L’IA dans le secteur de la vente au détail en Asie-Pacifique passe de l’analyse et des pilotes aux flux de travail et aux opérations quotidiennes.
Les magasins urbains denses, le taux de désabonnement élevé de la main-d’œuvre et les écosystèmes compétitifs de commerce rapide stimulent cette adoption. Une enquête du quatrième trimestre 2025 réalisée par GlobalData a révélé que 45 % des consommateurs en Asie et en Australasie sont très ou assez susceptibles d’acheter un produit sur la base des recommandations ou des approbations 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 effectuer des achats, quels produits ils peuvent voir et de quelles réductions ils peuvent bénéficier.
« Désormais, les systèmes agents peuvent également effectuer des tâches liées aux achats de bout en bout. »
Vision par ordinateur et automatisation de magasin
Les entreprises évaluant la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique peuvent observer les premières mises en œuvre dans la région.
Lawson, par exemple, a introduit des magasins « Lawson Go » compatibles avec l’IA au Japon en 2022. Le détaillant a collaboré avec le fournisseur de technologie CloudPick en 2025 pour intégrer l’IA, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Cette intégration élimine les lignes de caisse et les caissiers pour améliorer l’expérience client.
En Corée du Sud, la société d’IA de vente au détail Fainders.AI a lancé un MicroStore compact et sans caissier dans une salle de sport en 2024. Ce déploiement a amélioré l’accessibilité du commerce de détail autonome dans différentes entreprises.
L’IA facilite également la prévision et l’automatisation du réapprovisionnement des magasins de détail, une capacité qui s’applique bien au marché APAC, où l’empreinte des magasins est faible et la fréquence de réapprovisionnement est élevée.
La chaîne japonaise de vente au détail de produits alimentaires Coop Sapporo utilise un système d’IA basé sur une caméra nommé Sora-cam, développé par Soracom. Le système aide la chaîne à éviter le surstockage et à réduire les invendus dans les rayons des magasins. Coop Sapporo emploie une équipe d’analyse pour évaluer les images générées. L’équipe détermine le ratio optimal de présentation en rayon. Le système Sora-cam alerte également les membres du personnel pour qu’ils apposent des étiquettes de réduction sur les produits alimentaires proches de la date de péremption afin d’éviter le gaspillage.
Les modèles d’IA suivent le gaspillage et le calendrier des démarques tout en améliorant l’efficacité des promotions. Sur les marchés d’Asie du Sud-Est (SEA) caractérisés par une forte sensibilité aux prix, des améliorations mineures de l’efficacité de la promotion augmentent les marges bénéficiaires.
Les mesures d’optimisation du travail basées sur l’IA incluent la planification, les listes de priorités des tâches et l’équilibrage de la charge de travail. Ces mesures aident les détaillants au Japon et en Corée du Sud, qui sont confrontés à des pénuries structurelles de main-d’œuvre. Ils offrent également des avantages en termes d’efficacité sur les marchés SEA à forte croissance.
Les systèmes d’IA agentique dans le commerce de détail améliorent l’interaction avec les consommateurs de la région APAC
« Dans le commerce de détail alimentaire, l’IA agentique est mieux comprise comme un « opérateur » d’IA capable de comprendre un objectif, de planifier des étapes, de respecter les contraintes budgétaires ou allergènes, d’exécuter des actions sur l’ensemble des systèmes, de poser des questions de clarification et d’apprendre les préférences au fil du temps », explique Dandey.
Les clients peuvent contourner les recherches d’articles individuels en décrivant leur intention globale. Un client, par exemple, pourrait demander à un agent IA de « planifier cinq dîners pour une famille de quatre personnes, principalement des recettes asiatiques, sans crustacés, en moins de 45 minutes ». L’agent génère ensuite des recettes, crée un panier, dimensionne les quantités et ajoute les produits de base manquants au panier.
Cette capacité d’IA agentique de vente au détail s’aligne sur les comportements régionaux, car de nombreux ménages de l’APAC cuisinent fréquemment et achètent des produits frais. Les agents d’IA qui reconnaissent les cuisines locales – comme le banchan coréen, les bentos japonais et les bases d’épices indiennes – correspondent mieux aux habitudes régionales que les plans alimentaires occidentaux génériques.
« Sur de nombreux marchés APAC, les achats sont déjà profondément intégrés aux portefeuilles numériques, aux applications de messagerie, aux écosystèmes de covoiturage et de livraison, ce qui permet à l’IA agentique de se connecter plus facilement aux routines quotidiennes », explique Dandey.
« Néanmoins, certains défis clés doivent être surmontés : garantir le consentement au partage de données privées, minimiser les hallucinations en termes d’allergènes et d’ingrédients et mettre en œuvre une localisation appropriée du système avec des nuances linguistiques. »
