Contribution de Sebastian Dahm, Co-CEO de Rinascai, que nous publions avec l’aimable autorisation de l’organisme.
Cinq étapes qui permettent aux dirigeants du commerce de planifier leur recours à l’IA, et un test simple qui montre où en est votre entreprise aujourd’hui.
Nous lançons aujourd’hui notre série avec ce premier article. Les quatre cas pratiques de la série paraîtront dans les prochaines semaines sur ce blog : Clarté, Focus, Mise en œuvre et Gouvernance.
Trois phrases reviennent dans presque tous mes premiers entretiens avec des dirigeants du commerce, que ce soit à Zurich, à Zoug ou à Lucerne : « Je ne sais pas ce dont j’ai besoin. » « Je ne sais pas ce que ça coûte ni ce que ça rapporte. » « Mes projets pilotes tournent, mais je ne sais pas où ils vont atterrir. » Au cours des huit prochaines semaines, nous répondrons à ces questions sur ce blog avec quatre cas tirés de la pratique, de la boutique en ligne de trois collaborateurs au fabricant de plus de 900. Pour commencer : la feuille de route. Et pour les membres de l’association, nous avons une offre : pendant la série, nous accompagnons gratuitement cinq d’entre eux, à raison de cinq jours chacun.
L’usage est là, le pilotage manque
Qui interroge ses équipes entend rarement dire que personne ne travaille avec l’IA. Dans une enquête menée auprès de 1 500 employés dans sept pays, plus de 80 pour cent ont déclaré utiliser des outils d’IA que leur entreprise n’a pas validés (UpGuard, Shadow AI Report, novembre 2025). Dans le même temps, les entreprises abandonnent nettement plus souvent leurs projets d’IA qu’il y a un an : 42 pour cent des entreprises interrogées ont arrêté la majorité de leurs initiatives en 2025, contre 17 pour cent l’année précédente (S&P Global Market Intelligence, Enterprise AI Survey 2025).
Les causes sont bien documentées. Bitkom Research a demandé à 604 entreprises quels étaient leurs principaux obstacles : l’insécurité juridique et le manque de compétences ont été cités chacun par 53 pour cent, le manque de personnel par 51 pour cent, les exigences de protection des données par 48 pour cent. Le budget n’arrive qu’en huitième position, avec 36 pour cent. Pour le commerce, cela signifie que la technologie et l’argent sont rarement le goulet d’étranglement. Ce qui manque le plus souvent, c’est un ordre de priorité clair, des règles contraignantes et une mesure du bénéfice.
La question qui donne son titre à cette série comporte deux volets, et tous deux restent souvent sans réponse. Le coût de l’IA se compose des licences, de l’intégration et de l’exploitation. Les deux derniers postes sont régulièrement sous-estimés : 33 pour cent des entreprises interrogées par Bitkom ont constaté que l’IA revenait plus cher que prévu. Ce qu’elle rapporte, presque personne ne le mesure, parce qu’aucun seuil d’utilité n’a été fixé au départ. Seul celui qui réunit les deux volets sur une même page peut décider en connaissance de cause.
L’ampleur de l’intérêt du commerce suisse pour le sujet est apparue lors de la manifestation « KI im Retail » de l’association, le 28 avril 2026 à Zurich : complet, avec liste d’attente. Les questions posées ensuite étaient concrètes : quelle licence ? quelles données ? qui décide ? qu’est-ce que ça rapporte ?
La feuille de route en cinq étapes
Nous travaillons avec tous nos clients selon la même feuille de route. Elle est volontairement simple, car c’est au sein de la direction générale qu’elle est discutée.
1 Clarté. Où en sommes-nous ? Quels outils sont utilisés, validés ou non ? Où se trouvent nos données, quelle est leur qualité et qui a le droit d’y accéder ? Qu’exigent la loi sur la protection des données, le Code des obligations et, pour les activités dans l’UE, le règlement européen sur l’IA ? Résultat après quatre semaines environ : un niveau de maturité par domaine, un inventaire et une liste de cas d’usage évalués.
2 Focus. Quels projets en valent la peine ? Chaque cas d’usage est assorti d’un business case et d’un seuil d’utilité : que doit-il rapporter, et d’ici quand, pour que nous continuions ? Durée : quatre à six semaines.
3 Fondations. Règles, rôles et architecture : qui décide des nouveaux cas d’usage ? Quelles données peut-on confier à quel modèle ? Sur quelle plateforme misons-nous pour les années à venir ? Durée : six à dix semaines.
4 Mise en œuvre. Les cas d’usage prioritaires passent en production, avec de vrais utilisateurs, de vraies données et des critères d’acceptation écrits. Durée : trois à six mois.
5 Exploitation. La solution tourne, elle est surveillée et ses résultats restent justes sur le plan métier. Coûts, qualité et bénéfice tiennent chaque mois sur une page.
Comment une direction peut-elle savoir où en est son entreprise ? Le critère le plus fiable, c’est le budget. Si l’IA n’est financée par aucun budget, parce que des collaborateurs utilisent des comptes privés, l’entreprise n’en est qu’au début. Si un département métier paie des licences sur son budget de projet, des projets pilotes tournent sans modèle d’exploitation. Si c’est l’informatique qui paie, il existe généralement un inventaire et une directive. Un budget de programme signale la phase de mise en œuvre, un budget d’exploitation avec centre de coûts, celle de l’exploitation. Ce test du budget est plus honnête que toute auto-évaluation. C’est pourquoi nous le faisons au lancement de chaque mandat.
Notre façon de travailler
Rinascai est issu d’un cabinet de conseil en modèles opérationnels pour le commerce et les biens de consommation. La planification des campagnes, les démarques, les invendus, les transferts entre magasins et les retours, nous les connaissons par notre propre expérience opérationnelle et par de nombreuses années de projets dans le commerce. S’y ajoutent des stratèges et des architectes en IA certifiés sur les grandes plateformes d’IA. Nous ne sommes liés à aucun fournisseur : nous choisissons le modèle pour chaque cas d’usage et le remplaçons lorsqu’un modèle plus performant ou moins cher est disponible. Nous chiffrons le bénéfice avant de construire et, dès la mise en œuvre, chaque chiffre promis figure dans un rapport d’impact mensuel.
En matière de recherche, nous collaborons depuis 2019 avec l’institut Fraunhofer IAIS et l’initiative Science4Retail. Le cas pratique 3 s’appuie sur l’étude Fraunhofer de juin 2026 consacrée aux agents IA.
Les quatre cas pratiques de la série
Cas pratique 1 : Clarté. FRITZ! (anciennement AVM) a construit sa propre plateforme d’IA avec plusieurs modèles de langage avant même que la plupart des entreprises ne disposent d’une directive. Le cadre mis en place en parallèle a été tout aussi important : quelles données peut-on confier à quel modèle, qui décide, et comment le prouver ? Le modèle d’exploitation correspondant était en place au bout de dix semaines.
Cas pratique 2 : Focus. Un détaillant spécialisé dont l’équipe de direction, lors du lancement, pouvait à peine citer une initiative en cours, et un fabricant d’articles de marque avec 52 inscrits à son comité IA et dix cas d’usage sur la liste. Les situations de départ étaient opposées, mais les deux entreprises avaient besoin de la même grille d’évaluation.
Cas pratique 3 : Mise en œuvre. Samedo, un commerçant en ligne qui compte trois collaborateurs et travaille avec de nombreux fournisseurs, fait contrôler ses factures fournisseurs par un agent IA. Cinq jours se sont écoulés entre le relevé du processus et la première version en production.
Cas pratique 4 : Gouvernance. Qui décide de ce que l’IA a le droit de faire ? Quelles règles s’appliquent en Suisse, lesquelles dans l’UE, et quelle structure fonctionne aussi dans une PME de 50 collaborateurs ?
Quick-Check IA : où en est votre entreprise ?
Votre niveau de maturité IA en neuf minutes : 15 questions sur la protection des données et l’usage sûr de l’IA, le règlement européen sur l’IA, la stratégie et le leadership, la création de valeur ainsi que les compétences et la culture. Le résultat s’affiche immédiatement, avec les prochaines étapes prioritaires, et un rapport détaillé vous parvient par e-mail. Gratuit et sans inscription. Le questionnaire est en allemand.
Faire le Quick-Check → www.kireifegrad.com
Pour les membres : cinq jours d’accompagnement gratuits
Pendant la série, nous accompagnons cinq entreprises membres, à raison de cinq jours chacune, sur un sujet tiré des cas pratiques : état des lieux et feu tricolore des données, priorisation de vos projets, un premier agent IA ou les règles de base de la gouvernance. Sans honoraires et sans engagement. Les résultats vous appartiennent. Avec votre accord, nous présentons votre cas sur le blog de l’association.
Pour poser votre candidature : décrivez-nous en trois phrases où en est votre entreprise. Les places sont attribuées par ordre d’arrivée.
Poser ma candidature → sebastian.dahm@rinascai.com, objet « Cinq jours d’accompagnement »
À propos de Rinascai
Rinascai est votre partenaire IA pour le commerce et les biens de consommation. Nous connaissons le métier de nos clients, nous chiffrons le bénéfice, puis nous construisons et exploitons les solutions. L’équipe, établie à Steinhausen (ZG), à Zurich et à Karlsruhe, accompagne depuis plus de dix ans des entreprises du commerce et des biens de consommation, de l’entreprise familiale au grand groupe, et travaille sans dépendre d’un modèle particulier, entre autres avec les plateformes d’Anthropic, d’OpenAI, de Google (Gemini) et de Microsoft (Copilot). Notre démarche compte cinq étapes : Clarté, Focus, Fondations, Mise en œuvre et Exploitation, sur demande avec un AI Officer externe. Rinascai est partenaire de prestation de l’ASSOCIATION DE COMMERCE.swiss.
Contact : Sebastian Dahm, Co-CEO, sebastian.dahm@rinascai.com, rinascai.com (site en allemand et en anglais)