Le secteur du retail a depuis longtemps recours à l’automatisation pour optimiser ses opérations. Des systèmes de réapprovisionnement basés sur des règles aux analyses prédictives, la technologie a permis aux équipes de travailler plus rapidement et plus efficacement. Mais aujourd’hui, les dirigeants ambitieux voient au-delà de l’automatisation. Ils posent une nouvelle question : que se passe-t-il lorsque l’IA cesse d’être un simple outil pour devenir un véritable coéquipier ?
C’est là qu’intervient le modèle Humains + Agents. Dans cette approche, les agents intelligents ne se contentent plus d’assister : ils agissent. Ils surveillent les données de vente, suggèrent des modifications de l’offre commerciale, déclenchent des ajustements logistiques, et apprennent de leurs actions. Les humains, quant à eux, ne s’effacent pas, ils se concentrent davantage sur la stratégie : ils valident, orientent et pilotent. Cette collaboration repose sur une infrastructure composable, pensée pour accueillir des systèmes agentiques distribués et adaptatifs.
Cet article relate la façon dont des plateformes telles que Fluent Order Management (Fluent OMS) rendent cette transformation possible — en concrétisant les workflows agentiques sans nécessiter de refonte complète ni de prise de risque excessive.
De l’automatisation à l’autonomie des agents
L’automatisation a longtemps rempli son rôle dans le commerce : soulager les équipes des tâches répétitives, garantir une certaine cohérence. Mais elle est restée limitée par des règles figées. Elle réagit à un déclencheur. Elle ne raisonne pas, ne s’adapte pas, n’anticipe pas.
Les systèmes agentiques, en revanche, poursuivent des objectifs. Ils interagissent entre systèmes, détectent des schémas, prennent des décisions. Comme le souligne le livre blanc d’Orium Humans + Agents :
« Les agents IA ne se contentent pas d’assister : ils agissent… Ils peuvent opérer de manière autonome, coordonner leurs actions avec d’autres agents, et passer le relais aux humains lorsque cela s’impose. Ils ne se contentent pas de remplir des tâches — ils contribuent à l’atteinte des objectifs. »
C’est un changement de paradigme : il ne s’agit plus simplement d’accélérer les processus, mais de concevoir des workflows collaboratifs, entre humains et intelligences artificielles.
Des systèmes composables : socle du commerce agentique
Pour que cette collaboration fonctionne, la composabilité est essentielle. Les agents ont besoin de systèmes modulaires, pilotés par des API, reposant sur des événements — et non sur des architectures monolithiques.
Prenons l’exemple de l’architecture Fluent Order Management : un OMS headless, cloud natif, qui expose des données en temps réel via des API ouvertes. Ses services modulaires permettent aux équipes d’injecter de la logique métier, d’enrichir les workflows, et d’évoluer dans le temps — autant de caractéristiques clés pour accueillir des cadres agentiques. Fluent Big Inventory offre aussi la visibilité en temps réel nécessaire aux agents pour agir avec assurance, que ce soit en boutique physique ou en ligne.
Sans cette infrastructure, les agents IA restent limités, enfermés dans des systèmes rigides et peu intégrés. Avec elle, ils deviennent de véritables partenaires opérationnels.
Humains + Agents : une collaboration pensée dès la conception
L’avenir du travail ne sera pas entièrement automatisé — il sera hybride. Les agents s’occupent des tâches répétitives : extraction de données, surveillance des systèmes, recommandations. Les humains prennent les décisions, affinent les analyses, donnent l’orientation.
Mais cette collaboration n’est efficace que si les rôles sont clairement définis :
- Les agents rédigent, les humains peaufinent
- Les agents surveillent, les humains tranchent
- Les agents orientent, les humains priorisent
Lorsque ces frontières sont délibérément conçues, la confiance s’installe. Et avec elle, la délégation des tâches se généralise. C’est ainsi que les cadres agentiques passent de l’expérimentation à la mise en production.
Cas d’usage : les agents de merchandising à l’œuvre
Prenons un exemple concret : un agent surveille la vitesse de vente de certaines références. Il détecte un fort trafic mais un faible taux de conversion. Il identifie un décalage dans la période de promotion et propose un ajustement tarifaire. Il modélise l’impact sur le chiffre d’affaires en s’appuyant sur des données historiques, puis transmet un brief matinal à l’équipe merchandising.
Tout cela est rendu possible par l’accès en temps réel aux données de stock et de commandes, grâce à un OMS puissant. L’équipe humaine ne part pas de zéro : elle part d’un insight.
Ce n’est pas de l’automatisation : c’est de l’orchestration entre agents et experts.
Par où commencer : du post-it à la stratégie
Inutile de bâtir une stratégie IA complexe pour se lancer. Il suffit de commencer là où les frictions sont les plus visibles.
Comme l’écrit Jennifer Wright dans un article récent, Directrice principale du déploiement stratégique chez Orium : « Lorsque chaque membre de l’équipe visualise l’ensemble du workflow, les points où une expérience agentique peut avoir un impact décisif deviennent évidents. »
C’est tout l’intérêt de la méthode EventStorming : un atelier collaboratif utilisé par Orium pour cartographier les processus métiers en tant qu’événements. Les équipes identifient naturellement les lenteurs, les solutions de contournement manuelles et les goulets d’étranglement — autant de candidats idéaux pour des pilotes menés par des agents.
Résultat ? Une liste d’usages agentiques prioritaires, accompagnée d’indicateurs clairs, d’une gouvernance humaine, et d’un alignement entre parties prenantes. C’est ainsi que les agents passent de la théorie au backlog, puis à la production.
L’OMS comme plateforme agentique
Beaucoup d’enseignes perçoivent encore l’OMS comme un simple système d’enregistrement. Mais les plateformes OMS composables deviennent désormais des plateformes agentiques — des moteurs de décision placés au cœur de l’exécution.
Avec la maturité croissante des frameworks agentiques tels que CrewAI ou LangChain, il devient plus simple de coordonner mémoire, actions et raisonnement à travers des systèmes composables. L’OMS devient alors le tissu conjonctif entre signaux et actions.
Les marques qui adopteront le modèle de collaboration humains-agents ne seront pas simplement plus efficaces — elles s’adapteront en temps réel, avec des systèmes évoluant au rythme de leur stratégie.
Passer à l’action (sans tout refaire)
Il n’est pas nécessaire de refondre votre infrastructure pour travailler avec des agents. Il n’est pas non plus indispensable de disposer d’une feuille de route annuelle. Pour commencer, il suffit :
- d’identifier une tâche répétitive et à forte friction
- de lancer un pilote léger avec des KPIs clairs et une supervision humaine
- de laisser le système apprendre. Laisser les équipes guider.
- d’étendre ce qui fonctionne.
À terme, ce ne sont pas les marques qui auront intégré le plus d’IA qui gagneront, mais celles qui auront su structurer la collaboration entre humains et agents. Car si les systèmes composables libèrent le potentiel de l’IA, ce sont les binômes humains + agents qui libèrent la performance.
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