IA dans le retail : priorité à la rigueur FinOps et au pilotage par le ROI

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Alors qu’avec les modèles d’IA, la barrière technologique s'est effondrée pour de nombreux projets de transformation dans le secteur du commerce, mind Retail a enquêté sur les enjeux de FinOps. Quels sont les bonnes pratiques et garde-fous en termes de coûts ? Comment éviter les dérapages de budget, quand la solution est utilisée par les consommateurs finaux ? Les éclairages de Mathieu Staat (ThinkMarket), Camille Maire (Etam), Benoit Pinçon (Biovancia), Guilhem Bodin (Converteo), Marc Trilling (Saegus) et Shekar Krishnan (TCS).
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Le contexte

Après une phase d’industrialisation des chantiers de génération de contenus (texte, méta descriptions, SEO, GEO…), sans véritable mesure de retour sur investissement, la priorité de 2026 est différente. Avec des retailers qui lancent des chantiers d’IA plus complexes, autour de la vidéo (Decathlon), de la recherche par image (Sézane), etc., « l’IA est devenue un sujet majeur de “FinOps », selon Marc Trilling, PDG de Saegus. Nos clients les plus avancés doublent ou triplent leur budget IA cette année, et les plus conservateurs l’augmentent à deux chiffres. Dans une période d’incertitude, c’est remarquable. Si 2025 s’est caractérisé par une industrialisation de l’enthousiasme autour de l’IA, 2026 est l’année de l’industrialisation de la transformation et du ROI. »

Déflation massive du prix du token. La composante la plus visible de l’IA est le coût du jeton (token) – coût visible de chaque prompt -, qui a chuté de 50% à 90% entre 2024 et 2026 pour les grands modèles d’OpenAI, Anthropic et Google. Cette tendance va se poursuivre, à mesure que ces éditeurs lancent de nouveaux modèles.

A la fin du T1 2026,les tarifs oscillent entre 0,07 et 0,3 dollars par million de tokens, contre 10 à 30 dollars au deux ans plus tôt. “Ceci chamboule l’économie de la production : rédiger une fiche produit ou générer des bannières publicitaires ne coûte plus que quelques centimes”, selon Guilhem Bodin, associé chez Converteo. Même constat chez Tata Consultancy Services. “Un dollar permet d’aller beaucoup plus loin qu’il y a 18 mois, a confié Shekar Krishnan, VP & Head of Retail & CPG. L’écart entre les modèles les moins chers et les plus performants dépasse x1 000”. Pour les grands modèles GPT4o, Claude 3.5 Sonnet et Gemini 1.5 Pro, le prix était de 10 et 15 dollars par million de jetons de sortie début 2024. Fin 2025, la pression de DeepSeek et Grok de xAI (Elon Musk) a fait chuter les prix du milieu de gamme entre 3 et 12 dollars. En entrée de gamme, Gemini Flash-Lite et GPT-5 nano sont à 0,4 dollar par million de jetons, voire moins.

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