Pricing et IA agentique : vers une nouvelle frontière stratégique

Senior Manager au sein de la practice Pricing & Sales Excellence de Converteo, Elie Abitbol accompagne nos clients dans la transformation et l’optimisation de leur stratégie de pricing. Il pilote des équipes expertes à la croisée de la stratégie métier et de la modélisation avancée, en portant la vision « IA & Pricing » pour garantir l’impact business durable des nouveaux modèles.

À retenir

• Le pricing entre dans une ère d’exécution autonome, pas seulement d’optimisation analytique.
  Le passage d’une IA prédictive à une IA agentique transforme le pricing d’un exercice d’analyse en une capacité d’action temps réel. L’enjeu n’est plus de trouver le « bon prix », mais d’être capable de l’ajuster et de l’exécuter à la vitesse du marché. Cela repositionne le pricing comme fonction opérationnelle stratégique au cœur de la compétitivité commerciale.
• La démocratisation de la data change le pouvoir décisionnel interne.
  L’accès aux insights via le langage naturel supprime la dépendance aux équipes techniques. Le pricing et les métiers deviennent directement producteurs d’analyses, ce qui déplace la valeur des outils vers la qualité des questions business posées.
• La compétition devient agent contre agent.
  L’émergence d’acheteurs équipés d’agents capables d’automatiser les appels d’offres et de challenger les prix en continu impose une réponse technologique symétrique côté vendeurs. Le pricing devient un champ de confrontation algorithmique.

Ce qui change vraiment : du pricing analytique au pricing qui agit

Nous quittons l’ère du pricing assisté par la donnée pour entrer dans celle du pricing opéré par des agents.

Historiquement, le Big Data et le Machine Learning se concentraient sur la prédiction. Aujourd’hui, l’IA générative apporte l’interaction et la compréhension de la donnée, tandis que l’IA agentique introduit la capacité de décision et d’action. La rupture majeure est donc fonctionnelle : le pricing n’est plus seulement une aide à la décision humaine, mais devient un système capable d’exécuter des décisions sous supervision. Comme le souligne le constat actuel, le prix perd de sa valeur si l’on n’est pas capable de l’exécuter à la vitesse du marché. L’enjeu n’est plus de trouver le « bon prix » théorique, mais de l’ajuster en temps réel.

Cette évolution entraîne des conséquences structurelles majeures :

• Accélération des cycles : une réduction radicale des délais commerciaux.
• Fin des silos de données : les formats non structurés comme les PDF ou les emails deviennent exploitables directement.
• Agentic Commerce : l’émergence d’échanges partiellement automatisés où la compétition devient une confrontation « agent contre agent ». Les acheteurs s’équipant d’agents pour automatiser les appels d’offres, les vendeurs doivent répondre par une technologie symétrique.

Les freins et paradoxes : pourquoi tout le monde voit la révolution IA…mais hésite à bouger

Malgré la maturité technologique, plusieurs obstacles ralentissent l’adoption. Le premier est le « mur de la donnée » : une qualité insuffisante qui freine la confiance envers les algorithmes.

Il existe également un paradoxe central : la technologie permet l’autonomie, mais les organisations ne sont pas prêtes à déléguer le pouvoir décisionnel. La définition du niveau d’autonomie acceptable devient alors une question politique et de gouvernance plutôt que technique.

Enfin, la crainte des hallucinations de l’IA bloque son usage dans les processus critiques, même lorsque le retour sur investissement (ROI) potentiel est élevé.

La méthode recommandée : une transformation par l’action

Pour sortir de l’inaction, un framework de transformation pragmatique est recommandé :

1. Commencer petit : Il faut mettre la donnée en visibilité rapidement, même si elle est imparfaite. L’utilisation de dashboards simples permet d’exposer la réalité et de créer une dynamique d’amélioration collective en rendant les incohérences visibles.
2. Mettre l’humain au centre : L’implication des équipes métiers (sales, pricing, opérations) est cruciale dès le départ. L’IA doit être perçue comme un amplificateur des décisions humaines et non comme un remplaçant de l’expertise terrain.
3. Apprendre avant d’industrialiser : Il est nécessaire de tester librement des cas d’usage via des POC (Proof of Concept) pour comprendre les limites du système avant de figer les processus.
4. Aller vite, mais garder le contrôle : Priorisez les cas avec un ROI tangible et industrialisez progressivement avec les bons partenaires, en évitant les programmes trop lourds ou prématurés.

Cas concrets : quand l’IA crée déjà de la valeur

L’impact de l’IA se mesure déjà à travers des applications concrètes :

• Optimisation promotionnelle : Dans l’industrie, la modélisation de l’élasticité a permis de supprimer 20 % des promotions à ROI nul sans baisse de chiffre d’affaires, passant d’une logique de volume à une allocation stratégique du discount.
• Traitement des appels d’offres : Pour des RFP contenant des milliers de références, des agents IA lisent désormais des PDF non structurés pour suggérer des correspondances produits. Cela réduit drastiquement le temps de réponse et améliore le taux de transformation.
• Copilote d’analyse data : En permettant aux dirigeants de générer des analyses via des requêtes en langage naturel, l’IA supprime la dépendance aux équipes techniques et déplace le pouvoir décisionnel vers les métiers.