Courses en ligne : économiser avec l’IA, du champ au panier

En 2022, les courses en ligne ont continué à progresser… mais le vrai changement, c’est l’endroit où les consommateurs ont acheté. Selon des données d’un institut spécialisé (Brick Meets Click), Walmart a gagné des parts auprès des ménages à revenus modestes et à hauts revenus, sur fond d’inflation persistante. Le signal est clair : quand les prix montent, les gens changent vite d’habitudes, et ils récompensent les acteurs capables d’être efficaces sur le coût total — prix, disponibilité, et facilité.

Ce sujet parle de commerce, d’accord. Mais il s’inscrit aussi parfaitement dans notre série « Interest Rates, Banking & Personal Finance » : l’inflation, les taux d’intérêt et la pression sur le pouvoir d’achat poussent les ménages à optimiser chaque poste de dépense. Et c’est là que l’angle devient intéressant pour l’agriculture et l’agroalimentaire : la même logique d’optimisation existe “avant” le panier, dans les champs, les entrepôts et la supply chain.

La réalité ? L’IA n’est pas seulement une affaire de robots et de grands discours. C’est une boîte à outils très pragmatique pour réduire les coûts, limiter le gaspillage et stabiliser les marges — ce qui finit, tôt ou tard, par se voir sur l’étiquette.

Pourquoi Walmart gagne en courses en ligne quand l’inflation dure

Réponse directe : Walmart gagne parce qu’il répond à une obsession commune (payer moins) avec un modèle opérationnel cohérent (prix bas, logistique, données).

Le rapport cité indique deux mouvements chiffrés qui valent plus que de longues analyses :

• Pour les ménages à moins de 50 000 $/an, ils étaient 25 % plus susceptibles d’acheter en ligne chez Walmart que dans un supermarché. Et la part de Walmart augmente (+2,1 %) quand celle des supermarchés recule (-1,5 %).
• Même chez les ménages à plus de 200 000 $/an, Walmart progresse aussi (+2,1 %), tandis que les supermarchés perdent du terrain (-1,2 %).

Autrement dit : la “chasse aux économies” ne concerne plus uniquement les budgets serrés. Quand l’inflation s’installe, même les ménages aisés arbitrent. Ils restent attachés au confort, mais veulent de la valeur.

Le “flight to value” : un réflexe financier, pas un effet de mode

Le rapport décrit un phénomène simple : en période de hausse des prix, les consommateurs se replient vers des enseignes perçues comme plus compétitives, grâce à des promesses du type “everyday low price” et une communication prix claire.

Vu côté finances personnelles, c’est un comportement rationnel : quand le coût de la vie grimpe, on cherche à réduire les dépenses variables (alimentation, carburant, loisirs) pour protéger le reste (loyer, crédits, épargne). Et quand les taux d’intérêt sont élevés, le coût du crédit et des mensualités pèse davantage : chaque économie “au quotidien” compte.

Click & collect, livraison : ce que disent vraiment les chiffres

Réponse directe : la croissance des courses en ligne passe surtout par le retrait, et la logistique devient un avantage compétitif majeur.

Autre point concret : la façon dont les gens récupèrent leurs courses. D’après des données évoquées dans l’article :

• 52,2 % des acheteurs en ligne actifs mensuels choisissent le retrait (drive / en magasin).
• La livraison “ship to home” (souvent des produits secs) recule de 47,5 % à 40,9 % entre 03/2022 et 03/2023.
• La livraison de courses (souvent frais : fruits/légumes, produits laitiers, viande) progresse légèrement de 40,8 % à 41,5 %.

Le drive n’est pas “glamour”, mais il est redoutablement efficace : il limite certains coûts de livraison du dernier kilomètre et fluidifie la préparation. Pour les enseignes, c’est un compromis rentable. Pour les consommateurs, c’est une promesse : gain de temps sans payer trop cher en frais.

Le plafond est encore loin : l’enjeu, c’est l’efficacité

Même avec cette croissance, les achats alimentaires restent majoritairement en magasin : la part de l’e-grocery représentait 11,2 % des dépenses alimentaires fin 2022, avec une projection à 13,6 % d’ici 2027.

Traduction : l’omnicanal n’est pas une option. Les acteurs vont devoir gérer simultanément :

• une expérience en magasin (stocks, rayon, fraîcheur),
• une préparation de commandes en ligne,
• des arbitrages entre livraison et retrait.

Et c’est exactement là que l’IA devient utile — pas pour “faire futuriste”, mais pour tenir les coûts.

Du panier au champ : ce que l’IA peut réellement optimiser

Réponse directe : l’IA réduit les coûts en améliorant la prévision, la production et la logistique — et ça se transforme en prix plus stables et moins de gaspillage.

Le succès de Walmart en ligne est un symptôme : quand les consommateurs comparent davantage, les inefficacités se paient cash. L’IA, appliquée à l’agriculture et à l’agroalimentaire, s’attaque justement à ces inefficacités.

1) Prévoir la demande pour produire et stocker “juste ce qu’il faut”

Dans l’alimentaire, la demande est capricieuse (météo, promotions, fêtes, saisons). L’IA permet d’améliorer les prévisions en combinant des signaux : historiques de ventes, calendriers, données météo, événements locaux.

Pourquoi c’est financier ? Parce qu’une meilleure prévision réduit :

• les ruptures (ventes perdues),
• les surstocks (démarque, pertes),
• les coûts logistiques (transport inutile, entrepôt saturé).

Une phrase simple : prévoir mieux, c’est dépenser moins pour corriger.

2) Réduire les intrants agricoles : le “coût matière” commence au champ

Côté agriculture, l’IA et la vision par ordinateur (drones, satellites, capteurs) aident à cibler :

• l’irrigation (où et quand arroser),
• la fertilisation (quantité optimale),
• la détection de maladies (traiter tôt, traiter moins).

Ça touche un nerf sensible : la hausse des coûts (énergie, engrais, main-d’œuvre) a comprimé les marges agricoles. La précision permet de maintenir la production sans “arroser les coûts”.

3) Optimiser la chaîne du froid et la logistique

Le frais coûte cher : énergie, emballages, transport, pertes. L’IA peut :

• améliorer le routage (moins de kilomètres, moins d’heures),
• prédire les risques de rupture de la chaîne du froid,
• ajuster la préparation et l’expédition selon la durée de vie restante.

Résultat attendu : moins de déchets, moins de pénalités, meilleure disponibilité.

Une règle que j’ai constatée sur le terrain : dans le frais, ce n’est pas “vendre plus” qui sauve la marge, c’est souvent “jeter moins”.

Comment l’IA aide aussi les ménages à économiser (sans se priver)

Réponse directe : l’IA peut transformer la liste de courses en stratégie anti-inflation : substituts, budgets, anti-gaspillage.

On pense souvent à l’IA côté entreprises. Pourtant, les mêmes mécaniques peuvent aider les ménages — surtout en période de tension sur le budget.

Une méthode simple en 4 étapes (pratique, pas théorique)

1. Fixer un budget hebdomadaire (ex. 120 €) et un seuil d’alerte (ex. +10 %). Le but n’est pas de “se punir”, c’est de se donner un cadre.
2. Planifier 4–5 repas “socle” avec ingrédients recoupables (un poulet = 2 repas, légumes communs, féculents polyvalents).
3. Chercher des substitutions : marques de distributeur, formats familiaux, protéines alternatives (œufs, légumineuses) 1–2 fois par semaine.
4. Piloter le gaspillage : congélation, cuisine des restes, inventaire avant achat.

L’IA (dans des applis, assistants, ou services d’enseignes) peut automatiser une partie : proposer des paniers optimisés, détecter les doublons, suggérer des recettes “anti-frigo plein”, estimer le coût total, etc.

Le point clé : le “coût total du panier”, pas le prix d’un produit

Walmart gagne parce qu’il joue sur un ressenti global : simplicité, disponibilité, prix perçu. Pour un ménage, l’objectif est similaire : payer moins au total, pas forcément “acheter le produit le moins cher”.

Exemple concret : acheter un produit un peu plus cher mais qui ne finit pas à la poubelle peut coûter moins cher au final. Le gaspillage est une inflation cachée.

Ce que les acteurs agroalimentaires devraient faire en 2026

Réponse directe : prioriser 3 cas d’usage IA qui paient vite : prévision, réduction des pertes, optimisation logistique.

Si vous êtes côté producteurs, transformateurs, coopératives ou distributeurs, l’inflation et la pression sur les prix ne vont pas disparaître par magie. La bonne approche consiste à choisir des projets IA avec un ROI mesurable et des données disponibles.

Un mini-plan d’action orienté résultats

• Cas d’usage n°1 : prévision de la demande (SKU x magasin x semaine)
  • KPI : taux de rupture, taux de démarque, rotation de stock.
• Cas d’usage n°2 : réduction des pertes sur le frais
  • KPI : casse, démarque inconnue, taux de rebut en entrepôt.
• Cas d’usage n°3 : optimisation transport & préparation
  • KPI : coût par commande, km par tournée, productivité picking.

Et surtout : gardez une exigence simple. Si le projet n’améliore pas un KPI opérationnel en 90–180 jours, il faut recadrer.

Ce que l’histoire Walmart nous apprend sur l’argent, les prix et l’IA

Walmart a gagné des parts en courses en ligne parce qu’il a répondu à une anxiété économique très concrète : comment continuer à bien manger sans exploser son budget. Dans notre série sur les finances personnelles (inflation, taux, arbitrages), c’est un rappel utile : les “petites” décisions — où acheter, comment récupérer, quoi substituer — finissent par peser lourd sur l’année.

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, le message est tout aussi net : la prochaine bataille ne se jouera pas uniquement sur le marketing, mais sur la capacité à produire, stocker et livrer avec moins de pertes. L’IA est l’un des moyens les plus directs d’y parvenir, parce qu’elle transforme des données dispersées en décisions quotidiennes.

Si vous deviez choisir une seule question à vous poser cette semaine, la voici : dans votre chaîne “du champ au panier”, quel est le point qui coûte cher parce qu’il est mal prévu — la demande, la production, ou la logistique ?