Le retail media s’est imposé ces dernières années comme un levier incontournable de la croissance digitale. Pour les distributeurs, il représente une nouvelle source de revenus ; pour les marques, un moyen de capter l’attention des consommateurs au plus près de l’acte d’achat. En 2024, ce marché dépassait déjà les 140 milliards de dollars dans le monde, avec une croissance annuelle de près de 20 % selon eMarketer.
Mais une nouvelle révolution est en marche : l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les stratégies de retail media. Automatisation des campagnes, personnalisation à grande échelle, analyse prédictive… L’IA ouvre une nouvelle ère où le retail media ne se contente plus de diffuser de la publicité, mais devient un moteur de performance et de rentabilité pour l’ensemble de l’écosystème e-commerce.
Alors, en quoi l’IA transforme-t-elle concrètement le retail media ? Quels sont les cas d’usage déjà opérationnels, et comment les e-commerçants peuvent-ils intégrer ces leviers dans leur stratégie digitale ?
Pourquoi l’IA change la donne dans le retail media
Le retail media traditionnel repose sur la monétisation des espaces publicitaires d’un site e-commerce ou d’une marketplace. Mais il était jusqu’ici limité par la capacité humaine à gérer la donnée et optimiser les campagnes.
L’IA vient changer les règles du jeu.
Exploitation massive de la donnée first-party : à l’heure où les cookies disparaissent, les retailers disposent d’un actif unique : les données transactionnelles et comportementales de leurs clients. L’IA permet de les traiter à une échelle impossible à gérer manuellement.
Ciblage prédictif : au lieu de se contenter de segments classiques (âge, sexe, historique d’achat), l’IA prédit les intentions d’achat en temps réel et propose les produits les plus pertinents.
Optimisation continue des campagnes : grâce au machine learning, les campagnes publicitaires ne sont plus figées mais ajustées automatiquement selon la performance des annonces, les stocks disponibles ou les évolutions de la demande.
Personnalisation de masse : l’IA permet de créer des milliers de variations de bannières, textes ou vidéos adaptées à chaque profil client, avec un coût marginal très faible.
On se dirige vers un retail media plus précis, plus réactif et surtout beaucoup plus rentable.
Les applications concrètes de l’IA dans le retail media
Recommandations produits dynamiques
L’IA alimente les espaces publicitaires avec des produits susceptibles d’intéresser le client en temps réel. Par exemple, Amazon affiche des recommandations sponsorisées qui tiennent compte à la fois de l’historique de navigation, du panier moyen et des tendances globales.
Segmentation et scoring clients
Fini les ciblages larges. L’IA segmente automatiquement les clients en micro-groupes (par affinité produit, appétence prix, probabilité de réachat) et ajuste les messages publicitaires.
Génération de contenus publicitaires
L’IA générative permet de produire instantanément des slogans, des visuels ou des descriptions adaptées à chaque audience. Certaines régies expérimentent déjà des outils capables de générer une campagne complète (titres, bannières, formats vidéo) à partir d’un simple brief.
Mesure et attribution
Un des défis historiques du retail media est d’évaluer l’impact réel sur les ventes. L’IA améliore la précision de l’attribution grâce à des modèles prédictifs, capables de mesurer l’incrémentalité des campagnes (ventes réellement générées par la publicité, et non captées par hasard).
Ici, le lien avec la personnalisation e-commerce est direct : les technologies qui optimisent le parcours client onsite sont les mêmes que celles qui optimisent la publicité retail.
Études de cas et benchmarks
Amazon Ads
Leader incontesté du retail media, Amazon s’appuie massivement sur le machine learning. Ses formats sponsorisés ajustent automatiquement les enchères et les placements en fonction des résultats, permettant aux annonceurs de maximiser leur retour sur investissement.
Walmart Connect
Aux États-Unis, Walmart a intégré des outils d’IA générative pour aider les marques à créer des publicités sur mesure. Grâce à des partenariats avec Adobe, les annonceurs peuvent générer des campagnes complètes à partir des données retail de Walmart.
Carrefour Links
En France, Carrefour Links illustre bien cette évolution. La régie exploite les données de millions de consommateurs pour proposer des ciblages prédictifs aux marques partenaires. L’IA permet d’optimiser la visibilité des produits et de mesurer précisément l’impact sur les ventes en magasin et en ligne.
Ces cas démontrent que l’IA ne se limite pas à améliorer le retail media : elle transforme les distributeurs en véritables acteurs technologiques.
Retail Media + IA = une opportunité pour le B2B ?
On associe souvent le retail media au B2C, mais le B2B commence à entrer dans la danse.
Les marketplaces B2B (comme ManoMano Pro ou Alibaba) développent des solutions publicitaires intégrées.
L’IA permet d’adresser des audiences de niche (acheteurs professionnels dans l’industrie, la santé, l’éducation…).
Le potentiel est énorme : en B2B, la valeur moyenne d’une transaction est souvent beaucoup plus élevée, ce qui justifie des investissements publicitaires ciblés.
Pour un distributeur B2B, intégrer une logique de retail media assistée par IA peut devenir un véritable relais de croissance, en monétisant sa base clients tout en offrant plus de visibilité à ses partenaires.
Clés pour intégrer l’IA au retail media dans sa stratégie digitale
Structurer et exploiter sa donnée first-party
Centraliser les données transactionnelles, comportementales et CRM.
Mettre en place des systèmes de gouvernance de la donnée.
Choisir les bons partenaires technologiques
DSP et régies publicitaires intégrant des modules IA.
Solutions capables de connecter données offline (magasin) et online (site).
Aligner marketing et e-commerce
Les équipes marketing ne doivent pas gérer le retail media seules : il faut une collaboration étroite avec les équipes e-commerce et data.
Définir des KPIs pertinents
Ne pas se limiter au ROAS (Return On Ad Spend).
Intégrer la notion d’incrémentalité, de récurrence d’achat, de valeur vie client.
Le retail media a déjà redéfini les équilibres du marketing digital. En y intégrant l’intelligence artificielle, on passe à une nouvelle dimension : des campagnes plus précises, plus personnalisées et mieux mesurées.
Pour les distributeurs, c’est l’opportunité de renforcer leur rôle de plateforme incontournable. Pour les marques, un moyen de toucher leurs clients avec un niveau de pertinence inégalé.
Et pour les e-commerçants – qu’ils soient B2C ou B2B – c’est surtout un avertissement : le futur du marketing digital se jouera dans la capacité à industrialiser l’IA au service du retail media. Ceux qui ne prennent pas le train en marche risquent de voir leurs marges et leur visibilité s’éroder rapidement.
FAQ - Les questions que vous vous posez sur l'usage de l'IA dans le retail media
Le retail media est une forme de publicité digitale qui consiste à exploiter les espaces publicitaires des sites e-commerce et marketplaces pour promouvoir des produits, généralement au plus près de l’acte d’achat.
L’IA optimise le retail media grâce au ciblage prédictif, à la personnalisation de masse, à l’automatisation des campagnes et à une meilleure mesure de l’impact publicitaire.
Amazon Ads, Walmart Connect et Carrefour Links utilisent déjà l’IA pour personnaliser les publicités, optimiser les enchères et mesurer l’efficacité des campagnes.
Oui, de plus en plus de marketplaces B2B intègrent des solutions publicitaires. L’IA permet de cibler efficacement des acheteurs professionnels et de valoriser des transactions à forte valeur.