IA agentique et pricing : comment sortir de l’inaction face au bouleversement à venir ?

À retenir

• L’avènement de l’IA Agentique, la fin du « black box syndrome » : La révolution n’est plus dans la puissance de calcul (déjà acquise), mais dans l’explicabilité et l’autonomie. On quitte l’ère de l’algorithme opaque pour entrer dans celle des agents autonomes : des assistants capables non seulement de justifier un prix en langage naturel, mais aussi d’exécuter des workflows complets. Le « pricer » ne subit plus la machine, il dialogue avec elle.
• Le « mur de la data », véritable juge de paix : C’est le paradoxe qui freine l’adoption : la technologie est prête, mais les données des entreprises ne le sont pas. L’article rappelle une vérité crue mais nécessaire : l’IA ne sera jamais plus performante que la propreté de votre data. Vouloir l’IA sans avoir assaini sa gouvernance et ses fondamentaux (le fameux Pricing Waterfall), c’est s’assurer de faire partie des 85 % de projets qui échouent.
• Tester pour ne pas subir, l’urgence du pragmatisme : Face à la vitesse du progrès, l’attentisme est la stratégie la plus risquée. L’avenir n’est pas au remplacement de l’humain, mais au « Pricer Augmenté » qui délègue la détection des signaux faibles (fuites de marge, arbitrage) à la machine. Le mot d’ordre ? Lancer des POCs (Preuves de Concept) imparfaits dès maintenant plutôt que d’attendre un scénario idéal qui n’arrivera jamais.

On parle tellement d’IA en ce moment qu’on en oublierait presque qu’elle était déjà au cœur des stratégies pricing, bien avant l’apparition de ChatGPT. Prévisions, pricing dynamique, calcul d’élasticité : l’IA “traditionnelle » est là depuis longtemps. Et elle a déjà prouvé sa valeur : les entreprises qui l’utilisent génèrent en moyenne 1,2 points de croissance supplémentaire*.

« Nous utilisons l’IA depuis longtemps pour le pricing, simplement nous ne l’appelions pas encore ainsi”, – Nick Boyer, Senior Director chez PROS. »

Si l’IA n’est pas nouvelle, nous changeons aujourd’hui de dimension. Le progrès technologique accélère et rebat les cartes dès maintenant.

La fin de la « boîte noire » et l’arrivée des agents

La première rupture, c’est l’IA générative qui comprend et produit du langage naturel. Progressivement intégrée dans les outils pricing, elle brise enfin le « syndrome de la boîte noire », cette frustration de se voir imposer un prix sans en comprendre le calcul. Désormais, l’IA explique et justifie ses décisions. Cette transparence est le moteur de l’adoption car “la performance brute d’un algorithme ne suffit pas ; il faut que l’utilisateur comprenne le résultat pour se l’approprier” comme le souligne Guillaume Tujague, cofondateur de PricingHub.

Mais l’IA agentique franchit un nouveau cap. Nous ne parlons plus d’outils de calcul, mais d’agents autonomes qui peuvent collaborer, décider et exécuter des workflows complets. La technologie est encore jeune mais, portée par les investissements massifs*, elle s’apprête à redéfinir en profondeur l’écosystème pricing. L’ambition est d’effacer la complexité technique des logiciels au profit d’une interface conversationnelle où l’on pourra “calculer les prix et gérer toute son application juste à partir de prompts” anticipe Idrissa Diop, Solution Strategist chez Pricefx

Inertie face à l’IA : pourquoi tout pousse à l’immobilisme ?

La promesse est belle, pourtant l’adoption réelle de l’IA plafonne entre 27 % et 45 % même dans les secteurs les plus avancés. Pourquoi ce paradoxe ? 

La confusion généralisée. Les termes se multiplient – NextGenBI, Copilotes, Agents, Deep learning – et leur usage marketing brouille la compréhension.
Sans expertise interne pour réellement prendre en main le sujet, les budgets sont difficiles à cadrer et à défendre. Or, peu d’entreprises ont une gouvernance claire et des rôles bien définis autour de l’IA.

Le mur de la data. Lancer un projet IA oblige à regarder en face le chantier de la préparation des données. Ce sujet fait peur car il exige des efforts importants sans bénéfice immédiat visible. Pourtant il est le fondement de tout succès futur : “la data est la première limitation à l’usage de l’IA” confirme Idrissa Diop, Pricefx. 

La peur du risque. Avec 85% des projets qui échouent à délivrer la valeur attendue*, l’immobilisme semble être l’option de sécurité. Et le pricing, au cœur de la performance, est un domaine peu propice à l’expérimentation.

“L’un des problèmes auxquels nous sommes confrontés, c’est que de nombreux clients et prospects ont déjà essayé de mener des initiatives d’IA par le passé — pas forcément dans le domaine du pricing — et ont échoué” – Nick Bros, PRO

La méthode pour passer à l’action

Il n’existe pas de recette miracle. Votre transformation pricing suivra un chemin unique dont la trajectoire dépend de votre maturité tech et data, votre appétence au risque, votre politique interne, etc. Calquer la stratégie d’un concurrent, ou brûler les étapes est l’erreur la plus fréquente. “Il ne faut pas y aller trop vite, tout le monde n’est pas prêt à cette transition dès aujourd’hui’” préconise Guillaume Tujague, PricingHub.

Si une stratégie sur mesure est indispensable, elle doit s’appuyer sur des étapes structurelles incontournables pour réussir votre transformation : 

• Démystifier l’IA et acculturer: la valeur existe, il faut que l’organisation comprenne où et comment elle se matérialise. Pour cela, libérez les initiatives : permettez à vos talents d’explorer et d’expérimenter librement au sein d’un cadre sécurisé

• Préparer ses données : c’est le nerf de la guerre. L‘IA ne sera jamais plus performante que vos données seront propres. 
• Lancer un POC stratégique : n’attendez pas le scénario parfait. L’objectif ici n’est pas de réussir du premier coup, mais de confronter votre projet à la réalité du terrain pour identifier les obstacles que vous devrez surmonter. 
• Engager le top management : sans sponsors fort, les obstacles budgétaires et organisationnels seront infranchissables. 
• Choisir les bons outils et les bons partenaires : ceux qui couvrent les usages fondamentaux du pricing, tout en offrant un chemin crédible vers l’IA.
  

Cas clients : deux trajectoires concrètes

L’erreur la plus fréquente n’est pas technologique, elle est stratégique : c’est le décalage entre l’ambition affichée et la réalité du terrain. Pour illustrer cette nécessité de pragmatisme, voici deux trajectoires d’accompagnement récentes menées par Converteo.

Harmoniser la gouvernance du pricing chez un leader de la distribution B2B.

Le premier cas concerne un acteur majeur de la distribution B2B (secteur Pet Care) en pleine expansion via une stratégie de buy-and-build. Le défi ? Une croissance rapide qui devançait la structuration. Avec des acquisitions multiples, l’entreprise se retrouvait face à une gestion des prix disparate selon les marchés et un manque d’alignement stratégique. L’ambition était de sécuriser la compétitivité, mais les « fondations » tarifaires n’étaient pas encore assez stables pour supporter une automatisation massive.

• Notre diagnostic : Plutôt que de plaquer une IA complexe sur des processus hétérogènes, nous avons constaté que la valeur immédiate résidait dans l’harmonisation et la transparence (le « Pricing Waterfall »).
• L’action : Nous avons travaillé sur la gouvernance : définition d’un playbook tarifaire (règles d’or), harmonisation des remises par segment client et lancement d’un « pilote » sur une filiale clé.
• L’impact : L’entreprise est passée d’une gestion artisanale à une excellence tarifaire codifiée. Elle dispose désormais d’un modèle scalable pour intégrer ses futures acquisitions et d’un tableau de bord unifié pour piloter sa marge. La data est propre, la méthode est claire : le terrain est enfin prêt pour l’accélération

Des agents IA pour détecter les signaux faibles et les opportunités cachées

À l’autre extrémité, nous travaillons avec un leader mondial de l’industrie manufacturière, dont la maturité data est déjà très avancée. Ici, les fondamentaux sont là. L’enjeu n’est plus de structurer, mais de gérer une complexité extrême (volatilité des matières premières, milliers de références, multi-canalité). L’ambition est d’aller chercher de la performance là où l’œil humain ne peut plus la voir.

• Notre approche : Nous accompagnons le déploiement d‘une IA agentique. Il ne s’agit pas de remplacer les équipes, mais de les augmenter.
• Le résultat : Des agents autonomes sont paramétrés pour scanner les flux en continu et détecter des « signaux faibles » : fuites de marge, incohérences de positionnement ou opportunités d’arbitrage.
• L’impact : L’objectif est de sécuriser la rentabilité sur des volumes massifs, où même une optimisation de 0,5 % de la marge représente des gains financiers considérables. Dans quelques mois, le rôle de certains Pricer “augmentés” aura évolué: moins de temps à construire la donnée et plus de temps à valider des scénarios stratégiques proposés par l’outil.

Une chose est sûre : rien n’est joué pour personne dans la course à l’IA. Même les entreprises les plus avancées restent, en réalité, aux premiers balbutiements. Il n’est pas trop tard pour les autres, à condition de respecter sa propre logique d’évolution et d’accepter de “prendre quelques murs”. Au lieu de cela, beaucoup attendent. Mais attendre quoi, exactement ?

Contributeurs : 

• Emilien Chollet, Senior Data Scientist – Pricing & Sales Excellence 
• Dimitri Chatzis, Consultant – Pricing & Sales Excellence