/commerce et distribution

Étude sectorielle · mise à jour le 11 novembre 2026

Recommandation de produits pour les e-commerçants et le négoce

L’accessoire oublié, le produit lié ou le remplaçant d’un article manquant, proposé au moment où le client compose sa commande.

La recommandation de produits propose au client l’article qu’il oublie : la colle avec le carrelage, le câble avec l’appareil, le remplaçant d’un produit en rupture. Elle s’appuie sur les paniers passés, le catalogue et le contexte de l’achat. Fin 2024, Carrefour indiquait que 80 % des produits ajoutés au panier par ses clients en ligne étaient des propositions personnalisées. En juin 2026, la Confédération des grossistes de France rangeait la recommandation de produits complémentaires ou de substitution parmi les usages de l’IA dans la relation client.

Recommandation, tous secteurs

/usages

Une recommandation à chaque endroit où se compose une commande.

Le moteur classe les articles que le client a le plus de chances de retenir, puis vos règles écartent l’incompatible et l’épuisé. Il apprend sur les commandes passées, les lignes de devis et le catalogue avec ses compatibilités ; le stock du magasin ou du dépôt qui livre lui dit ce qui peut partir.

Apprentissage automatique (Machine Learning)Le moteur de recommandation dans tous les secteurs

Panier en ligne Propose l’accessoire, le consommable ou l’article lié au produit ajouté, d’après les paniers qui l’ont déjà contenu.
Drive et livraison Suggère au préparateur un remplaçant pour l’article manquant, selon les remplacements passés et les habitudes du client.
Devis du négoce Signale au commercial les références souvent vendues avec celles du devis : fixations, joints, outillage, pièces d’usure.
Comptoir et rayon Rappelle au vendeur le complément que le client achète en général avec l’article qu’il tient en main.

/substitution

Des remplaçants proposés aux préparateurs du drive chez Système U.

En 2023, Système U proposait aux préparateurs de ses courses en ligne un remplaçant pour l’article en rupture. Le modèle repérait les substituts possibles dans l’historique des remplacements choisis par les préparateurs, puis les classait selon le profil du client, attiré par le bio ou par les marques de distributeur. La fonction restait au choix du préparateur, libre de ne rien remplacer.

« Système U adopte l’IA face aux risques de ruptures produits » (Le Monde Informatique, 2023) (nouvel onglet)Prévision de la demande en magasin

8 points de plus pour la fidélité des nouveaux clients touchés par une rupture dès leur première commande
15 points d’écart de taux de substitution entre les magasins qui utilisent la fonction et les autres
2 minutes de calcul pour définir les substituts, produit par produit

/détaillants

Une IA des détaillants d’abord tournée vers la vente.

Selon Eurostat, en 2025, les entreprises du commerce de détail de 10 salariés et plus qui utilisent l’IA s’en servent d’abord pour le marketing ou la vente. La recommandation y tient une place directe : elle agit sur le panier moyen, sur le taux de transformation et sur la découverte des références peu vues.

Use of artificial intelligence in enterprises (Eurostat, Statistics Explained) (nouvel onglet)

100 entreprises de 10 salariés et plus du commerce de détail de l’Union européenne qui utilisent l’IA (2025) 48 l’emploient pour le marketing ou les ventes

Chez Système U, 94 % des produits de remplacement proposés en ligne étaient acceptés par le client à la réception (2023).

/sur le terrain

Une recommandation aussi bonne que la fiche de chaque article.

Une proposition qui vise juste repose sur un catalogue propre : caractéristiques renseignées, compatibilités écrites, fins de série retirées. Dans le négoce, ces liens entre références vivent souvent dans la tête des vendeurs du comptoir ; les mettre par écrit occupe une bonne part du projet.

Le moteur a tendance à pousser les best-sellers que le client aurait achetés de toute façon. Mesurer l’effet réel suppose de comparer une part des visiteurs ou des devis avec et sans recommandation. Le modèle se réentraîne à chaque saison, car les paniers de rentrée ne ressemblent pas à ceux de l’été.

Fiches et descriptions de produits Science des données

Écrire les compatibilités en partant des erreurs de commande et des retours pour pièce inadaptée
Exclure ce qui manque en reliant le moteur au stock disponible du magasin ou du dépôt qui livre
Comparer à l’affichage actuel sur une part du trafic, pendant un cycle d’achat complet
Suivre les retours en écartant les associations qui gonflent le panier puis reviennent en avoir

/places de marché

Des recommandations à expliquer pour les places de marché.

Le règlement européen sur les services numériques (DSA) vise les plateformes en ligne, qui stockent et diffusent au public des informations fournies par des tiers, comme une place de marché ouverte à d’autres vendeurs. Son article 27 encadre leurs systèmes de recommandation.

Règlement (UE) 2022/2065 sur les services numériques, articles 3, 19 et 27 (EUR-Lex) (nouvel onglet)Veille réglementaire

Critères publiés La place de marché expose dans ses conditions générales, en langage simple, les principaux paramètres de ses suggestions et la raison de leur poids relatif.
Réglages du client Elle y décrit aussi les options qui permettent au client de modifier ou d’influencer ces paramètres.
Petites entreprises Une place de marché exploitée par une micro ou petite entreprise, au sens de la recommandation européenne 2003/361/CE, échappe à l’article 27, sauf si elle est désignée très grande plateforme.

/méthode

Un moteur de recommandation réglé avec vos vendeurs et vos acheteurs.

Le responsable du site, les commerciaux du négoce et les chefs de produit fixent ensemble ce que le moteur peut proposer et ce qu’il doit taire. Il se branche sur le site marchand, l’outil de devis ou les terminaux des préparateurs ; le moteur peut tourner dans votre propre infrastructure.

AI Studio Ingénierie des données

RÈGLES DE COMPATIBILITÉ Les associations interdites, obligatoires ou saisonnières s’écrivent avec vos chefs de produit ; ventes, devis et catalogue sont reliés et les références arrêtées retirées.
TEST SUR UNE PART DU TRAFIC Une partie des visiteurs ou des commerciaux reçoit les propositions du moteur, l’autre l’affichage actuel ; panier moyen, ajouts et retours se comparent.
SUIVI DES ASSOCIATIONS Les propositions retenues, ignorées ou retournées sont suivies chaque semaine ; le moteur se réentraîne à chaque saison et à chaque entrée de gamme.

/à savoir

Les questions sur la recommandation de produits dans le commerce.

Agent relié aux logiciels de vente Les cas d’usage de l’IA dans le commerce

Comment proposer des produits complémentaires sur un site e-commerce ?

Le moteur repère les articles souvent achetés ensemble dans vos commandes passées, puis les filtre par compatibilité, stock et marge. La proposition s’affiche à l’ajout au panier, sur la fiche produit ou à la validation. Une raison courte, comme « souvent acheté avec », aide le client à juger l’utilité de l’article.

Comment choisir un produit de remplacement en cas de rupture au drive ?

Le meilleur indice reste l’historique des remplacements acceptés ou refusés par vos clients. Le modèle en tire les équivalents par format, marque et prix, puis les classe selon le profil de chaque client. Le préparateur valide le choix, et le client garde la possibilité de refuser le produit à la réception.

Un négoce peut-il recommander des produits sur ses devis ?

Oui, à partir des lignes de devis et de commandes passées par client et par chantier. Le moteur propose au commercial les fixations, consommables ou pièces souvent vendus avec les références du devis. Le commercial reste seul juge de ce qui part chez le client, et les compatibilités techniques s’écrivent avec les chefs de produit.

Quels indicateurs suivre pour un moteur de recommandation e-commerce ?

Le taux d’ajout des articles proposés, le panier moyen et la part des ventes qui passent par une recommandation. Il faut y joindre le taux de retour des articles ajoutés, et la place laissée aux nouveautés. Chaque indicateur se compare à un groupe témoin qui voit l’affichage actuel, sur une période assez longue pour couvrir un cycle d’achat.

/sources

Sources

/commerce et distribution

Cas d’usage de l’IA dans le commerce et la distribution Devis, fiches produits, prévision des ventes et service client pour les enseignes, les négoces et les e-commerçants
Fiches produits et descriptions pour les e-commerçants Rédige le titre, la description et les caractéristiques de chaque fiche produit à partir des données du fournisseur et de vos règles de catalogue, dans le ton de l’enseigne, avant la mise en ligne.
Tri des demandes entrantes pour le négoce et les enseignes Lit la boîte des commandes et celle du service client, sépare commandes, demandes de devis, réclamations et questions de livraison, et range chaque message dans la file de l’ADV, du SAV ou du commercial.
Agent conversationnel pour les e-commerçants et les enseignes Répond jour et nuit aux questions sur une commande, un retour, une disponibilité ou les caractéristiques d’un produit, annonce qu’il est une IA et passe au conseiller les litiges et les clients mécontents.
Analyse des avis clients pour les enseignes et les e-commerçants Lit les avis sur vos produits et vos magasins et les verbatims des enquêtes, regroupe les motifs (taille, livraison, accueil, rupture) et indique au chef de produit ou au directeur de magasin où agir.
Instruction des dossiers fournisseurs et vendeurs pour le commerce Vérifie le dossier d’un nouveau fournisseur, d’un vendeur de votre place de marché ou d’un compte client professionnel (Kbis, RIB, certificats, fiche logistique) et signale la pièce manquante ou le RIB modifié.
Agent IA relié à l’ERP pour le négoce et la distribution Reprend une commande reçue par courriel, vérifie dans l’ERP la référence, le stock et le tarif du client, puis prépare la saisie ou le devis que l’équipe ADV valide avant l’envoi.

/contact

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