Comment Walmart réinvente l’achat avec l’IA en magasin

L’IA de Walmart : un laboratoire à ciel ouvert pour le retail

À l’approche des fêtes de fin d’année 2025, Walmart déploie une panoplie d’outils d’achat augmentés par l’intelligence artificielle. En quelques clics, les clients accèdent à des promotions ciblées, trouvent leurs produits dans les rayons, planifient une fête complète ou écoutent des résumés audio de centaines d’articles. Résultat : les clients qui utilisent l’app en magasin dépensent en moyenne 25 % de plus.

Pour la série « L’Intelligence Artificielle dans le Commerce de Détail », l’exemple Walmart est précieux. Il montre très concrètement comment l’IA peut transformer le parcours d’achat – pas seulement en ligne, mais au cœur du magasin physique. Pour un retailer français ou belge, c’est un avant-goût de ce qui va devenir, très vite, la norme.

Dans cet article, nous allons :

• décrypter les principaux outils IA déployés par Walmart,
• analyser ce qu’ils changent pour le client,
• en tirer des enseignements actionnables pour le retail français et belge,
• proposer une feuille de route pratique pour passer à un commerce intelligent.

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1. Les nouveaux outils IA de Walmart : tour d’horizon

Walmart ne se contente pas d’un simple chatbot. L’enseigne a repensé le parcours de course autour de plusieurs briques d’IA et de technologies immersives.

1.1. L’outil d’économies en magasin : la promo devient proactive

L’In-Store Savings Tool permet aux clients de :

• voir en un seul écran toutes les promotions pertinentes (Black Friday, remises, déstockages),
• filtrer par catégorie (par exemple : « téléviseurs en promotion »),
• comparer les prix directement dans l’app.

Ce qui change pour le client :

• plus besoin de fouiller les catalogues ou les têtes de gondole,
• vision claire, personnalisée, des meilleures affaires ici et maintenant, dans ce magasin précis.

Pour le retailer, c’est un formidable levier de :

• pilotage du trafic en rayon (pousser certains univers produits),
• écoulement des stocks en temps réel,
• mesure fine de la performance promo (clics, consultation, ajout au panier).

1.2. Recherche et navigation en magasin : le GPS du linéaire

Les clients peuvent rechercher un produit dans l’app comme en e-commerce (par nom, marque, usage) et :

• vérifier la disponibilité en stock,
• voir précisément dans quel rayon et quelle allée se trouve l’article.

Concrètement, cela transforme le magasin en un espace :

• frictionless : moins de temps perdu à chercher,
• plus autonome : moins de dépendance à la disponibilité des vendeurs,
• plus rassurant : le client sait que le produit est bien disponible.

1.3. Listes de souhaits et cadeaux : la continuité omnicanale

Les clients créent à l’avance des wish lists pour leurs proches, puis viennent en magasin avec leur liste déjà structurée dans l’app.

Bénéfices clés :

• continuité entre inspiration à domicile et achat en point de vente,
• panier plus organisé, moins d’oubli,
• données précieuses sur les intentions d’achat pour l’enseigne.

1.4. Planification de fêtes avec l’IA générative : l’IA comme « organisateur »

Avec l’assistant conversationnel Sparky, le client décrit simplement son besoin :

« Je prépare un réveillon de Noël pour 8 adultes et 3 enfants, ambiance chic mais conviviale »

L’IA génère alors une liste complète et cohérente de produits :

• décoration (table, guirlandes, bougies),
• alimentation et boissons,
• accessoires festifs (confettis, vaisselle jetable, etc.).

On passe de l’IA comme moteur de recommandation à l’IA comme chef de projet de la consommation.

1.5. Résumés audio IA pour les produits : l’info devient mobile

Pour plus de 1 000 références beauté premium, Walmart propose des :

• résumés audio des fiches produits,
• intégrant les points clés des avis clients.

En pratique :

• le client écoute les infos produit en se déplaçant ou en comparant plusieurs options,
• la décision d’achat est plus rapide, moins fatigante, surtout sur des univers complexes.

1.6. Décoration en 3D avec réalité augmentée : tester avant d’acheter

Grâce à l’IA et à la réalité augmentée, Walmart :

• transforme des photos produits en rendus 3D,
• met en scène des ambiances décoratives complètes,
• permet au client de se projeter dans ces univers décoratifs.

Le magasin et l’app deviennent un showroom immersif, où l’on achète une ambiance plus qu’un produit isolé.

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2. Pourquoi ces innovations fonctionnent : les leviers business derrière l’IA

Derrière la vitrine technologique, le cas Walmart illustre plusieurs moteurs de valeur que tout retailer français ou belge peut viser.

2.1. Augmentation du panier moyen

Les chiffres communiqués par Walmart sont clairs :

Les clients qui utilisent l’app en magasin dépensent en moyenne 25 % de plus.

Pourquoi ?

• L’IA simplifie la découverte de l’offre (plus de promotions visibles, plus de produits pertinents).
• Les clients préparent mieux leurs achats (listes de souhaits, planification de fêtes).
• La perception de maîtrise du budget est renforcée : on ose ajouter des produits parce qu’on voit les économies réalisées.

2.2. Expérience client plus fluide, moins de frictions

Chaque fonctionnalité répond à un irritant bien connu :

• « Je ne trouve pas le produit en rayon » → navigation guidée.
• « Je n’ai pas le temps de lire toutes les fiches produits » → résumés audio IA.
• « Je ne sais pas exactement quoi acheter pour cet événement » → assistant de planification.

L’IA devient un réducteur de stress – particulièrement crucial en période de fêtes, quand les magasins sont pleins et le temps limité.

2.3. Valorisation du magasin comme canal data

Ces outils ne servent pas seulement le client, ils alimentent surtout :

• une meilleure compréhension des intentions (recherches, listes, scénarios de fêtes),
• un suivi précis des parcours d’achat hybrides (inspiration en ligne, achat en magasin),
• une base pour affiner la gestion des stocks prédictive et le merchandising.

Dans la logique de notre série sur l’IA dans le commerce de détail, on voit bien comment le magasin devient un capteur massif de données comportementales, au service du pilotage global du réseau.

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3. Ce que les retailers français et belges peuvent en retenir

Passer de Walmart à un réseau de supermarchés en France ou en Belgique ne se fait pas en un claquement de doigts. Mais les principes sont transférables, même à plus petite échelle.

3.1. Commencer par les irritants les plus simples

Trois chantiers accessibles à court terme :

1. Recherche produit géolocalisée en magasin

   • Afficher dans l’app (ou sur des bornes) l’emplacement d’un produit dans le point de vente.
   • Utiliser des technologies simples : planogrammes numériques, QR codes en rayon, balises.

2. Visualisation intelligente des promotions

   • Proposer, dans l’app, un onglet « Bons plans de mon magasin » mis à jour en temps réel.
   • Laisser filtrer par univers (bricolage, frais, high-tech, etc.).

3. Listes d’achats synchronisées

   • Permettre de préparer sa liste à la maison, puis la cocher directement en magasin.
   • Coupler cette liste à des suggestions IA (produits oubliés, alternatives disponibles si rupture).

3.2. Adopter une approche progressive de l’IA générative

L’IA générative façon « Sparky » peut se décliner graduellement :

• Étape 1 : scénarios préconfigurés
  Ex. : « Menu de Noël pour 6 personnes », « Fête d’anniversaire enfant », avec des listes prédéfinies adaptables.

• Étape 2 : moteur de recommandation enrichi
  L’IA ajuste les listes selon le budget, les régimes alimentaires, la taille du foyer.

• Étape 3 : assistant conversationnel complet
  Le client dialogue en langage naturel, via chat ou voix, pour construire un panier complet.

L’enjeu pour les retailers locaux est double :

• garantir la qualité et la sécurité des réponses de l’IA,
• maîtriser l’intégration aux systèmes existants (catalogue, prix, stocks, CRM).

3.3. Miser sur l’omnicanal plutôt que sur le gadget techno

Les outils IA de Walmart fonctionnent parce qu’ils sont intégrés dans un :

• parcours unique entre e-commerce, app et magasin,
• socle données unifié (prix, stocks, promotion),
• design centré sur l’usage, pas sur la technologie.

Pour un distributeur français ou belge, la question à se poser n’est pas :

« Quelle fonctionnalité IA tendance puis-je lancer ? »

mais plutôt :

« Sur quels moments clés du parcours client mon app peut-elle vraiment aider en magasin ? »

Exemples adaptés au contexte local :

• aide à la composition d’un panier « galette des rois » ou « chandeleur »,
• sélection rapide de vins en accord avec un menu français ou belge,
• optimisation d’un panier de courses familiales dans une contrainte de budget mensuel.

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4. Feuille de route pratique vers un commerce intelligent

Pour s’inspirer du cas Walmart sans le copier, voici une feuille de route en 5 étapes pour un retailer hexagonal ou belge.

4.1. Étape 1 : cartographier le parcours client en magasin

• Identifier les moments de friction : recherche produit, attente, incompréhension des promos, hésitation sur le choix.
• Prioriser les cas d’usage IA selon :
  • l’impact business (panier moyen, satisfaction),
  • la faisabilité technique à court terme.

4.2. Étape 2 : consolider les données de base

Sans base solide, pas d’IA fiable :

• référentiel produits propre et à jour (descriptions, images, attributs),
• données de stocks magasin en quasi temps réel,
• cartographie des rayons et planogrammes numériques,
• données clients (si programme de fidélité) centralisées, dans le respect du RGPD.

4.3. Étape 3 : lancer 1 à 2 pilotes ciblés

Par exemple :

• un magasin laboratoire avec recherche produit géolocalisée et visualisation des promos locales ;
• un pilote IA de planification de repas sur un thème fort (Noël, rentrée, barbecue d’été).

Objectif :

• mesurer l’usage réel,
• recueillir les retours clients et collaborateurs,
• ajuster avant déploiement large.

4.4. Étape 4 : impliquer les équipes en magasin

Le succès de Walmart tient aussi à l’appropriation par les équipes terrain. Pour le retail français et belge :

• former les équipes à présenter l’app et ses fonctions IA,
• faire des vendeurs des ambassadeurs du digital en magasin,
• prévoir des boucles de feedback : ce que les clients demandent à l’IA, ce qui manque, ce qui fonctionne.

4.5. Étape 5 : mesurer, itérer, industrialiser

Les KPIs à suivre :

• taux d’adoption des fonctionnalités IA en magasin,
• impact sur le panier moyen et la fréquence de visite,
• temps moyen de recherche d’un produit,
• satisfaction client (NPS, verbatims sur l’expérience en magasin et dans l’app).

Une fois la valeur prouvée, il devient plus simple de :

• convaincre en interne d’investir davantage,
• étendre à d’autres formats de magasins,
• intégrer de nouveaux cas d’usage (pricing dynamique, réassort prédictif, etc.).

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Conclusion : Walmart aujourd’hui, la norme de demain

L’exemple Walmart montre que l’intelligence artificielle dans le commerce de détail n’est plus un concept futuriste. C’est déjà, très concrètement, un levier pour :

• augmenter le panier moyen,
• réduire les frictions,
• rendre l’expérience magasin aussi fluide et personnalisée que le e-commerce,
• transformer le point de vente en plateforme de données au service d’un commerce vraiment intelligent.

Pour les retailers français et belges, la question n’est pas de savoir s’il faut suivre, mais à quel rythme. En s’inspirant des briques éprouvées par Walmart (recherche en magasin, promotions intelligentes, assistants de planification, réalité augmentée), chacun peut bâtir, pas à pas, son propre modèle d’IA appliquée au retail.

La série « L’Intelligence Artificielle dans le Commerce de Détail » continuera d’explorer ces chantiers : gestion des stocks prédictive, pricing dynamique, expérience omnicanale… En attendant, la vraie question à se poser est simple :

Quel sera, dès l’année prochaine, votre premier cas d’usage IA en magasin capable d’apporter une valeur visible à vos clients… et à votre P&L ?