[Tribune] Quels sont les défis des retailers en matière de pricing en 2025 ?

L'instabilité de l'économie mondiale, qui se traduit par des variations soudaines de la demande, des coûts des matières premières, des taux de change des devises, se conjugue à l'inflation qui reste forte dans certaines régions. À cela s'ajoute, une évolution des attentes des consommateurs : en quête de prix attractifs, ils favorisent à présent la durabilité, l'éthique et la transparence des prix. C'est dans un tel contexte, que les enjeux gravitant autour des algorithmes se sont intensifiés : en augmentant la surveillance des marchés et en permettant une réaction quasi immédiate aux mouvements des concurrents. Face à ces défis, l'IA ouvre des perspectives prometteuses pour optimiser les stratégies de pricing tout en répondant aux attentes des consommateurs.

Comment l'IA optimise-t-elle les stratégies de pricing en retail ?

La tarification par intelligence artificielle permet aux retailers de gagner en réactivité face à des marchés compétitifs et en évolution rapide, tout en ajustant les prix selon la demande, la concurrence et les coûts des matières premières. Elle optimise également la gestion des stocks en adaptant les prix aux niveaux de disponibilité, maximisant ainsi les marges.

L'IA pricing permet d'atteindre un très haut niveau de personnalisation des prix. En analysant les comportements d'achat, les historiques de navigation et d'autres données clients, elle permet de créer une stratégie de pricing personnalisée qui va au-delà de la fixation de prix.

L'IA pricing est donc un levier puissant pour optimiser la stratégie tarifaire et obtenir un réel avantage concurrentiel pour les entreprises. C'est pourquoi de nombreuses entreprises, particulièrement dans les secteurs du retail, du transport et de l'hôtellerie, utilisent des solutions d'IA pricing. Nous pouvons citer dans le domaine de l'hôtellerie Airbnb avec son outil Smart Pricing lui permettant d'ajuster automatiquement les prix des hôtes en s'appuyant notamment sur la demande saisonnière, les événements locaux, la disponibilité des chambres, et la concurrence.

Quelles sont les limites de l'IA dans l'optimisation des prix ?

L'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine du pricing constitue une avancée stratégique pour les entreprises, elle amène néanmoins son lot de défis entre la qualité des données, l'acceptation des consommateurs et l'adaptation des organisations.

Stéphane Marty, économiste, soulève une inquiétude majeure : les algorithmes pourraient, intentionnellement ou non, reproduire des comportements proches de la collusion. Les algorithmes d'ajustement des prix peuvent, après plusieurs cycles, stabiliser les tarifs, donnant l'impression d'une entente implicite entre entreprises, ce qui affecte la confiance des consommateurs. En ajustant les prix selon des critères démographiques ou comportementaux, l'IA optimise les revenus, mais peut entraîner des discriminations tarifaires. Ces pratiques, perçues comme inéquitables, suscitent des interrogations sur la transparence et l'équité des politiques de pricing.

Afin de réduire les risques relatifs à ces deux points, les entreprises se doivent d'introduire des mécanismes de contrôle dans leurs systèmes et assurer de minimiser les biais algorithmiques. Les équipes techniques en charge de la mise en place de tels modèles doivent intégrer des contraintes éthiques et concurrentielles dans leurs modèles.

Data Scientist, experts en éthique numérique, avocats, ... doivent travailler ensemble pour créer et encadrer ces outils. Cette transversalité permettra d'assurer non seulement l'efficacité des algorithmes, mais également leur conformité aux normes et leur adéquation avec les attentes des consommateurs. On peut notamment ajouter à cela un enjeu au niveau de la communication menée par l'entreprise. En effet, elle représente un défi fondamental puisqu'elle va directement affecter la perception qu'a le consommateur sur la politique tarifaire mise en place.

Vers une transformation organisationnelle pour innover

En outre, l'adoption de l'IA pricing implique une transformation organisationnelle de fond. Les entreprises doivent engager des investissements dans la technologie comme dans la formation des équipes. Cela passe par la mise en place d'une gouvernance de transition qui pilote le changement et établisse une culture de l'innovation. Il est essentiel de former les collaborateurs aux nouveaux outils et aux nouvelles méthodes tout en instaurant un climat d'amélioration continue pour rentabiliser les bénéfices de l'IA pricing.

Bien que l'IA présente des opportunités significatives en matière d'efficacité du modèle de pricing d'un acteur, elle ne doit pas négliger les aspects humains et éthiques. Le succès de ces stratégies repose sur un échange continu entre l'innovation technologique, les attentes des consommateurs et la conformité aux régulations, afin de créer des modèles de tarification à la fois efficaces et responsables.

Les auteurs :

Audrey Erme, Manager et Consultante Senior en Transformation numérique, et Noé Capon, Consultant confirmé et Offer Manager Retail chez mc2i.