1 – Comprendre les enjeux de l’IA et de l’IA générative pour le retail et le luxe

• Les possibilités des solutions d’IA aujourd’hui, et les perspectives pour demain
• De la recherche d’information au prompt : comment l’IA modifie le parcours d’achat et la relation client
• Panorama des outils : ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, Mistral, et les solutions spécialisées retail et luxe
• Tokens, coûts et logique d’abonnement (SaaS, version entreprise, API), enjeux d’hébergement et de confidentialité des données clients
• Les impacts pour les métiers du retail et du luxe : d’une logique de volume à une logique de valeur par client, point de vente et produit

2 – Maîtriser le prompting pour produire des livrables retail et luxe

• Construire un prompt efficace : contexte, rôle, mission, format de sortie, méta-prompting
• Génération de livrables : fiches produits, scripts de vente, relances client, briefs merchandising, campagnes, synthèses d’avis clients
• Créer des skills réutilisables pour figer le ton, les codes et la charte éditoriale de la marque
• Atelier : exercices de prompting sur les cas des participants (ex : fiche produit, storytelling de marque, analyse d’avis clients)

3 – Expérience client, Clienteling et Storytelling de marque augmenté

• Conseiller augmenté & CRM : recommandations, scripts et relances sur mesure basés sur l’analyse d’intention et de sentiment
• Storytelling & Contenus : générer des campagnes, visuels et récits produits fidèles à l’ADN et aux codes historiques de la Maison
• Déploiement omnicanal : décliner à grande échelle par marché (SEO, A/B testing) pour une hyper-personnalisation des communications
• Vigilance & Brand Safety : garantir une IA invisible sans “scorer” le VIP, et créer sans plagiat visuel ni clichés “luxe” lisses

4 – Création, direction artistique et expérience phygitale

• Co-création & tendances : génération de moodboards, croquis et détection de signaux faibles sur le web pour prédire les futurs best-sellers
• Parcours phygital & IA : recherche visuelle, continuité omnicanale et agents conversationnels maîtrisant le ton de la Maison en ligne
• Vision par ordinateur : analyse des flux de visiteurs en boutique, attractivité des vitrines et optimisation du merchandising physique

 5 – Opérations, supply chain et analyse de données

• Prévision & logistique : forecasting précis de la demande et allocation pour optimiser les stocks omnicanaux et éviter les invendus
• Pricing dynamique : ajustement agile des prix et des démarques (markdown) sans dégrader la perception de valeur et l’image de marque
• Analyse de données : traitement de gros volumes de verbatims, avis clients et recherche augmentée (RAG) sur les sources internes

6 – Agents IA et automatisation des workflows

• Du prompt à l’agent : réseaux d’agents, standards MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent)
• Outils d’automatisation : RPA, Make, n8n, Claude Cowork, AgentKit
• Intégration technique : utilisation des API pour connecter l’IA aux outils métiers (CRM, PIM, OMS, e-commerce, encaissement)
• Les risques propres aux agents : collecte de données, injections de prompt, cloisonnement des accès

7 – Limites, risques, IA responsable et impacts

• Limites des LLM : hallucinations, biais, absence de bon sens, autophagie. Comment les réduire (lignes rouges, double requête, contrôle par une autre IA, contrôle humain)
• Cybersécurité : les fichiers clients VIP, cibles prioritaires de cyberattaques ; deepfakes, fuite de briefs de collection, empoisonnement de modèles
• Aspects juridiques : RGPD et données clients, AI Act (4 catégories de risque, mise en conformité), droit d’auteur et copies de style, droit à l’image, transparence d’usage des systèmes d’IA auprès des clients
• Impact environnemental et IA au service de la RSE : sobriété numérique, réduction de la surproduction, traçabilité, circularité et seconde main certifiée

8 – Transformation et conduite du changement dans le retail et le luxe

• Les freins à la mise en place de l’IA dans les équipes (siège, studio, boutique) et comment les lever
• Gouvernance, lignes rouges, supervision humaine
• Outiller et acculturer les équipes, faire monter en compétence et mobiliser les référents IA
• Travail de groupe : choix et priorisation d’un cas d’usage (matrice valeur / risque / faisabilité), puis ébauche de feuille de route

Ce programme a été mis à jour le 24 juillet 2026