Copilotes IA dans les applications de vente : quelles fonctions les commerciaux continuent-ils vraiment d'utiliser ?

Six mois après le lancement, les commerciaux wholesale continuent généralement d'utiliser les fonctions de copilote IA qui leur font gagner du temps administratif sur chaque compte, comme les fiches de préparation des comptes, les synthèses de réunion et les récapitulatifs de commande, tandis que le chat ouvert et les suggestions génériques s'essoufflent. Il existe encore peu de recherches spécifiques à la mode sur ce sujet ; les marques doivent donc mesurer l'utilisation fonction par fonction plutôt que de se fier aux chiffres d'adoption des éditeurs ou à l'enthousiasme du lancement.

Qu'est-ce qu'un copilote IA dans une application de vente wholesale ?

Un copilote est un assistant IA intégré à l'application que les commerciaux utilisent déjà pour présenter les collections et saisir les commandes. Les fonctions typiques comprennent une synthèse du compte avant le rendez-vous, des suggestions de modèles à ajouter, des propositions de courbes de tailles, des réponses aux questions sur les produits, la transcription des rendez-vous et des projets d'e-mails de suivi. Certains éditeurs présentent désormais ces fonctions comme des agents capables d'agir seuls, par exemple en préparant un projet de réassort.

Que dit la recherche sur l'utilisation des copilotes commerciaux ?

Les données spécifiques à la mode sont minces ; les informations les plus utiles proviennent donc d'études plus larges sur la vente B2B. Elles vont dans le même sens : l'IA fait gagner du temps, mais les gains sont inégaux et dépendent des données, de la formation et de l'usage fait du temps gagné.

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Quelles fonctions de copilote les commerciaux continuent-ils d'utiliser ?

Au vu des tendances de ces études et du fonctionnement de la vente wholesale, les fonctions qui durent sont celles liées à une tâche récurrente que les commerciaux n'aiment pas et que l'IA accomplit de façon fiable avec des données dont la marque dispose déjà.

• Fiche de préparation du compte avant un rendez-vous : dernières commandes, livraisons en cours, retours et notes dans une seule vue. Elle fait gagner du temps de préparation à chaque visite.
• Synthèse du rendez-vous et récapitulatif de commande : un projet d'e-mail à l'acheteur reprenant ce qui a été convenu, vérifié par le commercial avant envoi.
• Suggestions de manques : les modèles ou catégories que le compte achète habituellement mais n'a pas encore commandés cette saison, avec la raison affichée.
• Réponses sur les produits : composition des tissus, entretien, dates de livraison et minimums, tirés du PIM et de l'ERP plutôt que générés à partir de connaissances générales.

Le point commun de ces fonctions est que le commercial peut vérifier le résultat en quelques secondes. Une fiche de préparation peut être comparée à ce que le commercial sait déjà ; un récapitulatif rédigé peut être corrigé avant envoi. Les fonctions dont le résultat est difficile à vérifier, comme une valeur de commande prévue pour la saison, demandent davantage de confiance, et donc davantage de preuves, avant que les commerciaux ne s'y fient devant un acheteur.

Quelles fonctions ont tendance à s'essouffler ?

Les assistants conversationnels ouverts sont souvent essayés au lancement puis moins utilisés, car les commerciaux ne savent pas quoi demander et les réponses ne sont pas assez spécifiques au compte. Les recommandations sans explication perdent aussi rapidement la confiance : si un commercial présente un modèle suggéré et que l'acheteur demande pourquoi, le commercial a besoin d'une réponse. L'enquête de Gartner auprès des acheteurs le confirme. Les acheteurs ont placé les commerciaux nettement devant l'IA générative pour la compréhension de leurs besoins et pour la confiance qu'ils inspirent dans l'achat ; un copilote qui tente de remplacer le jugement du commercial apporte donc peu.

Pourquoi les résultats des copilotes diffèrent-ils autant d'une marque à l'autre ?

1. Qualité des données : Salesforce a constaté que 51 % des responsables commerciaux estiment que des systèmes déconnectés freinent les initiatives d'IA. Un copilote sans données de sell-in, de sell-through et de stock ne peut produire que des conseils génériques.
2. Formation : BCG a constaté que cinq heures de formation ou plus augmentent nettement l'utilisation régulière, et que seuls 36 % des salariés se sentaient suffisamment formés.
3. Intégration au flux de travail : les fonctions situées dans l'écran de commande sont utilisées ; celles placées dans un onglet séparé souvent pas.
4. Usage du temps gagné par le management : le constat de Gartner selon lequel 72 % des organisations réinvestissent mal le temps gagné signifie que ces heures peuvent disparaître dans davantage d'administratif.

Comment une marque doit-elle évaluer son copilote après six mois ?

Mesurez l'utilisation par fonction, et non le nombre total de connexions : la part des rendez-vous pour lesquels une fiche de préparation a été ouverte, la part des récapitulatifs de commande envoyés à partir du texte rédigé et le taux d'acceptation des suggestions de modèles. Demandez aux commerciaux quelles fonctions leur manqueraient si elles étaient supprimées. Reliez ensuite l'utilisation aux résultats, comme le délai entre le rendez-vous et la commande confirmée ou le nombre de modèles par commande. Gartner recommande de mesurer la capacité et l'efficacité, et pas seulement le temps gagné.

Six mois sont aussi un bon moment pour retirer des fonctions. Supprimer une fonction que peu de commerciaux utilisent allège l'écran, réduit l'effort de support et rend les fonctions restantes plus faciles à trouver. Les travaux de Gartner de 2026 sur les next best actions assistées par l'IA ont montré que les organisations qui les proposent avaient 2,6 fois plus de chances d'atteindre une croissance commerciale, ce qui laisse penser que des recommandations ciblées et actionnables comptent davantage que le nombre de fonctions d'IA proposées.

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Que faut-il dire aux commerciaux et aux acheteurs à propos de l'IA ?

Les commerciaux doivent savoir quelles données chaque fonction utilise et qu'ils restent responsables de ce qu'ils envoient aux clients. Les acheteurs doivent être informés si les rendez-vous sont transcrits ou si des suggestions sont générées par l'IA. Un usage transparent protège la relation, qui, comme le montrent les études de Gartner sur les acheteurs, reste l'endroit où ceux-ci trouvent la confiance nécessaire pour s'engager.