OneStock & l’IA : Façonner la nouvelle génération du commerce
AUTHOR
Guillaume Vanbrugghe
Leading Product marketing
OneStock
Dire que le potentiel de l’intelligence artificielle pour transformer le retail est immense relève déjà du cliché, mais chez OneStock, notre philosophie est claire : l’IA ne deviendra vraiment précieuse que lorsqu’elle résoudra de vrais problèmes métier.
C’est pourquoi notre vision de l’IA repose sur trois piliers stratégiques, chacun conçu pour générer un impact mesurable et une rentabilité accrue pour les retailers. Et toute cette vision s’appuie sur une seule innovation architecturale majeure : le serveur MCP de OneStock.
Pilier n°1 : Permettre l’avenir du commerce agentique (Le nouveau moteur de revenus)
Le commerce agentique ne ressemble plus à une tendance passagère ; c’est un changement structurel fondamental dans la façon dont les consommateurs vont faire leurs achats et effectuer leurs transactions. Les principaux analystes sont d’accord : McKinsey & Company publie des rapports sur la façon dont l’IA générative transforme l’expérience client dans le commerce (Voir l’analyse ici).
De plus, comme l’explique Emily Pfeiffer de Forrester dans son article « Is Agentic Commerce a Thing? » (Lire l’article complet ici), cette dynamique se manifeste sous deux formes principales :
Les expériences d’agents externes : celles qui se déroulent en dehors de votre marque sur des plateformes générales (par exemple, via ChatGPT, Gemini ou Perplexity)
Les expériences d’agents propriétaires : celles intégrées dans les propres canaux de votre marque, vous donnant un contrôle total sur le parcours client et les données.
L’impératif OneStock
En tant qu’Order Management System (DOM/OMS), OneStock est un facilitateur clé pour ce nouveau canal. Il constitue la source de référence pour la disponibilité des stocks, la promesse client (ou de livraison) et le cycle de vie des commandes. En fournissant ces données critiques en temps réel via les nouveaux outils du serveur MCP (pour les agents propriétaires) et un flux de données produits robuste (pour les agents externes), OneStock permet aux agents IA de proposer une expérience pré-achat et post-achat complète et remarquable.
L’écosystème intelligent
Cependant, OneStock n’est qu’un composant critique parmi d’autres. L’expérience agentique n’est aussi puissante que les données unifiées qui la soutiennent. D’autres composants sont tout aussi importants dans ce nouvel écosystème :
Les solutions PIM (Product Information Management), comme Akeneo, fournissent les données produits enrichies (spécifications, attributs, visuels) nécessaires pour que l’agent puisse donner des informations produits complètes et les unifier sur tous les canaux de vente.
Les moteurs de recherche, comme Algolia, fournissent les outils essentiels en temps réel pour améliorer l’expérience de recherche et l’unifier sur tous les canaux.
Les plateformes marketplace jouent également un rôle clé. Mirakl, par exemple. Avec des années d’expérience dans l’orchestration d’écosystèmes complexes de plateformes e-commerce, connectant des milliers de vendeurs, gérant des catalogues distribués et facilitant des transactions fluides, Mirakl a développé une expertise approfondie des défis d’infrastructure que le commerce agentique devra résoudre. Cette base les a positionnés pour lancer Mirakl Nexus, une infrastructure neutre conçue pour connecter les marchands aux agents IA, permettant la découverte autonome, les transactions et la gestion après-vente à travers les écosystèmes de plateformes.
Augmenter massivement l’efficacité opérationnelle (L’économiseur de coûts)
L’IA est tout aussi cruciale pour les équipes internes et celles en contact avec les clients qu’elle ne l’est pour l’expérience du consommateur final. Il est impératif de continuer à améliorer l’expérience quotidienne des équipes retail pour gagner du temps, réduire les erreurs et diminuer les coûts opérationnels. Le serveur MCP facilite la création d’agents IA qui résolvent des problèmes spécifiques et courants dans toute l’organisation :
- Pour les utilisateurs métier : Configuration système plus rapide et insights IA instantanés et actionnables à partir des métriques opérationnelles
- Pour le service client : Outils d’agents pour une recherche et un filtrage plus rapides et pour des actions immédiates multi-systèmes sur les commandes, accélérant ainsi les délais de résolution
- Pour les équipes en magasin : Agents d’exécution des commandes guidés pour un picking et un packing en magasin plus rapides et plus précis
- Pour les intégrateurs : Meilleure surveillance et compréhension des comportements, interface MCP standardisée pour un développement et une intégration plus rapides
Chaque action pilotée par l’IA repose sur des informations produits complètes, cohérentes et fiables, mais créer une base de données produits fiable est l’un des plus grands problèmes auxquels les entreprises sont confrontées aujourd’hui ; Gartner estime qu’une mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux organisations, tandis que Forrester établit un lien entre des données fragmentées et une perte de revenus, un délai de mise sur le marché plus long et des taux de retours plus élevés. L’IA devient un multiplicateur de force dans les deux sens. Lorsqu’elle est alimentée par des données inexactes ou incohérentes, elle accélère l’impact de ces problèmes, prenant de mauvaises décisions plus rapidement, amplifiant les inefficacités opérationnelles et érodant les marges bénéficiaires. Mais lorsque l’IA fonctionne avec des données produits propres, enrichies et bien structurées, sa valeur se multiplie : les prévisions deviennent plus précises, la personnalisation plus efficace, les décisions d’inventaire plus exactes et l’expérience client plus rentable. C’est pourquoi investir dans des données produits fiables est l’une des décisions stratégiques les plus importantes qu’une entreprise puisse prendre aujourd’hui. Des informations produits de haute qualité alimentent l’IA, garantissant que chaque action automatisée et chaque modèle prédictif sont fondés sur la vérité. Ainsi, des données produits fiables deviennent le moteur silencieux de la rentabilité pilotée par l’IA. Akeneo
Pilier n°3 : Prendre de meilleures décisions pour la rentabilité (L’optimiseur)
L’avenir de la gestion des commandes est prédictif et auto-optimisé. En s’appuyant sur des modèles d’IA avancés, OneStock se concentre intensément sur des capacités qui augmentent directement votre rentabilité :
- Prévisions opérationnelles prédictives : Anticipation des volumes de commandes et des besoins en ressources pour optimiser le personnel et les opérations d’entrepôt
- Meilleure fiabilité des stocks : Ajustements automatiques des stocks de sécurité et des buffers basés sur la demande en temps réel et détection proactive des anomalies
- Optimisation de la précision de la promesse : Affinage dynamique des estimations de livraison basé sur les performances historiques des transporteurs et des entrepôts
- Orchestration intelligente pour l’exécution des commandes : Réacheminement automatique des commandes à risque et optimisation de la logique de routage pour la marge la plus élevée
La fondation architecturale : Le serveur MCP de OneStock
Les piliers 1 et 2, commerce agentique et efficacité opérationnelle, nécessitent un nouveau type de fondation. Les architectures traditionnelles basées sur des API n’ont jamais été conçues pour l’orchestration dynamique et multi-étapes requise par les agents IA. Elles reposent trop souvent sur des workflows manuels et des intégrations fragiles et coûteuses.
C’est pourquoi OneStock a introduit son serveur MCP, lancé en octobre 2025 (Consultez la documentation MCP de OneStock ici). Ce serveur est le chaînon manquant qui permet à l’IA d’exploiter pleinement l’intelligence de l’OMS à grande échelle. Équipé d’outils déclaratifs couvrant toutes les expériences préachat et post-achat, le serveur MCP fournit l’interface standardisée et intelligente nécessaire pour une communication fluide entre l’IA et les systèmes.
Conclusion : L’IA doit, et peut, résoudre de vrais problèmes métier
La stratégie IA de OneStock repose sur une vision claire et pragmatique : permettre le commerce agentique, augmenter l’efficacité opérationnelle et améliorer la rentabilité, le tout alimenté par une architecture moderne et unifiée, prête pour l’IA.
En tant que pionnier du Model Context Protocol (MCP), OneStock fournit la fondation architecturale pour la prochaine décennie du commerce. L’avenir du retail est agentique.
