E-grocery : l’IA au cœur de la livraison propriétaire

Le chiffre qui devrait faire réagir n’importe quel directeur logistique ou responsable supply : les ventes d’épicerie en ligne aux États-Unis sont attendues à 120 milliards de dollars en 2028. Le plus intéressant n’est pas seulement la taille du marché, mais la direction prise par les distributeurs : reprendre la main sur la livraison via des modèles “first-party” (1P), plutôt que de dépendre d’intermédiaires.

Ce virage a un impact direct sur l’agriculture et l’agroalimentaire. Quand l’épicerie en ligne progresse, ce sont les flux de produits frais (fruits, légumes, viandes, produits laitiers) qui deviennent plus exigeants : promesse de fraîcheur, créneaux courts, substitutions intelligentes, réduction de la casse, traçabilité… La réalité ? Sans IA, le 1P devient vite une machine coûteuse.

Et comme ce billet s’inscrit dans notre série « Jobs, Remote Work & the Labour Market », on va parler franchement d’un autre sujet que beaucoup évitent : ce marché crée des emplois, mais surtout il change les métiers (planification, data, opérations, service client, qualité) et accélère la montée en compétences.

Pourquoi le 1P (livraison propriétaire) devient le nouvel enjeu

Le 1P s’impose quand la croissance ralentit et que chaque point de marge compte. Les plateformes tierces (3P) apportent de la demande, mais elles coûtent cher : commissions, dépendance aux règles d’un tiers, expérience client partiellement contrôlée.

Dans un marché qui mûrit, l’acquisition “facile” disparaît. Selon les tendances observées, la majorité des consommateurs intéressés par les courses en ligne l’ont déjà testée au moins une fois. Ajoutez à ça la pression prix (inflation cumulée, arbitrages, “flight-to-value”) : le distributeur doit optimiser.

Le 1P apporte trois leviers concrets :

• Contrôle de l’expérience client : substitutions, qualité des produits frais, communication proactive.
• Contrôle des coûts : densité de tournée, préparation, promesses de créneaux réalistes.
• Contrôle de la donnée : commandes, paniers, ruptures, retours, réclamations, satisfaction.

Et cette donnée, une fois structurée, devient un actif : elle nourrit des modèles d’IA utiles bien au-delà du e-commerce, jusqu’à l’amont agricole.

Le point clé : le “pick-up” progresse plus vite que la livraison

Les prévisions indiquent que le retrait (pickup) croît plus vite que la livraison, et pourrait représenter près de 47 % des ventes e-grocery dans quelques années. C’est logique : le retrait réduit le coût du dernier kilomètre et simplifie la promesse.

Mais ne vous y trompez pas : le retrait n’est pas “plus simple”, il déplace la complexité.

• Gestion des créneaux de préparation
• Dimensionnement des équipes
• Orchestration des substitutions
• Stock “réel” vs stock “système”

L’IA est précisément ce qui permet de rendre ce modèle rentable et fiable à grande échelle.

Ce que l’IA change vraiment dans l’épicerie en ligne (et pourquoi l’agroalimentaire doit suivre)

L’IA ne sert pas à faire joli dans un tableau de bord : elle sert à tenir la promesse client au coût le plus bas. Dans le e-grocery, il y a trois endroits où elle paie immédiatement.

1) Prévision de la demande : du panier au champ

La meilleure optimisation logistique commence avant la commande : avec la prévision. En ligne, le distributeur capte des signaux très fins : fréquence d’achat, saisonnalité, sensibilité au prix, effet promo, météo locale, événements (vacances scolaires, fêtes de fin d’année), tendances alimentaires.

Ce que ça permet :

• Prévoir la demande par magasin / entrepôt / zone (pas seulement au niveau national)
• Ajuster les commandes fournisseurs et la production
• Réduire les ruptures et les surstocks (donc le gaspillage)

Côté agriculture, l’impact est direct : meilleure planification de récolte, calibration des volumes, baisse des invendus, orientation des flux vers les canaux les plus “absorbants”. En décembre, par exemple, la pression sur certains produits festifs et les paniers “repas” change la structure de la demande ; un modèle bien entraîné le voit venir.

Phrase à retenir : “La donnée e-grocery est un radar : elle voit les variations de demande avant qu’elles n’apparaissent en rayon.”

2) Optimisation de la préparation de commande : le “micro-geste” qui coûte cher

La préparation (picking) est souvent le premier poste de coût opérationnel. L’IA aide à :

• Optimiser les parcours dans le magasin ou l’entrepôt (réduction des pas, regroupement par zones)
• Déterminer qui prépare quoi, et quand (ordonnancement)
• Anticiper les substitutions probables (et éviter la déception client)

Dans les produits frais, ce point est critique : un substitut mal choisi sur un fruit, une viande, un fromage, et c’est un remboursement + une perte de confiance.

Un usage concret de l’IA (simple, mais efficace) : un score de substituabilité par client. Certains acceptent un changement de marque, d’autres jamais ; certains préfèrent une variété précise ; d’autres veulent le “moins cher”. Ce score permet d’automatiser intelligemment, ou d’escalader vers un préparateur senior.

3) Logistique du dernier kilomètre : tenir le créneau sans exploser les coûts

Le 1P met les distributeurs face à une équation : ponctualité + froid + coût. L’IA intervient sur :

• L’affectation des commandes aux tournées
• Le calcul des itinéraires selon trafic, densité, contraintes de température
• La promesse de créneaux réalistes (ne pas “survendre”)
• La gestion des aléas (retards, absence client, rupture dernière minute)

En pratique, un bon système ne cherche pas juste le “plus court chemin”. Il cherche le chemin le plus robuste : celui qui tient la chaîne du froid, limite les retours, et minimise les kilomètres “à vide”.

Le pont avec l’agriculture et l’agroalimentaire : du “dernier kilomètre” au “premier kilomètre”

Quand l’e-grocery se structure, l’amont doit devenir plus précis. Sinon, la pression retombe sur les producteurs : cahiers des charges plus stricts, pénalités qualité, volatilité des commandes.

Voici comment j’ai vu les projets les plus efficaces se construire : on part du 1P (livraison/retrait), puis on remonte.

Traçabilité et qualité : l’IA comme outil anti-litige

Les produits frais génèrent des frictions : “pas assez mûr”, “trop mûr”, “abîmé”, “poids non conforme”. L’IA peut réduire ces litiges via :

• Vision assistée pour détecter des défauts en préparation
• Scores qualité lots par lots (historique fournisseur, conditions de transport)
• Détection précoce des dérives (hausse de retours sur une référence)

Moins de litiges = moins de coûts cachés = plus de marge pour investir dans la filière.

Réduction du gaspillage : la promesse la plus rentable

Le gaspillage n’est pas un sujet “RSE”, c’est un sujet P&L. Prévoir mieux, substituer mieux, router mieux, c’est jeter moins.

Un distributeur qui maîtrise sa donnée e-commerce peut :

• Ajuster les prix en fin de vie (markdown optimisé)
• Pousser des recettes/paniers adaptés aux stocks (recommandation)
• Rediriger des volumes vers des canaux (retrait, livraison, B2B local)

Et côté agroalimentaire, cela stabilise les volumes, donc la charge de travail.

Emploi, compétences et travail hybride : les nouveaux métiers du e-grocery piloté par l’IA

Le e-grocery n’automatise pas “des emplois”, il automatise des tâches, et crée des rôles hybrides. Dans la réalité des opérations, les équipes qui réussissent sont celles qui savent parler à la fois “magasin” et “donnée”.

Les rôles qui recrutent (et qui peinent à être staffés)

On retrouve souvent ces besoins, y compris dans des structures régionales :

• Demand planner / prévisionniste (avec culture data)
• Responsable d’exploitation last-mile (pilotage créneaux, coûts, qualité)
• Analyste performance e-commerce (KPI, cohortes, panier, substitution)
• Chef de projet data/IA supply (interface métier/tech)
• Responsable qualité omnicanal (retours, réclamations, boucles d’amélioration)

Ces postes s’adaptent bien au travail hybride : une partie terrain (magasin/entrepôt), une partie analyse et coordination à distance.

Les compétences qui font la différence en 2025

Pas besoin que tout le monde sache entraîner un modèle. En revanche, trois compétences deviennent non négociables :

1. Lire des KPI opérationnels (OTIF, taux de substitution, coût par commande, casse)
2. Comprendre la donnée (qualité, biais, “stock système” vs stock réel)
3. Savoir exécuter une amélioration (test A/B opérationnel, discipline process)

Une règle simple : si vous ne pouvez pas relier un modèle à une décision quotidienne, il restera un POC.

Questions fréquentes (et réponses sans langue de bois)

Le 1P est-il toujours rentable ?

Oui, à condition d’atteindre une densité et une discipline d’exécution. Sans prévision fine et sans optimisation tournée/préparation, le coût par commande mange la marge.

Pourquoi le retrait progresse autant ?

Parce qu’il réduit le coût du dernier kilomètre et sécurise la promesse. Mais il exige une orchestration IA/process pour éviter l’attente client et les erreurs de commande.

En quoi cela concerne les producteurs et coopératives ?

Parce que la variabilité de la demande se voit plus tôt et plus précisément. Ceux qui se branchent sur ces signaux (même indirectement via leurs clients distributeurs) planifient mieux et perdent moins.

Par où commencer : une feuille de route IA pragmatique (90 jours)

Si vous êtes distributeur, acteur agroalimentaire, ou prestataire logistique, vous pouvez obtenir des gains en 3 mois sans “grand soir” technologique.

1. Cartographier 10 KPI communs (commerce + opérations + qualité) et les rendre visibles quotidiennement
2. Nettoyer 3 données critiques : stock, substitutions, retours/qualité
3. Lancer un cas d’usage prioritaire :
   • prévision de demande par zone (produits frais en premier)
   • optimisation préparation (temps de picking)
   • promesse de créneau (réduction des retards)
4. Mettre en place une boucle d’amélioration : un rituel hebdo, décisions, test, mesure

Le résultat recherché est simple : baisser le coût par commande et augmenter la satisfaction sur le frais, parce que c’est là que la fidélité se gagne.

Ce que je retiens pour 2026–2028 : l’e-grocery devient une école de la supply IA

Le cap des 120 milliards annoncé pour 2028 n’est pas qu’une projection financière. C’est un indicateur : l’épicerie en ligne devient un canal normal, avec ses standards de service, ses arbitrages prix, et ses contraintes de capacité.

Pour les acteurs de l’agriculture et de l’agroalimentaire, le signal est clair : les données e-commerce vont piloter davantage la planification. Et pour le marché du travail, c’est une opportunité nette : des métiers plus transverses, souvent hybrides, où la compétence clé est de faire le lien entre une décision terrain et un modèle.

Si vous deviez lancer une seule initiative dès janvier, je prendrais celle-ci : structurer vos données “frais” (qualité, casse, substitution) et les relier à la prévision. C’est là que l’IA devient concrète—et rentable.

La question qui reste ouverte pour 2026 : qui contrôlera le mieux la promesse “du champ à la porte” — les distributeurs, les logisticiens, ou ceux qui sauront orchestrer la donnée entre tous ?