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Les vacances de fin d’année pourraient être moins joyeuses que prévu, surtout avec les avancées de l’intelligence artificielle (IA). Cette technologie progresse rapidement dans le secteur de la vente au détail, soulevant des interrogations sur le nombre de travailleurs humains, surtout les employés temporaires recrutés pour la période des fêtes, qui seront encore nécessaires dans un avenir proche. Avec la pression croissante exercée sur les détaillants pour réduire les coûts et accélérer le service, des systèmes basés sur l’IA commencent à remplacer des tâches autrefois réalisées par des équipes saisonnières importantes.
Un changement imminent
Gaurav Saran, directeur exécutif de ReverseLogix, est un acteur clé de cette transformation. Dans une discussion avec FOX Business, il a évoqué son entreprise qui propose une plateforme cloud pour la gestion des retours, permettant d’automatiser des processus souvent chronophages dans le commerce de détail : le traitement des retours clients.
Au fil des décennies, les détaillants ont compté sur des travailleurs saisonniers pour gérer la vague de retours qui suit les périodes de grande affluence. Ces employés inspectaient manuellement les articles, faisaient de la paperasse, prenaient des décisions sur la revente des produits, et redirigeaient les articles. Saran souligne que cette méthode est lourde, inconstante et coûteuse. Selon ses dires, de nombreux clients ont constaté une amélioration de deux à trois fois en termes de vitesse et de précision dans le traitement des retours. Il estime qu’entre 20 % et 30 % des travailleurs pourraient être remplacés dès l’année prochaine en raison des tendances actuelles.
Les conséquences pour le marché de l’emploi
Cette évolution pourrait transformer radicalement le marché du travail saisonnier, qui a historiquement offert aux étudiants, aux retraités et à d’autres personnes cherchant un revenu temporaire une certaine flexibilité. Si les détaillants estiment que les machines peuvent gérer les retours de manière plus rapide et fiable, le nombre d’emplois saisonniers disponibles pourrait se réduire considérablement.
Un modèle innovant pour les retours
Depuis son lancement en 2014, ReverseLogix gère toutes les étapes du processus de retour après l’initiation du client, y compris l’inspection, la réparation, le réapprovisionnement ou le recyclage. En centralisant ces opérations sur une plateforme numérique, Saran affirme que les entreprises bénéficient d’une visibilité en temps réel sur leur logistique inverse tout en éliminant les inconsistances liées à un traitement manuel.
La gestion traditionnelle des retours, souvent marquée par un manque de supervision dans les entrepôts, entraînait des coûts élevés et des expériences négatives pour les clients. Ils devaient souvent recruter et former des employés temporaires pour identifier les dommages aux produits, vérifier les informations des commandes et évaluer les opportunités de revente, des tâches qui exigeaient jugement et expérience.
Saran a expliqué que la formation nécessaire pour les travailleurs saisonniers ajoutait des coûts et du temps, en comparaison avec une inspection visuelle basée sur l’IA. Les modèles d’IA, formés à partir d’images de produits et de données sur leur état, peuvent standardiser le processus d’évaluation, diminuer les erreurs humaines et améliorer la prise de décision. Il s’attend à une précision supérieure à celle de la révision manuelle traditionnelle à mesure que les algorithmes évoluent.
Vers une automatisation croissante
Les entreprises de logistique et de vente au détail cherchent des moyens de réduire leurs coûts à une époque où les pressions salariales, les dépenses de la chaîne d’approvisionnement, et les attentes changeantes des consommateurs mettent à mal leurs marges bénéficiaires. Saran soutient que l’automatisation permet une plus grande prévisibilité durant les périodes d’affluence, réduisant le besoin de recruter du personnel temporaire. Des temps de traitement plus rapides peuvent également permettre de récupérer davantage de valeur en remettant les articles sur les étagères avant que la demande ne diminue.
Cette pression pour fonctionner plus efficacement reflète des tendances plus larges dans le monde des affaires américain, où l’adoption de l’IA entraîne des réajustements de main-d’œuvre et des licenciements médiatisés. Les entreprises évaluent de plus en plus quels rôles nécessitent réellement le jugement humain et quelles tâches peuvent être transférées aux machines.
L’IA dans les rôles en contact avec les clients
La transformation ne s’arrête pas aux entrepôts. Marva Bailer, experte en IA et stratège d’affaires, a expliqué à FOX Business que l’IA modifie la main-d’œuvre temporaire pendant les fêtes de manière visibles et invisibles. Les détaillants, qui engageaient autrefois des employés pour des tâches basiques comme répondre à des questions ou orienter les clients, se tournent désormais vers des outils d’IA qui peuvent gérer une grande partie de ces tâches, de l’orientation autonome à la recherche interactive de produits.
Les goulets d’étranglement lors des caisses, qui motivent traditionnellement le recrutement saisonnier, se sont également atténués dans de nombreuses enseignes grâce à des systèmes comme le scan et le paiement mobiles. Ces technologies permettent de maintenir des files d’attente stables sans relancer le besoin de main-d’œuvre additionnelle.
Cependant, Bailer souligne que l’IA vient souvent compléter, plutôt que remplacer, les employés. Ces outils aident le personnel à se concentrer sur le service client, ainsi que sur les situations exceptionnelles qui font la magie de la saison.
L’évolution des rôles humains
Saran est d’accord pour dire que tous les emplois liés aux retours ne disparaîtront pas. Bien qu’il envisage une baisse “dramatique” des besoins en main-d’œuvre dans les prochaines années, il souligne que les humains resteront essentiels pour traiter des cas plus complexes et pour analyser les données et configurer les systèmes.
Avec l’IA prenant en charge des tâches répétitives, les postes restants exigeront probablement des compétences en prise de décisions plus avancées. Ce changement pourrait réduire les opportunités d’entrée de gamme, tout en augmentant la demande pour des travailleurs spécialisés capables de gérer et de superviser ces systèmes automatisés.
L’avenir à long terme du travail dans le secteur de la vente au détail dépendra de la rapidité avec laquelle les entreprises adopteront ces outils, ainsi que de la capacité des employés à s’adapter. Ce qui est certain, c’est que le paysage des emplois saisonniers, qui a toujours été un pilier de l’économie des fêtes, est déjà en voie de transformation par l’IA.
FAQ
Comment l’IA affecte-t-elle les emplois saisonniers?
L’IA automatise plusieurs processus, ce qui entraîne une diminution des besoins en main-d’œuvre temporaire, rendant ces emplois moins disponibles.
Quelles sont les tâches que l’IA prend en charge dans le commerce de détail?
L’IA peut gérer des tâches variées, telles que l’inspection des produits, le traitement des retours, et même des interactions de service client via des outils numériques.
Y a-t-il des avantages à l’utilisation de l’IA pour les détaillants?
Oui, l’IA offre des améliorations en termes de rapidité et de précision des opérations, ce qui peut augmenter la satisfaction client et réduire les coûts d’exploitation.
Les travailleurs actuels doivent-ils craindre de perdre leur emploi à cause de l’IA?
Bien que certains postes puissent disparaître, il resterait des nécessités pour une supervision humaine, surtout pour des cas complexes.
Comment les entreprises peuvent-elles se préparer à l’avènement de l’IA?
Les entreprises devraient investir dans la formation de leurs employés pour améliorer leurs compétences en prise de décision et s’adapter à de nouveaux systèmes automatisés.
