E-commerce européen : McKinsey dévoile l’impact de l’IA sur la croissance

Après plusieurs années de normalisation post-Covid, le e-commerce européen retrouve une trajectoire de croissance plus lisible. Selon l’étude McKinsey “Europe’s new e-commerce agenda: How AI is resetting growth and competition”, le e-commerce progresse dans un environnement pourtant contraint : les consommateurs européens restent prudents, près de trois quarts d’entre eux déclarant arbitrer à la baisse leurs dépenses sous l’effet de l’inflation.

Malgré ce contexte, le e-commerce continue d’avancer. McKinsey estime que les ventes en ligne progressent encore de 5% à 7% par an en Europe, principalement portées par les marketplaces. Sur les cinq grands marchés européens, Allemagne, Royaume-Uni, France, Italie et Espagne, les revenus e-commerce pourraient atteindre 600 milliards d’euros d’ici 2029, avec une croissance annuelle attendue autour de 6%. Mais la vraie rupture ne vient pas seulement de la demande. Elle vient de l’IA, qui modifie progressivement la manière dont les consommateurs cherchent, comparent, achètent et dont les retailers pilotent leurs opérations.

L’IA devient un acteur du parcours d’achat

McKinsey décrit une bascule majeure : l’IA ne se limite plus aux recommandations produits ou à l’optimisation back-office. Elle devient progressivement un participant actif du parcours d’achat. Les consommateurs utilisent déjà des outils d’IA générative pour rechercher des produits, comparer des offres ou prendre une décision. Selon l’étude, 38% des consommateurs européens utilisent désormais l’IA générative pour rechercher des produits et services ou décider quoi acheter.

La prochaine étape est celle du commerce agentique. Dans ce modèle, des agents IA peuvent interpréter une intention, comparer plusieurs options et exécuter des actions en plusieurs étapes. Un consommateur pourrait déléguer à son assistant la recherche du meilleur prix, le réassort automatique d’un produit courant ou la composition d’un panier respectant des critères précis : budget, marque, délai de livraison, disponibilité ou durabilité.

Cette évolution change la concurrence. Les marchands ne se battent plus uniquement pour obtenir un clic ou capter l’attention d’un internaute. Ils doivent désormais être sélectionnés par des systèmes automatisés. Pour cela, leurs données produits, leurs prix, leurs stocks, leurs délais de livraison et leurs politiques de retour doivent être fiables, lisibles par les machines et actualisés en temps réel. McKinsey estime que d’ici 2030, le commerce agentique pourrait orchestrer 3 000 à 5 000 milliards de dollars de revenus B2C dans le monde.

Les assistants IA indépendants pourraient devenir les nouveaux points d’entrée

Un autre signal renforce cette lecture. D’après une étude PSE Consulting citée dans la presse spécialisée, menée auprès de consommateurs utilisant déjà l’IA pour faire leurs achats en ligne, 74% préfèrent un assistant IA indépendant comme ChatGPT, plutôt qu’un assistant directement intégré à une boutique en ligne. À l’inverse, seuls 10% souhaitent utiliser un assistant IA embarqué dans un site marchand.

Cette distinction entre découverte et exécution est essentielle. Les consommateurs peuvent vouloir déléguer la recherche, la comparaison ou le filtrage à un assistant indépendant, tout en continuant à faire confiance aux marketplaces et aux retailers établis pour le paiement, la livraison, le SAV ou les retours. Pour les marchands, l’enjeu devient donc double : être visible dans les réponses des agents IA, tout en conservant une expérience transactionnelle fiable.

Le commerce devient média, le média devient commerce

La deuxième transformation concerne la disparition progressive de la frontière entre inspiration, marketing et transaction. Les consommateurs découvrent de plus en plus les produits dans des environnements de contenu : vidéos courtes, lives, réseaux sociaux, recommandations de créateurs ou flux personnalisés. Dans cette logique, le produit n’est plus seulement présenté sur une page e-commerce. Il apparaît dans un contenu qui inspire, démontre et déclenche l’achat.

Pour McKinsey, les expériences shopping deviennent davantage feed-based que page-based. TikTok Shop incarne cette dynamique, mais le mouvement dépasse largement une plateforme. Les retailers doivent apprendre à fonctionner comme des marchands et des éditeurs à la fois : produire des contenus, tester des formats, suivre les tendances et réagir plus vite aux signaux culturels.

L’IA accélère cette mutation. Elle permet de générer des variantes créatives, de personnaliser les messages et de mesurer plus rapidement ce qui transforme réellement. Dans ce nouveau contexte, la rareté ne se situe plus seulement dans la portée média, mais dans la pertinence. Le bon produit, montré au bon moment, dans le bon format, devient un levier de conversion.

Le retail media devient un levier de marge

McKinsey insiste aussi sur la montée du retail media. Avec la hausse des coûts d’acquisition et la valeur croissante du trafic qualifié, les retailers cherchent à monétiser leurs audiences. Le retail media permet aux marques de promouvoir leurs produits dans les environnements numériques des distributeurs, avec un avantage majeur : relier l’exposition publicitaire à l’achat réel.

Selon McKinsey, les marges médias peuvent être jusqu’à dix fois supérieures aux marges du retail traditionnel. Pour les distributeurs, ce n’est donc plus un simple complément de revenus, mais un moteur économique capable de financer les investissements digitaux et IA.

Pour réussir, les retailers doivent toutefois construire de nouvelles compétences : gouvernance de la donnée first-party, formats sponsorisés, mesure incrémentale, équipes commerciales proches d’une agence média et intégration avec les décisions de merchandising. Le retail media devient une activité à piloter comme un vrai P&L, pas comme un test isolé.

L’omnicanal devient une question d’intelligence opérationnelle

L’omnicanal n’est plus seulement la capacité à vendre en ligne et en magasin. McKinsey montre que l’IA permet désormais d’orchestrer les prix, les promotions, les stocks, les commandes et le service client en temps réel. Les commandes peuvent être routées dynamiquement entre magasins et entrepôts. Les promesses de livraison peuvent évoluer selon la capacité disponible. Les assortiments peuvent être adaptés plus finement aux comportements locaux.

Les gains potentiels sont concrets. L’étude indique que les retailers utilisant l’IA dans la supply chain peuvent réduire leurs coûts d’inventaire de 10% à 20% et les ruptures de stock jusqu’à 30%. Dans certains cas, l’optimisation IA de la demande et des stocks a permis de réduire les ruptures de plus de 25%, tout en diminuant le besoin en fonds de roulement.

L’IA ne sert pas uniquement à produire du contenu ou à personnaliser la page d’accueil. Elle devient un outil de pilotage quotidien : pricing, promotions, allocation de stock, disponibilité, livraison, service client.

Les acteurs chinois renforcent la pression concurrentielle

Dernier axe majeur de l’étude : la concurrence venue de Chine. McKinsey décrit une pression à plusieurs fronts. D’un côté, des plateformes low-cost comme Shein ou Temu redéfinissent les attentes sur le prix, l’assortiment et la rapidité d’exécution. De l’autre, des marques manufacturières chinoises montent en gamme en combinant maîtrise supply chain et construction de marque.

Tous les retailers ne sont pas exposés de la même manière. Les acteurs premium ou très orientés service conservent des protections grâce à la confiance, la curation et l’expérience. Mais pour les marchands positionnés sur des produits banalisés, la pression devient plus forte. La différenciation ne peut plus reposer uniquement sur le catalogue. Elle doit intégrer la marque, la qualité de service, la fiabilité logistique et l’expérience omnicanale.

Mon Analyse : le e-commerce entre dans l’ère de l’“agent ready”

L’étude McKinsey confirme une bascule importante pour les retailers européens. L’enjeu n’est plus simplement d’expérimenter l’IA avec quelques chatbots, contenus générés ou outils de productivité. Les acteurs les plus avancés commencent à intégrer l’IA dans le système commercial lui-même : acquisition, contenu, pricing, assortiment, retail media, service client et supply chain.

La donnée PSE Consulting sur les assistants indépendants rend cette transition encore plus concrète. Si 74% des consommateurs préfèrent utiliser un assistant IA externe, les marchands devront accepter que la première sélection ne se fasse plus forcément dans leur propre interface. Le risque n’est donc pas seulement d’avoir un site moins performant. Il est de ne pas être compris, comparé ou recommandé par l’assistant qui intervient en amont.

Pour les e-commerçants, la priorité devient de rendre leur entreprise “agent ready”. Cela signifie structurer son PIM, fiabiliser ses données produits, exposer des API propres, mettre à jour les prix et stocks en temps réel, et garantir une promesse logistique lisible. Dans un monde où des assistants IA peuvent orienter la décision, un produit mal renseigné, indisponible ou peu fiable risque simplement de ne pas être recommandé.