Walmart est le géant mondial du commerce alimentaire, avec plus de 10 700 magasins, 647 milliards de dollars de chiffre d’affaires sur l’exercice 2024 et plus de 2,1 millions de collaborateurs répartis sur les cinq continents.
Récemment, Walmart a franchi une nouvelle étape dans sa digitalisation. En s’associant à OpenAI, le groupe a dévoilé Instant Checkout, une innovation qui pourrait bien réinventer la manière dont les consommateurs feront leurs achats dans les prochaines années. Et ce n’est pas tout : son CTO, Suresh Kumar, a annoncé la création de quatre “super agents” d’intelligence artificielle capables de collaborer entre eux pour soutenir les collaborateurs, anticiper les besoins et fluidifier l’expérience client. Une stratégie fidèle à la vision du groupe : “People-led, tech-powered”.
Mais alors, que faut-il en attendre ? Comment le géant américain exploite-t-il déjà l’IA pour orchestrer ses opérations, prévenir les ruptures, optimiser les plannings ou détecter les anomalies ? Et surtout, quelles leçons les enseignes européennes peuvent-elles en tirer ? Faisons le point.
Walmart, une organisation centrée sur l’innovation
Ces derniers jours, l’entreprise la plus connue du retail alimentaire a annoncé qu’elle sortait, le 9 décembre prochain, du NYSE pour rejoindre le NASDAQ aux côtés des entreprises de la tech. Ceci montre alors sa volonté d’être perçue comme telle. Mais concrètement comment s’organise-t-elle pour s’affirmer comme nouvelle entreprise technologique ? On regarde cela maintenant.
L’organisation technologique de Walmart est centralisée autour de Walmart Global Tech. Cette entité est responsable de la création et de la construction de toutes les solutions d’IA, et de l’infrastructure numérique de l’entreprise.
Pour garantir que cette innovation massive se concrétise rapidement en valeur mesurable, Walmart a nommé récemment Daniel Danker à un tout nouveau poste, celui de Head Global AI Acceleration, Product & Design. Directeur rattaché au PDG, son rôle sera d’accélérer et de s’assurer de la mise en œuvre des solutions IA au niveau mondial.
Enfin, il est intéressant de noter que Walmart Tech est doté d’une division Walmart Commerce Technologies. Celle-ci a pour objectif de commercialiser certaines solutions à d’autres retailers, transformant ainsi le coût de la R&D interne en une nouvelle source de revenus.
En somme, il est clair que Walmart dispose d’une organisation technologique bien huilée permettant de stimuler l’innovation et son implantation rapide dans l’ensemble de ses magasins.
Les super agents IA : une nouvelle orchestration
En juillet 2025, Suresh Kumar a annoncé une avancée majeure chez Walmart : le déploiement de quatre agents IA avancés, visant à créer un écosystème unifié pour piloter l’ensemble des opérations et simplifier la vie des clients, des employés en magasin et des partenaires.
Ces quatre agents et leurs rôles sont les suivants : [1]
- Sparky, l’assistant personnel pour les clients : dopé à l’IA, il facilite le shopping pour les clients en répondant à des questions précises sur les produits ou alors des questions du type “que me faut-il pour un anniversaire sur le thème de…”. Il se sert des données magasin, des avis clients et des fiches produits pour répondre au mieux. Il peut ainsi créer facilement des listes de produits personnalisées à acheter.
- Associate agent, l’assistant dédié aux équipes en magasin : il aide les collaborateurs et les managers à planifier les horaires, à répondre à des questions RH, à des questions sur les produits ou permet encore de faire un ticket support, réduisant ainsi le temps passé sur les portails internes.
- Marty, soutien des fournisseurs, vendeurs et annonceurs : il centralise, gère les commandes et facilite la création rapide et sans friction de campagnes publicitaires.
- Developer agent, poussé pour les développeurs : il aide les développeurs à coder, et les assiste dans la réalisation des tests avec un contrôle qualité assisté par l’IA.
Ensemble, ils ont vocation à gérer et centraliser les différentes IA et données existantes. Par exemple, Sparky, déjà lancé, gère aujourd’hui les différentes IA et données liées aux interfaces client. Pour l’associate agent qui n’est quant à lui pas encore sorti, nous pouvons supposer qu’il orchestrera et gérera les IA et données que l’on retrouve sur l’appli des collaborateurs, Me@Walmart. Et de même avec les autres agents. À termes, et c’est déjà un peu le cas, il se peut que ces agents en supervisent d’autres et qu’ils se répondent entre eux. Dans tous les cas, cette volonté de rassembler ces IA et agents marque, de fait, une rupture majeure avec le modèle actuel [2].
Quid maintenant de l’IA au niveau des opérations magasin ?
[1] : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/08/ai-in-retail/
[2] : https://public.walmart.com/content/walmart-global-tech/en_us/blog/post/all-in-on-agents.html
L’IA au service de la fluidité opérationnelle en magasin
L’IA pour les équipes : planification, autonomie et reconnaissance
Comme le souligne le credo “people-led tech-powered”, l’humain est au centre de tout chez Walmart. Son objectif est de simplifier la vie des collaborateurs en magasin et d’améliorer leur satisfaction et par conséquent celle des clients. C’est donc dans cette perspective que Walmart a développé pour ses collaborateurs, une application interne nommée Me@Walmart [3].
Cette application permet aux collaborateurs de consulter leur planning horaires, de visualiser l’ensemble des tâches à réaliser ainsi que celles à prioriser selon ce qu’il se passe dans le magasin. Car chez Walmart les données sont remontées en temps réel, les priorités suivent ainsi la cadence.
Côté manager, celui-ci peut revoir les horaires en fonction d’un flux de données (fréquentation clients, stock, ventes). L’IA lui apporte des suggestions. Il peut également suivre en temps réel les tâches réalisées et les montées en compétences des collaborateurs pour les féliciter.
Avec cette application Walmart prévoit, anticipe et pilote en temps réel, et favorise l’autonomie et la responsabilisation des équipes. De quoi améliorer la satisfaction et la motivation des équipes tout en réduisant les heures improductives.
[3] : https://public.walmart.com/content/walmart-global-tech/en_us/blog/post/all-in-on-agents.html
L’IA au coeur de la gestion des stocks chez Walmart
Au-delà de la technologie développée pour les entrepôts, pour le système de livraison à domicile et pour le drive, Walmart a fortement innové sur la maîtrise des flux produits et le pilotage des stocks.
De la détection à l'automatisation
Initialement testés en 2020 (avec les robots Bossa Nova), les systèmes d’identification des ruptures ont évolué vers des outils de computer vision pour surveiller automatiquement les rayons. [4]
Plus récemment (2024), le partenariat avec Vusion Group a donné naissance à Edge Sense, un système de rails connectés sophistiqués combinant communication centralisée, géolocalisation ultra-précise, et connectivité Bluetooth pour une gestion des étagères optimisée. [5]
L'IoT et la RFID en environnement difficile
Walmart a récemment choisi d’intégrer des capteurs IoT sans batterie (alimentés par ondes radio/lumière) dans sa chaîne logistique. L’objectif est de suivre la localisation, la température et la qualité des produits en temps réel.
Pour aller plus loin, dans les environnements froids et humides, Walmart s’est associé à Avery Dennison. Ensemble, ils ont créé des capteurs uniques, permettant d’adapter la technologie RFID aux rayons boucherie, boulangerie et charcuterie. Leur objectif est alors de réduire le gaspillage alimentaire et de garantir la fraîcheur des produits pour les clients.
Concernant les collaborateurs, l’objectif est double : donner des informations plus rapides et précises sur le niveau de stock des produits et réduire la démarque grâce aux dates de péremption numérique et l’anticipation de la rotation des produits. [6]
L’IA au service d’un stock plus sain
Walmart prévoit la demande à l’avance en s’appuyant sur un système d’IA qui analyse les anciennes prévisions, les tendances passées, les événements à venir et les signaux du marché. En plus de cette anticipation, l’IA leur offre une vision unifiée de tous les stocks, en magasin comme en entrepôt.
En combinant plusieurs technologies, leurs systèmes détectent et corrigent automatiquement les problèmes : une hausse soudaine de la demande déclenche un ajustement immédiat des réapprovisionnements, tandis qu’un événement météo peut être contourné grâce à une adaptation automatique de la chaîne logistique.
L’IA sert aussi au contrôle qualité, en repérant par exemple un produit endommagé ou périmé à son arrivée.
Résultat : les produits sont au bon endroit, au bon moment, et les stocks inutiles ne s’accumulent plus dans les réserves.
[4] : https://thespoon.tech/report-walmart-to-stop-using-bossa-novas-shelf-scanning-robots/
[5] :
https://www.vusion.com/fr/newsroom/walmart-etend-deploiement-solutions-vusiongroup-ensemble-magasins-etats-unis/
[6] :
https://corporate.walmart.com/news/2025/10/22/walmart-and-avery-dennison-collaborate-to-enhance-freshness-and-increase-operational-efficiency-using-rfid
Détection d’anomalies et maintenance prédictive
Dans les magasins, la technologie des Jumeaux Numériques crée une simulation virtuelle et en temps réel de chaque emplacement. Ce Digital Twin [7] surveille les équipements et les conditions, permettant à l’IA de faire de la maintenance prédictive. Il peut, par exemple, anticiper la panne d’un équipement de réfrigération jusqu’à deux semaines à l’avance et générer un ordre de travail automatisé pour le technicien, évitant ainsi les urgences et le gaspillage de produits.
[7] :
https://www.retaildive.com/news/walmart-artificial-intelligence-ai-super-agents-retail-associates/753996/
Ce que le retail européen peut en retenir
Un décalage et cas d’usage sous-exploité…
En écrivant cet article, force est de constater un décalage d’ambition et d’échelle. Si l’Europe est en pointe sur la régulation de l’IA, le rythme d’implantation d’innovations en magasin, bien que croissant, est beaucoup plus lent.
Nous observons des avancées encourageantes dans des domaines ciblés comme la construction de data center. Le groupe Schwarz a récemment annoncé la construction d’un data center géant avec un investissement de 11 milliards d’euros. L’enjeu est donc de pouvoir orchestrer et maîtriser les données en toute autonomie en s’affranchissant de la dépendance des opérateurs comme Amazon ou Google.
En France, on observe également ce type d’investissements.
Carrefour mène cette course avec un plan déjà chiffré à 5 milliards d’euros (2018-2026) pour l’e-commerce, l’IA et le retail media… Les Mousquetaires (Intermarché) se concentrent sur une plateforme cloud centralisée (Databricks) pour développer des services d’IA personnalisés. Leclerc, via sa filiale Infomil, sécurise également l’infrastructure physique en modernisant et en étendant par exemple son datacenter de Toulouse. [8]
De nouvelles avancées viennent enrichir ce panorama : des recommandations personnalisées, des outils de prévention des ruptures de stock (avec des acteurs tels que Vusion Group ou Hanshow), ainsi que des systèmes de détection des vols. Mais, même si cette transformation est en cours, sa matérialisation effective progresse lentement.
Si ces efforts soulignent l’ambition croissante du secteur à utiliser la technologie pour améliorer l’expérience client et les opérations, nous sommes encore bien loin de ce que l’on constate outre-atlantique.
En effet, un pan majeur de l’efficacité opérationnelle est encore largement sous-exploité, alors que Walmart en a fait un des piliers de sa performance : TimeSkipper s’inscrit dans cette tendance !
La question centrale n’est pas seulement d’avoir les bonnes personnes, mais de s’assurer qu’elles sont là au bon moment, au bon endroit, et affectées à la bonne tâche en fonction de la charge réelle et des priorités. C’est précisément ce que permet une solution comme Timeskipper : assurer le juste équilibre entre le nombre de collaborateurs requis et la charge de travail réelle. Grâce au pilotage en temps réel et à la mobilité, le collaborateur gagne aussi en autonomie. Il peut prioriser ses tâches, facteur d’engagement et de satisfaction.
[8] : https://www.jebosseengrandedistribution.fr/2025/11/19/pourquoi-les-enseignes-investissent-dans-les-data-centers-et-comment-linfrastructure-devient-le-nouveau-terrain-de-bataille-du-retail/
… et des enseignements à retenir :
Ce qui arrive aux États-Unis arrive souvent en Europe quelques temps plus tard. Alors pour anticiper les besoins et prendre de l’avance sur la feuille de route à adopter, voici quatre axe majeurs sur lesquels se concentrer :
Piloter l’activité en temps réel pour un “commerce de précision”
Walmart montre qu’un magasin performant est un magasin qui ajuste en continu : les tâches, les stocks, les plannings et les priorités. Lorsque la croissance est moins dynamique, chaque micro-optimisation compte. Adopter un pilotage en temps réel devient alors le meilleur moyen d’augmenter la productivité sans pressuriser les équipes.
Voir l’IA comme une aide et non comme un superviseur
Le modèle “people-led, tech-powered” rappelle que la technologie n’a de valeur que si elle renforce les collaborateurs : en simplifiant leurs journées, en les rendant plus autonomes et en soutenant leurs décisions.
Anticiper et ne plus subir
Hausse soudaine de la demande, aléas météo, variations de flux, arrivages non conformes… tout est détecté et traité avant même que le magasin n’en ressente les effets. Pour les retailers européens, l’enjeu est d’entrer dans cette logique proactive pour éviter de subir les urgences et réduire les heures improductives.
Centraliser la donnée pour une orchestration fluide
Hausse soudaine de la demande, aléas météo, variations de flux, arrivages non conformes… tout est détecté et traité avant même que le magasin n’en ressente les effets. Pour les retailers européens, l’enjeu est d’entrer dans cette logique proactive pour éviter de subir les urgences et réduire les heures improductives.
Conclusion
Walmart est en train d’établir des standards au niveau du retail mondial. Son approche “people-led, tech-powered” montre que la performance ne vient pas de la technologie seule, mais de la synergie entre intelligence humaine et intelligence artificielle.
Ce que le groupe américain expérimente aujourd’hui, d’autres enseignes le vivront demain : un retail où chaque heure, chaque tâche et chaque interaction seront optimisées, non pour aller plus vite, mais pour agir plus juste avec plus de sens.
C’est ainsi que TimeSkipper prend part à cette évolution. La solution facilite l’appropriation de ces technologies. Elle orchestre l’ensemble des nouvelles tâches à réaliser en magasin et s’assure qu’elles sont effectuées. Et, tout cela en laissant les équipes être maîtres de leurs décisions.
