IA pour le B2B Commerce : adoption et évolution

Une tendance à surveiller de près, déjà visible sur le marché américain et qui s’étend rapidement à l’Europe, concerne la baisse généralisée du trafic provenant des canaux traditionnels. Plus de 76 % des entreprises B2B américaines avaient déjà activé un canal marketplace en 2025, mais beaucoup constatent désormais une diminution du trafic organique, aussi bien depuis Google que depuis les marketplaces elles-mêmes, Amazon compris. 

Ce phénomène n’est pas temporaire : les acheteurs — et les utilisateurs en général — modifient structurellement leur manière de rechercher des informations et des fournisseurs. Alors qu’auparavant le parcours d’achat commençait par une recherche Google suivie d’une navigation sur des sites e-commerce ou des marketplaces, de plus en plus d’utilisateurs s’appuient désormais sur des chatbots IA, des assistants virtuels et des plateformes conversationnelles pour obtenir des réponses immédiates et personnalisées.  

Pour les entreprises B2B, cela signifie une chose très claire : investir dans des fonctionnalités basées sur l’IA comme nouveau canal d’acquisition n’est plus une option, mais une nécessité pour ne pas perdre en visibilité et en opportunités commerciales. 

Alors que de nombreuses entreprises considèrent encore l’IA principalement comme un outil d’automatisation des tâches répétitives, l’évolution la plus récente pointe vers le shopping agentique : des systèmes IA capables non seulement d’assister la recherche, mais aussi de réaliser de manière autonome des transactions commerciales selon des critères prédéfinis par l’utilisateur. 

Cette approche trouve déjà des applications concrètes dans différents contextes, aussi bien B2C que B2B. De nombreuses entreprises B2B mettent en place des plateformes e-commerce ouvertes, accessibles sans connexion obligatoire, où les produits sont visibles avec des descriptions détaillées même lorsque les prix ne sont pas toujours publics. Cette ouverture les rend idéales pour initier des conversations avec des systèmes IA, couvrant des cas d’usage allant de la génération automatisée de leads jusqu’à l’automatisation des commandes. 

Pour exploiter efficacement ce potentiel, les entreprises doivent cependant travailler sur la qualité des contenus : améliorer les descriptions produits, enrichir les informations techniques et structurer les données afin que les moteurs IA puissent les interpréter correctement et les restituer dans les contextes de recherche appropriés. 

On peut alors se demander quelle est la différence entre un CRM avancé et l’Agentic Commerce activé par l’IA. La réponse réside dans la manière dont les données sont traitées et utilisées. 

Le CRM traditionnel travaille avec des données structurées : noms, adresses e-mail, historique des transactions et activités commerciales. Les entreprises collectent des informations via différents points de contact et les consolident dans une base de données qui devient, en pratique, un immense fichier Excel permettant de retrouver des contacts, segmenter des listes ou suivre des opportunités. 

L’IA introduit en revanche le concept de profil vectoriel : une analyse numérique multidimensionnelle représentant chaque client non seulement à travers des données démographiques et transactionnelles, mais aussi via des comportements, préférences, interactions et schémas récurrents. Cette approche permet d’interroger l’IA de manière naturelle afin de générer des insights prédictifs, identifier des profils similaires, enrichir automatiquement les données avec des informations déduites et orchestrer des actions sur plusieurs systèmes. 

Par exemple, si un utilisateur présentant certaines caractéristiques sociodémographiques achète un type spécifique de produits, l’IA peut automatiquement identifier d’autres prospects ayant des profils similaires, suggérer des stratégies d’engagement personnalisées et même déclencher des campagnes ciblées d’upselling et de cross-selling sans intervention humaine. L’IA ne remplace pas le CRM : elle l’orchestré et le renforce, en l’intégrant avec d’autres systèmes d’entreprise — e-commerce, ERP, marketing automation — pour créer un écosystème intelligent, actif et réactif. 

C’est pourquoi les entreprises doivent repenser leur infrastructure technologique dans une logique AI-ready : il ne s’agit pas simplement d’ajouter un nouvel outil, mais de redessiner la manière dont les données circulent, sont enrichies et utilisées pour générer de la valeur. 

L’adoption de l’e-commerce B2B a nécessité des années pour se consolider en Italie. L’IA, au contraire, accélère les délais de manière spectaculaire : ce qui a demandé des décennies avec l’e-commerce se concrétise aujourd’hui en quelques mois grâce à l’intelligence artificielle. 

Justement en raison de cette accélération, de nombreuses entreprises se retrouvent face à une question cruciale : est-il pertinent pour nous d’utiliser l’IA, et comment ? Il existe encore beaucoup d’incertitudes et de difficultés à identifier des cas d’usage réels allant au-delà d’expérimentations superficielles ou d’applications déjà dépassées, comme les chatbots de premier niveau limités à répondre à des FAQ prédéfinies. 

Le point clé réside dans le niveau de maturité digitale de l’entreprise : il est impossible d’effectuer un saut technologique vers l’intelligence artificielle dans une organisation encore peu digitalisée, caractérisée par des processus manuels fragmentés et des données dispersées dans des silos ou des systèmes non intégrés. 

L’IA nécessite des fondations solides : des logiques métier claires, une culture orientée données au sein des équipes, une gouvernance structurée de l’information et des systèmes capables de communiquer entre eux. Sans ces bases, l’IA risque d’amplifier les inefficacités plutôt que de les résoudre.