Comment la data et l’IA révolutionnent le négoce de matériaux

À l’occasion des 14es Rendez-vous du Négoce organisés par la FDMC, Pascal Andries, CEO d’Orisha Construction, a partagé sa vision sur la transformation profonde que traverse le secteur du négoce de matériaux. Face à la pression sur les marges, à la digitalisation accélérée, à l’évolution des attentes clients et à la multiplication des exigences réglementaires, il a rappelé que la donnée devient aujourd’hui un levier stratégique de compétitivité et d’efficacité pour tous les acteurs du secteur.

Un secteur sous pression : marges, exigences et transformation digitale

Le négoce de matériaux fait face à une érosion continue des marges, conséquence de la guerre des prix, de clients toujours mieux informés et de la difficulté à répercuter la hausse des coûts. À cela s’ajoutent des contraintes environnementales et réglementaires croissantes, comme la RE2020 ou la REP Bâtiment, qui imposent une traçabilité accrue et une information environnementale détaillée. La demande évolue également : le marché du neuf recule, la rénovation progresse, et les attentes en matière de logistique et de services numériques s’intensifient. Enfin, la concurrence s’élargit avec l’arrivée de plateformes B2B et l’essor du e-commerce, rendant la gestion des références et des services plus complexe que jamais.

Structurer la donnée : le rôle clé de l’éditeur de logiciel

Dans ce contexte, l’éditeur de logiciel joue un rôle central. Structurer les données métier – articles, clients, prix, stocks, fournisseurs – devient indispensable pour garantir la traçabilité, l’horodatage et la normalisation des échanges. Le cloud et le multi-tenant facilitent la centralisation, la sécurité et l’accès en temps réel à ces données, tout en mutualisant les évolutions et en réduisant les coûts d’accès à des outils d’analyse avancée et d’intelligence artificielle. Mais une masse de données mal structurée peut rapidement devenir un handicap : l’enjeu est donc de transformer cette richesse en véritable avantage compétitif.

Trois étapes pour tirer parti de la donnée

La démarche data s’articule en trois grandes étapes. D’abord, il s’agit de consolider les fondations : disposer d’un référentiel articles propre, d’un historique fiable des ventes et des mouvements de stock, et d’une consolidation des données clients et interactions. Ensuite, les premiers usages de la donnée se déploient : optimisation des seuils de stock, segmentation clients, détection d’anomalies ou de ruptures récurrentes. Enfin, la dernière étape consiste à passer à l’intelligence artificielle : prédiction de la demande, recommandations de vente ou d’achat, tarification dynamique, ou encore service client augmenté par chatbot et alertes proactives.

Harmoniser et exploiter des données hétérogènes

L’IA permet aussi d’harmoniser des données disparates, notamment dans les groupements ou réseaux multi-enseignes. Elle regroupe intelligemment des produits équivalents, identifie des familles communes à partir des usages réels, et détecte automatiquement anomalies ou doublons. Cela permet de créer des référentiels collectifs évolutifs, grâce à un apprentissage progressif et collaboratif. Cependant, il reste essentiel de disposer d’un socle minimal commun et de garantir la transparence pour maintenir la confiance. L’IA n’est qu’un levier : la gouvernance humaine reste clé.

L’IA, du machine learning à l’agentic

L’usage de l’IA dans le négoce a fortement évolué. Avant 2022, le machine learning était principalement utilisé pour prédire les tendances et anticiper les besoins en réassort ou en tarification. Depuis, la generative AI permet d’aller plus loin : génération de contenu, assistance à la décision, automatisation de tâches complexes, analyse d’images pour le comptage d’inventaire ou le prétraitement des factures. À partir de 2025, l’agentic ouvre la voie à des agents IA capables de collaborer, de traiter des tâches complexes et d’automatiser entièrement certains processus métiers, comme la gestion des stocks ou la négociation automatique avec les fournisseurs.

Des cas d’usage concrets sur le terrain

La révolution data & IA se traduit déjà par des applications concrètes. La reconnaissance vocale contextuelle permet aux équipes terrain de saisir rapidement et sans erreur les observations, qui sont automatiquement structurées et intégrées à l’application métier. L’analyse automatique d’images facilite la détection des défauts et la revue qualité, tout en historisant visuellement les interventions. Enfin, la prédiction des retards ou anomalies projet, grâce à l’analyse des historiques et la détection de signaux faibles, permet une anticipation des dérapages et un pilotage proactif des ressources et des actions correctives.