentation de référence pour le e-commerce floral premium — un univers où l'achat est émotionnel, contraint par le temps, et où l'erreur se paye cher. Ma conclusion est simple : le problème de production, ce n'est pas "comment ajouter un chatbot ?" C'est "comment concevoir un système de décision auquel le business peut faire confiance ?"
À propos de l'auteur
Cyril Noirot
Lead Data Scientist
Data scientist freelance. Je conçois et déploie des systèmes de décision — prévision, pricing, marketing measurement, optimisation.