L'IA pilote le pricing, la supply chain, la gestion des stocks et la relation client dans les grandes enseignes. Des milliards de données clients. Des algorithmes dont le COMEX ne maîtrise souvent ni le fonctionnement ni les biais. La gouvernance de ces systèmes appartient à la direction - pas aux équipes data.
En France, 86 % des grandes entreprises déclarent avoir validé une charte d'usage responsable de l'IA au niveau COMEX (KPMG, janvier 2026). En Suisse, 52 % des entreprises utilisent l'IA, mais seules 35 % l'ont intégrée au cœur de leur stratégie dirigeante. L'écart entre déploiement opérationnel et gouvernance effective est de 17 points. Dans la grande distribution, il est probablement plus large.
Carrefour intègre désormais ChatGPT et Google Universal Commerce Protocol dans son parcours d'achat. Intermarché déploie la reconnaissance d'image en caisse automatique sur ses enseignes françaises. Monoprix s'appuie sur Relex Solutions pour la prévision de 30 000 références sur 400 magasins. Lidl Suisse a généralisé les balances à reconnaissance IA dans ses 195 magasins suisses dès avril 2025. Coop Suisse déploie des caméras IA aux caisses self-service à Lausanne, Neuchâtel et Berne.
Ces déploiements sont documentés. Ce qui l'est beaucoup moins : qui, au niveau du COMEX, a validé les modèles sous-jacents, posé les seuils de non-délégation, et évalué les risques de collusion algorithmique, de discrimination tarifaire ou de fuite de données clients sensibles.
Solutions de pricing dynamique (Optimix, Revionics), supply chain IA (Blue Yonder, Manhattan Active), ERP (SAP Joule s'appuyant sur OpenAI, Anthropic, Google Gemini). Les modèles fondationnels qui pilotent ces outils sont quasi exclusivement américains.
14 millions de membres du Club Carrefour. 3,1 millions de ménages affiliés au programme Cumulus Migros, soit 80 % des ménages suisses. Des milliards de points de données comportementales, financières et de géolocalisation, croisées avec des algorithmes de personnalisation.
L'ESMA a posé en 2024 le principe directement applicable : les décisions demeurent la responsabilité des organes de direction, indépendamment du fait qu'elles soient prises par des outils d'IA. L'article L. 225-251 du Code de commerce et l'article 754 CO suisse s'appliquent pleinement.
La grande distribution déploie des systèmes IA à grande vitesse, dans un contexte où les directions générales ne disposent ni d'un inventaire complet des dépendances, ni d'une doctrine d'arbitrage formalisée. Six risques concentrent l'essentiel de l'exposition.
En août 2024, le Department of Justice américain et huit États ont déposé une plainte civile contre RealPage, éditeur de logiciels de pricing locatif. Reproche central : plusieurs propriétaires immobiliers concurrents utilisaient la même solution avec partage de données de loyers non publiques, produisant mécaniquement une coordination des prix au détriment des locataires. Le settlement du 24 novembre 2025 a imposé pour sept ans l'interdiction d'utiliser des données non publiques courantes des concurrents et la mise en place d'un monitor judiciaire.
Ce précédent est directement transposable à la grande distribution. Le mécanisme hub-and-spoke algorithmique se matérialise dès que plusieurs enseignes concurrentes souscrivent au même prestataire de pricing avec partage de données de vente, de stocks ou de marges. L'Assistant Procureur général américain Antitrust l'a formulé clairement : les entreprises concurrentes doivent prendre leurs décisions de prix de façon indépendante, et l'essor des outils algorithmiques ne change pas cette obligation.
L'Autorité de la concurrence française a identifié dans son Avis 24-A-05 du 28 juin 2024 « des risques de collusion entre les entreprises du secteur par l'utilisation parallèle d'algorithmes individuels distincts ». La COMCO suisse a déclaré dans son rapport annuel 2024 que la fixation algorithmique des prix « pourrait aligner ces derniers, ce qui affaiblirait la concurrence ». Les deux autorités de concurrence ont ouvert la problématique. La décision contentieuse sur le retail alimentaire n'est qu'une question de temps.
La question que le COMEX doit être en mesure de répondre : notre prestataire de pricing partage-t-il des données non publiques de nos concurrents directs pour calibrer ses modèles ? Si la réponse est incertaine, la gouvernance n'est pas en place.
Migros et Coop concentrent environ 70 % du marché alimentaire suisse. Leur gouvernance est radicalement différente des groupes cotés : Migros est une fédération de 10 coopératives régionales comptant 2,28 millions de sociétaires fin 2024, avec une Assemblée des délégués de 111 membres élus. Coop regroupe environ 2,67 millions de sociétaires organisés en Conseils régionaux qui élisent les administrateurs du groupe. Une décision IA controversée - sur le pricing dynamique, la vidéosurveillance en magasin, ou le profilage des données de fidélité - est susceptible de devenir un sujet de vote interne avant de devenir un sujet de référendum fédéral.
La nLPD entrée en vigueur le 1er septembre 2023 pose un régime spécifiquement dissuasif pour les dirigeants : les amendes pénales jusqu'à 250 000 CHF frappent les personnes physiques responsables, sont prononcées par les juridictions cantonales, et ne sont ni assurables ni remboursables par l'employeur. Le profilage à risque élevé - défini à l'article 5 lettre g - requiert un consentement exprès et concerne directement les programmes Cumulus et Supercard.
Le Surveillant des prix Stefan Meierhans, dans ses priorités 2025-2026, a explicitement inclus l'examen des modèles de prix des plateformes numériques. Sa déclaration publique sur le pricing dynamique dans le secteur du ski - « l'un des objectifs affichés est de maximiser le profit du prestataire, l'intérêt des consommateurs est ainsi relégué en deuxième position » - constitue le premier précédent d'une critique frontale du pricing algorithmique par une autorité fédérale suisse. Toute industrialisation du pricing dynamique en magasin chez Migros ou Coop déclencherait vraisemblablement une intervention similaire.
La confiance des consommateurs suisses se dégrade en parallèle. En 2025, 51,7 % seulement estiment la protection des données « plutôt bien » réglementée, contre 56,6 % en 2024. La Suisse romande est la plus critique (43,5 %). La confiance accordée aux fournisseurs IA pour le traitement des données atteint 4,3 sur 10, contre 7,2 pour les banques. Ce contexte de défiance citoyenne amplifie le risque réputationnel pour les grandes enseignes coopératives.
Conseil structurellement indépendant - la position compatible avec une direction générale qui veut reprendre la main sur ses algorithmes de décision. Aucun partenariat commercial avec un éditeur ou un intégrateur. Aucune mission d'audit sur les mêmes clients.
Décisions de pricing et de distribution plus maîtrisées, avec des critères d'arbitrage documentés et opposables en cas de contrôle.
Données clients gouvernées : inventaire des flux vers les modèles tiers, conditions contractuelles révisées, consentements vérifiés.
Exposition réduite au regard de l'AI Act, du RGPD, de la nLPD suisse et du risque de collusion algorithmique devant les autorités de concurrence.
Légitimité renforcée devant les autorités de régulation, les consommateurs et, pour les coopératives suisses, devant les membres et les délégués.
L'algorithme cesse de décider seul. La direction reprend la main sur ce qui engage l'enseigne.
Chaque intervention sectorielle s'appuie sur l'un des cinq formats standards du cabinet.
Cadrage des principes décisionnels avec le comité de direction ou le conseil.
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Pourquoi VEIA
VEIA.AI, fondé par Christophe Picou, est un conseil stratégique indépendant en gouvernance de l'intelligence artificielle. Aucun partenariat avec un éditeur ou un intégrateur. Cette indépendance structurelle est la condition d'une recommandation libre, opposable au régulateur et défendable en conseil d'administration. Ces faits documentent un conflit d'intérêts structurel que VEIA ne reproduit pas.