Le distributeur britannique Tesco a signé un partenariat de trois ans avec la start‑up française Mistral AI pour intégrer l'intelligence artificielle au cœur de ses activités. Plutôt que de viser une fonctionnalité spectaculaire, l'accord ambitionne de construire une capacité durable : outils internalisés, systèmes clients et processus opérationnels testés en environnement contrôlé.
Contexte et objectifs pratiques
La démarche de Tesco illustre une évolution dans l'usage de l'IA par les grands distributeurs. Après des expérimentations visibles mais difficiles à généraliser, l'effort se déplace vers des usages internes où l'IA peut automatiser des tâches répétitives, affiner la planification et accélérer la prise de décision. Selon Tesco, l'objectif affiché est pragmatique : faire gagner du temps aux équipes, améliorer la collaboration et renforcer le service client.
Tesco a augmenté significativement ses effectifs technologiques ces dernières années, signalant que le logiciel et les données sont désormais au centre de son fonctionnement. L'IA est déjà utilisée pour optimiser les tournées de livraison, soutenir la prévision des approvisionnements et personnaliser les offres via le programme de fidélité.
Ce que prévoit le partenariat
Le contrat porte sur le développement d'outils d'IA destinés à être déployés à grande échelle au sein de l'entreprise, plutôt que sur la mise en place d'une seule « fonctionnalité » observable. Le partenariat doit permettre la création d'un laboratoire IA interne où les équipes pourront tester, ajuster et valider les solutions avant leur diffusion à l'ensemble des métiers.
Un des atouts mis en avant dans l'accord est l'approche de Mistral visant des déploiements contrôlables, ce qui est important pour un groupe manipulant des volumes importants de données clients et opérationnelles. L'équipe « Applied AI » de Mistral travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes de Tesco pour construire des produits modulables et maîtrisables.
Enjeux opérationnels et défis
Le partenariat se concentre sur l'exécution quotidienne plutôt que sur la communication d'effets spectaculaires. Plusieurs défis concrets restent à traiter pour que l'IA devienne une routine opérationnelle :
- la fragmentation des données entre systèmes et métiers, qui complique l'entraînement et le déploiement de modèles ;
- la formation et l'appropriation des outils par des équipes non spécialistes ;
- la gouvernance des modèles et la maîtrise des environnements d'exécution pour garantir conformité et sécurité des données ;
- la capacité à transformer des gains isolés en améliorations mesurables et durables dans les processus.
La structure choisie (laboratoire interne, co‑développement avec un fournisseur spécialisé) vise précisément à limiter ces frictions et à éviter que les projets restent cantonnés à des pilotes isolés.
Ce que cela change pour les équipes et les clients
Concrètement, l'intégration de l'IA dans les routines permettra, si les objectifs sont atteints, de réduire le temps passé sur des tâches répétitives, d'accélérer la prise de décision opérationnelle et d'améliorer le service client par des réponses plus rapides et mieux ciblées. Pour les équipes, cela suppose des formations, un accompagnement au changement et une gouvernance claire pour utiliser les outils en confiance.
Ce qui reste à confirmer
Plusieurs éléments demeurent incertains et devront être précisés au fil du déploiement : l'ampleur exacte des gains attendus, les délais de mise en production à grande échelle, les modalités précises de gouvernance des données et des modèles, ainsi que la manière dont seront évalués les bénéfices pour les clients et les collaborateurs. De même, la portée revendiquée des capacités technologiques de Mistral est présentée dans le communiqué comme un avantage stratégique et devra être appréciée à l'usage.
À retenir
- Tesco a engagé un partenariat de trois ans avec la start‑up française Mistral AI pour internaliser et industrialiser des outils d'IA.
- L'objectif est pragmatique : améliorer l'efficacité des équipes, les processus opérationnels et le service client, plutôt que de lancer une nouveauté spectaculaire.
- Le partenariat prévoit un laboratoire interne pour tester et affiner les outils avant large déploiement, afin d'éviter les projets isolés.
- Les défis restent concrets : données fragmentées, formation des équipes, gouvernance des modèles et passage à l'échelle.
- Le succès dépendra d'une exécution patiente et d'un pilotage continu plutôt que d'effets immédiats et visibles.
Article amélioré avec l'IA - Article original
