moyenne tension. Deux solutions : soit on surdimensionne la sous-station pour les quelques heures dans l'année où le vent souffle très fort et donc on ne veut pas couper les éoliennes parce que le vent c'est quand même gratuit. Soit on a la capacité de garder la même sous-station mais d'ingérer ce surplus d'électricité dans des solutions de stockage, type des véhicules électriques qu'on charge à ce moment-là, type des ballons d'eau chaude qu'on démarre à ce moment-là... (...) Aujourd'hui, il n'y pas vraiment de marché, c'est expérimental. Mais le jour où il y aura un business model, on sera capable de faire ça. De gérer en temps réel et dans les deux sens. Nous on est vraiment, on veut vraiment se positionner comme les experts de la data énergétique et des besoins en temps réel du réseau électrique. » (RE_5, responsable chez Voltalis)

Une meilleure absorption des pointes d'injection répondrait alors à la fois aux enjeux soulevés par l'apparition de tarifs négatifs à échelle nationale, et aux nouveaux enjeux de morphologie du réseau liés à la coïncidence offre-demande à échelle locale.

Les opérateurs d'effacement qui contrôlent directement la consommation des appareils sont capables de s'engager sur des volumes précis de « production négative » sans avoir nécessairement besoin d'un accès à des données détaillées. En assurant l'agrégation de l'effacement et en trouvant des manières originales de rétribuer le consommateur, ils permettent également de surmonter une des limites de l'effacement diffus dans le cadre des offres de fourniture classique : le fait que l'intérêt financier individuel du consommateur reste faible.

Cependant, même si leur intervention est plus indirecte, rien n'empêche un fournisseur de développer des capacités d'effacement sur la base d'incitations tarifaires adressées à leur clientèle et intégrées à leur offre de fourniture classique. L'engagement sur un niveau de puissance permet également au fournisseur de participer aux appels d'offres de RTE. Comme l'explique une salariée de fournisseur alternatif ayant développé ce genre de services : « nous, on est rémunérés pour ça, via les efforts que font nos clients »<fnref n="70" />. L'offre Tempo, commercialisée par EDF depuis 1992, représente le canon historique de ce genre d'offre : en contrepartie d'une électricité moins chère à l'année, le consommateur doit s'effacer pendant 22 jours de pics hivernaux au signal de son fournisseur, sous peine de payer un prix très élevé. Le compteur communicant permet de sophistiquer davantage ces offres. C'est le cas d'un fournisseur auprès duquel nous avons enquêté, qui propose des campagnes ponctuelles au moment du passage des pics hivernaux. Ces campagnes visent à inciter les consommateurs, sur la base d'un signal précis que leur adresse le fournisseur, à s'effacer volontairement en échange d'une contrepartie financière (type *cashback*). La mobilisation de la base de clients étant toutefois moins directe que la prise de contrôle sur les appareils domestiques, le fournisseur doit être en mesure de réaliser des anticipations précises pour pouvoir répondre à l'appel d'offre de l'opérateur de transport. Les données de consommation détaillées sont à ce titre indispensables, aussi bien pour anticiper la puissance dégagée, que pour contrôler l'effacement et récompenser les consommateurs. Elles sont traitées par des algorithmes dont les prévisions s'améliorent par répétition, campagne après campagne, mais aussi avec l'extension de la base de consommateurs concernés. Par

<footnote n="70">⁷⁰ RE_11, responsable flexibilités chez un fournisseur alternatif.</footnote>
conséquent, les fournisseurs les plus petits, comme ceux qui peinent à obtenir l'accord
des consommateurs pour l'accès à la courbe de charge détaillée, font face à des
difficultés supplémentaires, voire se retrouvent exclus du développement de ces
activités où l'accès aux données détaillées de consommation joue un rôle central.

« **Question.** - Comment tu fais pour t'engager sur un niveau d'effacement, et dire, voilà, nous, on va avoir tant de consommation en moins pour RTE ? **Réponse.** - Tu fais des études. [rîres] (...) En fait, ce qu'on se rend compte, c'est qu'effectivement c'est un peu moins prévisible que si tu as directement la main dessus. (...) Et globalement en fait, là tu vas très vite arriver sur la loi des grands nombres. Quand tu as plein de clients en fait, qui participent, très vite tu arrives effectivement à faire des estimations, potentiellement de mieux en mieux... Nous, c'est encore des trucs sur lequel on append. Je pense que tu peux apprendre ad vitam aeternam et le nombre d'études que tu peux faire là-dessus sont passionnantes. Mais en fait, si tu as assez de gens, et que tu connais un peu bien ta base client, tu peux faire des estimations qui ne sont pas si déconnantes que ça. (...) Et en fait, quand ta base clients change, ça change... Nous par exemple, notre base client a fait fois trois cette année, forcément, il y a des choses où on va devoir apprendre, il y a des chiffres qui du coup ne sont plus forcément bons. Donc il y a des risques, clairement, qu'on prend et qu'on est prêts à prendre. Notamment, en outre, parce qu'on fait partie d'un grand groupe. (...) Mais là en fait justement, on parie sur le fait qu'énormément de valeur vient du fait d'engager tes clients. Donc si la première, deuxième année, tu te trompes un peu, tu te prends des pénalités, tu es un peu en négatif sur certaines choses, c'est OK parce qu'en fait, tu es en train de créer une valeur qui a énormément de prix sur un peu plus de long-terme. » (RE_11, responsable flexibilités chez un fournisseur alternatif)

RTE retient actuellement trois fournisseurs sur l'appel d'offre effacement. Ces offres concerneraient 1,1 millions de clients en 2024, dont 700 000 sont encore sous le format Tempo - moins sophistiqué, et qui précédait le compteur Linky (Cour des Comptes, 2024).

Ajoutons à ce point sur les flexibilités que le compteur Linky offre une autre fonctionnalité importante pour le passage des pointes de consommation hivernales : la possibilité de limiter temporairement la puissance des compteurs des particuliers. Ce dispositif pourrait être activé par l'opérateur de réseau au passage de pointes hivernales particulièrement critiques - offrant ainsi de nouvelles marges de manœuvre au système électrique. Gérée hors du cadre marchand, cette fonctionnalité est à l'origine de gains économiques qui ne se matérialiseraient pas dans la « valeur ajoutée » de telle ou telle entreprise, mais dans la baisse des coûts de dimensionnement du parc de production et comme alternative au délestage programmé complet - avec des bénéfices pour le système électrique dans son ensemble.

3. Les services adressés aux particuliers.

Au-delà de l'intervention sur les marchés de l'énergie, via l'amélioration de la politique d'achat ou la revente de flexibilités, le traitement des données peut être valorisé directement auprès du consommateur, via le développement de différents services liés à la gestion de sa consommation. Pour qu'un marché existe, il est nécessaire que les solutions proposées génèrent pour leurs clients des économies supérieures à leur coût.
Aussi, parmi les consommateurs, les industriels représentent de loin le marché le plus solvable : ici, l'accès à des données détaillées sur les flux d'énergie permet d'optimiser les procès industriels et de réduire la consommation d'énergie, donc les coûts de production, des entreprises, avec des bénéfices économiques immédiatement sensibles. Faute de compétences en interne, les entreprises sous-traitent généralement ce versant d'activité à des entreprises spécialisées, comme la filiale d'EDF Datanumia :
> « C'est un vrai métier et c'est justement pourquoi, en fait, cela a plu. Les clients [industriels] sous-traitent cette partie [à] quelqu'un qui exploite les données, qui peut prendre du temps et qui a la compétence pour le faire, pour optimiser les consos. »
*<fnref n="38" />*

Du côté des particuliers, l'existence d'un tel marché ne va pas de soi. Les applications qui permettent de visualiser sa propre courbe de charge (en l'enrichissant de fonctionnalités : traduction en indices de prix, comparaison avec des ménages similaires ...), initialement destinées à faire l'objet d'un commerce, sont désormais considérés comme un service standard dont l'accès est généralement offert au consommateur – mais qui représentent aussi un moyen pour les fournisseurs d'obtenir l'accord pour accéder aux données de consommation détaillées. Cependant les acteurs du secteur identifient un potentiel marchand à mesure de l'émergence d'une clientèle équipée de capacités de production domestiques et éventuellement d'un véhicule électrique – clientèle pour laquelle les bénéfices économiques du contrôle de la consommation, et donc la propension à acheter des solutions de gestion, sont plus évidents. Le développement d'une plateforme centralisant les données de production et de consommation électrique du foyer, les données de marché, et capable de communiquer avec les appareils connectés pourrait permettre de proposer des solutions de pilotage, permettant à un ménage de tirer le meilleur parti d'une offre de tarification dynamique. Par comparaison avec l'activité des opérateurs d'effacement, présentées dans la section précédente, ce ne sont pas les flexibilités elles-mêmes qui font ici l'objet d'un commerce, mais les solutions proposées aux particuliers – l'activité étant potentiellement complémentaire de celle des opérateurs qui cherchent, eux aussi, à développer des plateformes de pilotage des appareils domestiques.

« Ce sont de nouveaux services (...), de nouveaux trucs à vendre. On vous vend des objets connectés, on vous vend une appli sur laquelle vous pouvez suivre toute votre consommation en temps réel, on vous vend le fait de pouvoir allumer votre chauffage trente minutes avant que vous arriviez chez vous, on vous vend le fait de pouvoir programmer le moment où votre voiture électrique va charger. » (RE_4, ex-salariée Datanumia)

« C'est toute la notion de répartition par usage où justement, au regard de la consommation, on va être dans la capacité d'estimer quel est le poids de tel ou tel usage : le chauffage, la clim, tout ce qui est TV etc., l'électroménager... On a aujourd'hui, à date, certains partenaires sur lesquels on peut s'interfacer. Typiquement vous avez un thermostat connecté Net-atmo chez vous qui vous permet de piloter votre chaudière : on a la capacité de s'interfacer avec le thermostat permettant ainsi de visualiser notamment la température ambiante sur notre portail. Aujourd'hui, on s'arrête là. C'est-à-dire que ce n'est pas en

<footnote n="38">³⁸ RE_8, salariée Datanumia.</footnote>
fonction des données du thermostat qu'on va potentiellement agir sur l'équipement, on ne fait pas de pilotage. » (RE_8, salariée Datanumia)

**4. Une remontée en amont : l'édition de solutions pour les professionnels de la filière.**

Tous les modèles de valorisation évoqués plus haut reposent sur une infrastructure technique, composée par des algorithmes, des logiciels, des applications. Leur édition suppose des coûts de développement importants mais des coûts de reproduction quasi-nuls. Une telle structure de coûts encourage la spécialisation de certains acteurs, qui internalisent les coûts de développement et les amortissent en commercialisant leur solution auprès d'autres acteurs. La complexité des marchés de l'électricité et les contraintes qui limitent l'accès aux données détaillées de consommation semblent toutefois imposer, aux concepteurs de ces solutions, de développer une activité de fourniture classique préalablement au développement des solutions techniques. Cela avantage les acteurs natifs du secteur électrique et encourage les acteurs extérieurs à acquérir une expertise dans la fourniture préalablement à la conquête de ces nouveaux marchés.

> « Au UK [Royaume-Uni] quand ils ont commencé, ils se sont rendus compte que justement, toutes les plateformes SI qu'utilisaient les fournisseurs n'étaient vraiment pas optimales. Et ils ont commencé en fait plutôt là-dessus. Ils se sont dit : on va disrupter ce secteur via ce côté technologique. C'est ça qu'ils ont essayé de faire de base. Et ils s'étaient dit, tant qu'à faire, on veut aussi directement un terrain de jeu pour pouvoir tester tout ça. Donc ils ont aussi ouvert un fournisseur d'énergie. Et en fait, c'est là qu'ils ont commencé. Et maintenant, leur plateforme au UK est utilisée par plus de 50% du marché. C'est la vente du coup en marque blanche. (...) Si tu ne fais que la partie technique sans mettre les mains vraiment dans l'opérationnel, dans le métier du fournisseur énergie, je ne pense pas que tu peux faire quelque chose d'adapté. » (RE_11, responsable flexibilités chez un fournisseur alternatif)

> « On ne développe pas une application front du jour au lendemain sans avoir déjà de connaissances du milieu de l'énergie. » (RE_8, salariée Datanumia)

Certaines entreprises du secteur se spécialisent donc en amont, dans l'édition de solutions qu'elles commercialisent ensuite auprès des autres acteurs du secteur – qui sont parfois leurs propres concurrents<fnref n="30" />. EDF s'est ainsi dotée d'une filiale spécialisée dans le développement d'applications, Datanumia, dont un des objectifs est par exemple de produire une application standardisée de visualisation de la consommation, commercialisable auprès d'autres distributeurs. Le groupe Octopus – à l'origine, un fonds d'investissement qui a racheté des acteurs de l'électricité – apparaît également comme un acteur important sur le marché des solutions numériques, qu'il utilise en interne pour ses activités de fourniture mais revend surtout à ses concurrents : le groupe, avec une clientèle de 8 millions de compteurs dans le monde, commercialiserait sa plateforme technologique auprès de fournisseurs représentant, au

<footnote n="30">³⁰ Par exemple, construire une application standardisée pour la visualisation de données de consommation par les consommateurs ; construire des solutions de pilotage ; solutions de facturation, etc.</footnote>
total, 50 millions de compteurs<fnref n="40" />. L'existence d'un tel mouvement de repositionnement vers l'amont atteste en tous cas de l'affirmation d'une « économie de la donnée » propre au secteur, recelant suffisamment de valeur pour permettre la valorisation du développement des solutions de traitement des données.

Dans les quatre modèles que nous venons de présenter, la valorisation des données s'exprime sur des marchés différents : marchés de gros, marché des flexibilités animé par le gestionnaire d'équilibre, marché des consommateurs, marché des fournisseurs d'électricité. Mais elle dépend du même ressort : la gestion de la consommation - et permet d'adresser les enjeux soulevés par la transformation des systèmes électriques : morphologie des réseaux, gestion des flexibilités, contrôle de la volatilité des prix.

Notons que sur l'ensemble de ces nouveaux marchés, la qualité des solutions proposées augmente avec la quantité des données collectées – notamment en termes de justesse des prévisions. L'accès à une base élargie de clients n'est donc pas seulement valorisable en elle-même mais aussi pour l'amélioration des services commercialisées – un trait caractéristique des modèles économiques basés sur la donnée, qui encourage des formes de concurrence centrées sur l'accès à une grande masse de consommateurs. **Dès lors, l'activité se joue dans une certaine mesure à fronts renversés : la fourniture d'électricité devient un versant de l'activité, nécessaire dans la mesure où il offre les données qui permettent de développer les solutions qui forment la véritable source de valeur pour l'entreprise.** Ceci est vrai pour les fournisseurs qui se positionnent désormais sur la revente de flexibilités, la commercialisation d'applications auprès de leur clientèle ou tirent de l'amélioration de leur politique d'achat une source de gains essentielle, comme pour les acteurs qui se positionnent en amont sur l'édition des solutions techniques, revendues à leurs concurrents.

« Tu as énormément de personnes qui diraient qu'un fournisseur d'énergie n'aurait aucun intérêt justement à pousser ses clients à consommer moins. Nous, on s'est en fait toujours positionnés à l'inverse, dès notre début. (...) Énormément de valeur que tu peux rajouter en tant que fournisseur d'énergie vient en grande partie de la flexibilité que tu peux valoriser, et en grande partie aussi des services que tu peux apporter. » (RE_11, responsable flexibilités chez un fournisseur alternatif)

## Encadré 5. La politique d'open data d'Enedis

Outre les usages marchands que nous venons de citer, les données collectées par les compteurs permettent aussi d'accompagner les transformations de la morphologie des réseaux évoquées plus haut. Elles constituent à ce titre une source de valeur additionnelle pour le système électrique. En premier lieu, bien sûr, le compteur communicant permet un comptage « bidirectionnel » de l'électricité (comptabilité unique des flux d'électricité entrants et sortants) qui n'a rien d'accessoire, puisqu'il diminue les coûts de raccordement des capacités de production renouvelables chez les particuliers, et encourage leur développement. En second lieu, les données produites par le compteur permettent d'identifier les décalages entre offre et demande à une échelle géographique très fine et pour des périodes de temps précises : elles

<footnote n="40">⁴⁰ Audition de Vincent Maillard, président d'Octopus Energy, devant la Commission d'enquête sénatoriale portant sur la production, la consommation et le prix de l'électricité aux horizons 2035 et 2050, 15/05/2024.</footnote>
permettent alors d'estimer les coûts de raccordement de nouvelles unités de production au réseau, la rentabilité potentielle des installations, et de limiter les investissements dans de nouvelles connexions ou les coûts de refoulement de l'électricité produite sur le réseau haute tension. « Nous effectuons un énorme travail de mise à disposition d'applications digitales et de données exposées qui donnent aux collectivités locales la bonne visualisation des endroits où il reste de la place sur le réseau, avec une estimation des coûts et des délais associés. (...) Il est de notre devoir de mettre à disposition des informations techniques complètes auprès des décideurs techniques locaux afin de les aider à prioriser, mieux anticiper et donc réduire les coûts pour le système électrique et la collectivité. »<fnref n="41" /> Autrement dit, la disponibilité des données publiques apparaît ici essentielle pour limiter les coûts liés au développement de projets d'installation de nouvelles capacités comme à la planification de l'architecture du réseau. L'Observatoire français de la transition écologique et l'outil Explore d'Enedis open data mettent à disposition les jeux de données de l'entreprise. Près de trois collectivités sur quatre disposeraient ainsi d'un espace dans le Portail collectivité d'Enedis (Enedis, 2025).

## L'objet manquant du processus de libéralisation

Historiquement, les monopoles publics formaient le mode de gestion le plus adapté à un parc de production essentiellement composé de capacités centralisées, à rotation lente et délivrant de fortes économies d'échelle : ces monopoles étaient capables de gérer les contraintes techniques du système électrique via un relatif surdimensionnement du parc. Les centrales redondantes « ont permis à EDF d'avoir une continuité de service parmi les plus performantes du monde, les interruptions ne provenant plus que de l'impact de problèmes climatiques sur les lignes de transport (neige, orages, tempêtes) » (Darmois, 2004, p. 115). Mais les transformations simultanées du fonctionnement du marché et de la base physique de la production ont rendu caduc ce mode de gestion des contraintes par les surcapacités. L'intermittence de la production et la hausse attendue des appels de puissance en pointe auraient dû renforcer le dimensionnement du parc, avec à la clé une augmentation des coûts, tandis que « le fonctionnement du marché - la concurrence et la pression sur les prix - n'incite pas à la surcapacité »¹². Pour l'heure, aucune autre modalité efficace de gestion des contraintes ne s'était cependant substituée au mode de gestion initial - expliquant, dans une large mesure, le caractère largement dysfonctionnel du processus de libéralisation au cours des dernières années (manque d'investissements, volatilité des prix, empilement des mécanismes de marché, intervention publique allant jusqu'à la mise en place d'un coûteux bouclier tarifaire, etc.).

Les activités de gestion des flexibilités, basées sur l'exploitation des données, la digitalisation du réseau et des usages électriques, fournissent l'objet manquant de ce processus : des modalités de gestion des contraintes du système électrique prises en charge par des acteurs privés sur la base de mécanismes de marché. De fait, la gestion des flexibilités tire précisément sa valeur de la tension sur les capacités de production - donc de l'absence de

<footnote n="41">⁴¹ Audition de Marianne Laigneau, présidente du directoire d'Enedis, devant la Commission d'enquête sénatoriale portant sur la production, la consommation et le prix de l'électricité aux horizons 2035 et 2050, 14/02/2024.</footnote>

<footnote n="42">⁴² Audition de Pierre Gardonneix, PDG d'EDF entre 2004 et 2009 et président d'honneur de EDF, devant la Commission d'enquête parlementaire visant à établir les raisons de la perte de souveraineté et d'indépendance énergétique de la France, 08/12/2022 [compte-rendu n°16].</footnote>
**surcapacités.** Les acteurs des flexibilités peuvent alors se substituer aux centrales marginales comme variable d'ajustement du système – et sont, de fait, de plus en plus sollicités (Percebois, 2019).

> « Ces offres d'effacement, leur intérêt, leur pertinence économique elle dépend du prix de l'électricité en fait. Parce qu'elle est totalement corrélée à l'équivalent qu'il aurait fallu mettre en œuvre en termes de production : la valeur d'un MWh qu'on économise, c'est exactement à comparer à une production supplémentaire d'un MWh. C'est la même chose. Et donc, quand le MWh n'est pas cher, c'est qu'on a des capacités de production devant nous qui, quelque part, réduisent la valeur de l'effacement. » (RE_3, administrateur Enedis)

> « Notre vision, c'est qu'il y a une hausse structurelle des coûts de l'électricité (...) [parce]qu'il va y avoir une augmentation de la consommation électrique. Même si les gens vont peut-être avoir de la sobriété, on va avoir une augmentation de la consommation au global. Avec beaucoup plus de variabilité dans la production, parce qu'on a du solaire et de l'éolien. Donc on va avoir, structurellement, des prix qui augmentent, mais surtout des variations de prix qui vont être plus fortes. Avec des pics très élevés, et des heures parfois qui seront à prix négatif, à prix nul. Et comme nous, on vient jouer sur les moments de pics de consommation, donc de pic de prix – les deux sont liés – et bien on a un business qui est assez pérenne dans ce cadre-là. » (RE_5, responsable chez Voltalis)

En répondant à ces enjeux, ces acteurs limitent l'accroissement des coûts et génèrent un bénéfice pour le système électrique dans son ensemble. Les profits de ces nouveaux acteurs trouvent leur contrepartie dans les coûts évités pour le système électrique : ils rémunèrent la conception de solutions améliorant l'efficacité économique globale du système électrique.

## Conclusion

Les technologies de comptage communicant jouent un rôle important dans la transformation des complexes productifs. Mais les compteurs ne se contentent pas d'être de simples dispositifs techniques : en soutenant l'émergence de nouvelles activités, de nouveaux acteurs privés, d'une nouvelle structure des tarifs, ils approfondissent la libéralisation des secteurs avec des effets sur les travailleurs et, plus largement, sur les consommateurs. Les impacts sociaux sont alors au moins autant liés aux dimensions techniques qu'à ces transformations de nature organisationnelle.

Du côté de l'offre, le déploiement des compteurs a directement transformé le travail, en particulier en automatisant celui des professionnels de relève. Si cette évolution elle-même n'a rien d'indolore, les transformations organisationnelles en redoublent les conséquences. Avec la séparation des activités de production et de distribution, les techniciens ont perdu le rôle de vitrine de l'entreprise qu'ils jouaient au sein de l'organisation intégrée : financée par le TURPE, Enedis n'a plus d'enjeu économique à soigner son contact avec les usagers. Cette situation, qui a pu faciliter la décision d'externaliser la relève plusieurs années avant le déploiement des compteurs, peut légitimement faire naître des craintes quant à l'extension du champ de la sous-traitance à d'autres activités en contact avec la clientèle et devenues moins crucales pour l'entreprise. La dégradation du travail arrive ainsi par la
sous-traitance, aussi bien au sein d'Enedis où elle affaiblit la communauté de travail et contribue à une perte de confiance entre catégories de personnels, qu'au niveau des salariés de ces entreprises sur lesquels sont transférés les coûts sociaux de la transformation des métiers et qui échappent au statut protecteur des Industries Électriques et Gazières. **Du reste, les salariés des entreprises positionnées sur les nouvelles activités que le compteur contribue à faire émerger (opérateurs d'effacement, fournisseurs alternatifs) échappent eux aussi au statut de la branche. Le contrôle de la trajectoire de sous-traitance et la préservation du statut malgré ces recompositions appellent ainsi une vigilance syndicale particulière.**

Du côté de la demande, ces évolutions s'accompagnent aussi de conséquences pour les consommateurs, qui tiennent là aussi aux modalités de réorganisation du secteur. Le développement d'un écosystème des flexibilités est en effet étroitement dépendant de la vitesse et de l'ampleur des transformations du système électrique, non seulement en termes d'infrastructures physiques (hausse de la part des renouvelables, baisse de la part des capacités de production pilotables), mais aussi en matière d'architecture réglementaire – et notamment de structure des tarifs. Alors que les activités de flexibilité étaient supposées être au cœur des gains économiques liées au compteur communicant, la Cour des Comptes a récemment alerté sur le fait que le panel de services actuellement proposés reste bien inférieur aux anticipations – le dispositif de comptage communicant étant en fait sous-exploité par les acteurs marchands :

> « Très peu de fournisseurs utilisent les fonctionnalités innovantes de Linky comme les 10 index disponibles pour les fournisseurs (...) ou la fonctionnalité de pointe mobile qui permet d'envoyer des signaux tarifaires beaucoup plus fins que les classiques HP/HC [heures pleines/heures creuses] et potentiellement beaucoup plus proches du temps réel »

(Cour des Comptes, 2024, p. 48).

Parmi les causes de ce retard figurent encore l'importante part d'énergie pilotable disponible sur le réseau français, qui réduit la valeur de l'effacement et des flexibilités, mais aussi l'existence d'offres à prix fixes et stables, offrant sécurité et prévisibilité, très attractives pour les consommateurs43. Notre étude montre que les acteurs du secteur des flexibilités sont capables de développer des modèles économiques adhérents à un écosystème dominé par les tarifs réglementés. Le régulateur n'en identifie pas moins ces tarifs comme une limite à l'évolution des marchés de détail de l'électricité. Leur extinction, déjà réalisée pour les entreprises et les collectivités, est désormais envisagée pour les particuliers. Etant plus aisée à transformer à court-terme que la composition du mix électrique, elle pourrait constituer une étape importante du développement de ces nouveaux marchés – faisant reposer davantage la responsabilité de la transition sur les ménages.

> « Les tarifs réglementés de vente des clients résidentiels n'ont pas évolué dans leur forme depuis trente ans. Cette situation pouvait convenir tant que le système électrique ne changeait pas dans ses fondamentaux, ni dans sa physique, soit jusqu'en 2015. Néanmoins,

<footnote n="43">43 « Les nouveaux services apportés aux consommateurs par les fournisseurs restent décevants, les offres commerciales innovantes se heurtant à la préférence des consommateurs pour des prix fixes ou prévisibles comme le sont les tarifs réglementés. » (Cour des Comptes 2024, p.6)</footnote>
aujourd'hui que la transition énergétique est largement engagée, la situation évolue et les tarifs doivent changer. »<fnref n="44" />

La menace de dérégulation des tarifs représenterait le coût social le plus important de la transformation du système électrique, d'autant plus qu'on sait ces coûts inégalement répartis entre les ménages. D'un côté, ceux qui disposent de capacités de production domestiques (souvent liées à la propriété du logement et à un taux d'épargne élevé) et d'un véhicule électrique (qui pour l'instant suppose l'accès au marché du neuf) se trouveront en mesure de tirer le meilleur parti de la transition énergétique : en diminuant leur dépendance aux combustibles fossiles, en consommant en priorité une électricité autoproduite qui évite le péage des réseaux, en étant éventuellement capables de réinjecter l'électricité sur le réseau et d'en tirer un revenu. D'un autre côté, les ménages non-propriétaires de leurs logements, non équipés de véhicule électrique, dont les usages de l'électricité sont aussi les plus contraints et les moins flexibles : ceux-ci restent dépendants d'une électricité acheminée par les réseaux, dont le prix moyen s'accroît tendanciellement sous le triple effet de la transformation des capacités de production, des coûts accrus de gestion des réseaux électriques et de l'approfondissement de la libéralisation des marchés de l'électricité. L'existence de mouvements d'opposition au déploiement des compteurs communicants, à l'implantation d'éoliennes, un certain scepticisme vis-à-vis des politiques d'électrification du parc de véhicules – qui ont fini par prendre une certaine place dans le débat public – témoignent des préoccupations importantes vis-à-vis des coûts sociaux réels de la « transition verte » et de la contestation systématique de ses effets inégalitaires. **En parallèle de mesures de soutien à l'équipement et de lutte contre la précarité énergétique, protéger les ménages précaires des coûts sociaux de la transition paraît absolument essentiel – autour de la revendication de l'accès à un prix stable, clair, prévisible et égal pour tous sur le territoire à une marchandise essentielle : l'électricité.**

<footnote n="44">⁴⁴ Audition de Yannick Jacquemart, directeur nouvelles flexibilités chez RTE, devant la Commission d'enquête sénatoriale portant sur la production, la consommation et le prix de l'électricité aux horizons 2035 et 2050, 20/03/2024.</footnote>
Introduction. Présentation économique du secteur

L'activité de la grande distribution peut être décrite comme une économie de flux. Elle repose d'abord sur un mode d'engagement particulier du capital, qui prend essentiellement la forme de stocks de marchandises et de rémunérations du personnel - autrement dit, de capital circulant. Elle s'adresse ensuite à un marché où la demande est sensible au prix : une baisse des prix entraîne généralement une augmentation des volumes vendus. Enfin, les délais de paiement des fournisseurs dépassent généralement la durée de rotation de leurs marchandises : les marchandises sont acquises puis vendues parfois plusieurs semaines avant que le fournisseur ne soit effectivement payé, générant une ressource en trésorerie gratuite et alternative au crédit bancaire. Cette ressource, d'autant plus importante que la rotation des stocks est rapide, est cruciale pour le développement des entreprises de la grande distribution (Benquet & Durand, 2016).

Lorsqu'elles sont combinées, ces trois caractéristiques donnent lieu à un mode spécifique de formation des profits. Dans la plupart des secteurs d'activité en effet, la rentabilité dépend principalement de la marge dégagée sur la vente de chaque marchandise. Mais dans la grande distribution, la principale source de rentabilité est la vitesse de rotation des marchandises : un capital investi en début d'année rapporte un profit autant de fois qu'il effectue de rotations – c'est-à-dire autant de fois qu'il achète des marchandises aussitôt revendues. Admettons que les marchandises achetées par le capital de départ soient achetées puis vendues cinq fois dans l'année avec une marge de 2% : la marge annuelle sur le capital de départ sera en fait de près de 10,5 %. Par conséquent, dans ces secteurs qui comportent peu de capital fixe et où la rotation du capital est rapide, on ne peut avoir une idée de la rentabilité du capital qu'en rapportant les profits, non pas au chiffre d'affaires annuel, mais seulement au capital effectivement immobilisé dans les opérations courantes (masse salariale, marchandises en stocks, amortissements – cf graphique ci-dessous). **Dans ce modèle, paradoxalement, les profits des distributeurs sont alors déterminés par leur capacité à proposer des prix bas qui garantissent le débit rapide des marchandises** : c'est l'origine du principe du *discompte*, qui consiste à vendre les marchandises bon marché pour les écouler plus rapidement et en plus grand volume – en rupture avec les pratiques du commerce traditionnel, « acheter bon marché, vendre cher ». Ces principes sont à l'origine du modèle économique propre à la grande distribution (Moati, 2001).
## Grande distribution

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5. Structure économique indicative d'une entreprise de la grande distribution. Le résultat opérationnel (en vert) est relativement faible lorsqu'on le rapporte aux ventes réalisées dans l'année : moins de 3%. Il est en revanche supérieur à 10% si l'on considère uniquement les marchandises en stock (représentées par le rectangle quadrillé).</figcaption></figure>

Ce graphique a été construit sur la base des données publiées par Carrefour (2022), simplifiées et arrondies dans l'objectif est de donner une idée de la structure économique d'une entreprise de grande distribution.

Cette organisation économique a trois conséquences importantes pour aborder les enjeux de la digitalisation des entreprises de grande distribution.

1. La principale priorité opérationnelle est l'accélération de la rotation de l'actif, ce qui passe par la réduction des stocks, l'accélération de l'écoulement des marchandises et la diminution des prix de vente - leviers qui constituent les principales sources de profitabilité dans la grande distribution.

2. La grande distribution est averse à l'immobilisation des ressources, même pour soutenir le développement des entreprises, car la rentabilité dépend principalement de la rotation du capital. Les profits limités du secteur (à l'échelle du chiffre d'affaires) limitent en outre les ressources disponibles pour le réinvestissement. Au moment de la croissance initiale de la grande distribution, les avances de trésorerie de la part des fournisseurs ont permis de financer les investissements physiques, notamment la construction du parc de magasins (Moati, 2001) ; mais un tel mouvement est difficile à reproduire dans un contexte où les perspectives de croissance sont devenues limitées sur le marché national.

3. La pression exercée sur les fournisseurs constitue un pilier central de l'économie de la grande distribution. Elle vise simultanément à réduire les prix d'achat (pour offrir des prix de vente plus attractifs), allonger les délais de paiement (augmentant ainsi la liquidité des enseignes) et générer des "marges
arrière", qui représentent une source de profits secondaire pour le secteur (Moati, 2001). Ces marges arrière prennent la forme de compensations financières versées par les industriels aux distributeurs, en échange de services commerciaux – parfois plus ou moins fictifs – tels que la mise en avant des produits ou la promotion des articles. Au début des années 2000, ces marges représentaient entre 25 % et 45 % du prix de vente des produits (Benoît & Besson-Moreau, 2019)<fnref n="45" />.

Dans l'ensemble, ces caractéristiques dressent le tableau d'un secteur qui dégage des ressources limitées pour alimenter ses investissements et dont la rentabilité dépend du renouvellement, le plus rapide possible, du flux des marchandises qui le traverse. Quel peut-être le rôle des données dans un tel modèle économique ? C'est bien, en effet, la réponse à cette question qui détermine la valeur potentielle des données pour le secteur.

La valorisation des données, en particulier des données collectées sur les consommateurs qui font l'objet de ce travail, souffre en fait de deux grandes limites dans la grande distribution. La première a trait à l'intérêt limité de l'exploitation des données dans ce contexte commercial. Le principal cas d'usage des données collectées sur la clientèle consiste en effet à identifier le besoin précis du consommateur. Si dans le e-commerce, régi par le principe de la « longue traîne », la capacité à répondre au besoin précis du consommateur forme un levier essentiel de valorisation, il en va autrement dans la grande distribution régie par le principe du discompte, où la rentabilité augmente avec la massification des achats auprès des fournisseurs et avec une certaine standardisation de l'offre. Quelles que soient les tendances à davantage de personnalisation qui travaillent la grande distribution, l'identification précise du consommateur et la personnalisation du marketing recèlent une valeur bien plus limitée dans la grande distribution, et sont même par certains aspects contradictoires avec le modèle économique dominant du secteur. **Pour les convertir en source de gains économiques, l'exploitation des données doit reposer sur des modes de valorisation cohérents avec les caractéristiques du secteur.**

Une seconde limite tient aux coûts de l'exploitation des données. Ces coûts, en effet, ne sont jamais nuls – et jusqu'à une période récente, le coût des capacités de calcul nécessaires pour un traitement de la donnée à une granularité élevée restait prohibitif pour les entreprises de grande distribution. L'engagement de plans de digitalisation suppose en outre des investissements fixes, une capacité d'anticipation et de projection dans le temps, qui font défaut à la grande distribution où l'impératif de *rotation de l'actif* encourage une culture court-termiste et décourage les investissements fixes au sein des entreprises.

<footnote n="45">⁴⁵ Cette pression explique aussi le rôle macroéconomique, déflationniste, de la grande distribution (Moati, 2001) : en réduisant les profits des industriels et les prix pour les consommateurs, cette pression contribue à la transmission des gains de productivité formés dans l'industrie aux consommateurs – dans un contexte où la grande distribution représente ¾ des dépenses de produits alimentaires des ménages (Benoît & Besson-Moreau, 2019). Elle exerce en même temps une contrainte sur les marges des industriels et, par conséquent, sur leurs investissements futurs, qui peut être défavorable en période de croissance faible. Dans ce contexte, la régulation de la grande distribution constitue aussi un outil de politique économique pour les gouvernements.</footnote>
« La distribution en tant qu'industrie n'est pas visitée par une logique d'ingénieur. (...) La distribution a du mal à se projeter dans le temps, tout au moins au niveau de la gestion du capital. » (GD_4, directeur de l'innovation dans une enseigne)

« Ce sont des gens qui sont hyper pragmatiques, souvent très court-termistes. Pour un projet qui dépasse trois mois, c'est un projet trop long. » (GD_3, ingénieur dans un centre consacré à l'innovation dans la grande distribution)

« Souvent, quand on lance des équipements, on est mauvais sur le côté suivi ou entretien. (...) C'est en ça que ça ne fonctionne pas bien non plus. C'est que derrière, forcément, le suivi n'est pas là. (...) Mais en tous cas, oui, de se dire qu'on lance un projet mais qu'on ne va pas investir suffisamment jusqu'au bout, ça c'est une réalité. » (GD_9, délégué syndical national CFDT, groupe Carrefour)

Dans les modèles économiques de la grande distribution, l'exploitation des données se heurte donc à une difficulté majeure : les coûts associés restent trop élevés tandis que la valeur potentielle tirée de leur exploitation demeure insuffisante. Ce hiatus a plusieurs conséquences.

**D'abord, l'accès aux données ne forme généralement pas un objectif en soi des stratégies de digitalisation dans la grande distribution : les données apparaissent essentiellement comme le sous-produit d'une digitalisation instrumentale, qui répond avant tout à des objectifs commerciaux ou opérationnels.** Ce sera le cas lors de l'introduction des cartes de fidélité ou dans le développement du *drive* – deux mouvements cruiaux dans la digitalisation du parcours d'achat. Les données issues de ces formes de digitalisation du parcours client resteront relativement sous-exploitées faute de perspectives de valorisation claires, dans un contexte où les capacités de calcul nécessaires au traitement restent coûteuses.

Dans un environnement économique délicat – marqué par la saturation du marché national, la stagnation du pouvoir d'achat des ménages, la diversion des achats non-alimentaires par le e-commerce et les enseignes spécialisées – les nouvelles possibilités offertes par le numérique sont principalement mises au service de stratégies commerciales *défensives*, visant à protéger les parts de marché et le débit des marchandises. Ces stratégies conduisent souvent à proposer des services additionnels aux clients, parfois au détriment des marges des entreprises, de sorte que les entreprises peinent à transformer la numérisation du parcours d'achat en levier de gains économiques. Or, dans un contexte où d'une part, les ressources destinées aux investissements sont limitées, et où d'autre part, la digitalisation peine à améliorer la productivité de l'entreprise, les arbitrages entre digitalisation et d'autres objectifs stratégiques apparaissent comme une constante du secteur. **Pour le dire simplement : les enseignes cherchent non seulement à limiter les coûts de la digitalisation, mais plus généralement à digitaliser à coûts constants.** Cette contrainte explique aussi bien le retard accumulé par certaines enseignes dans l'appropriation de solutions numériques matures que la recherche de contreparties économiques lorsque la stratégie digitale des entreprises s'accélère. Ainsi, les coûts nécessaires au traitement et à la valorisation des données renforcent en contrepartie le besoin de réaliser des économies
sur d'autres postes : la dégradation des conditions de travail et d'emploi des salariés forment potentiellement une de ces contreparties, destinées à compenser les coûts et soutenir la poursuite de la digitalisation des enseignes.

A partir des années 2010, la démocratisation de l'accès au cloud a abaissé le prix des capacités de calcul et ouvert de nouvelles perspectives d'exploitation des données, collectées de longue date par les entreprises du secteur. Cette période ouvre la possibilité d'une exploitation opportuniste des données, permettant d'en tirer des recettes additionnelles et de compenser, au moins en partie, les coûts liés à ces stratégies. Mais le principe du discompte continue de s'opposer à une segmentation fine des acheteurs et le mode de valorisation des données le plus cohérent avec le modèle économique du secteur reste la revente de données aux industriels en contrepartie de nouvelles marges arrière.

Ce sont les lignes de force de la trajectoire de digitalisation du parcours-client dans la grande distribution qu'il s'agit d'examiner dans cette étude. Elle ne prétend en aucun cas constituer une approche exhaustive de l'intégration des instruments numériques dans les procès de travail de ce secteur. L'enquête présente en particulier deux limites importantes, qui doivent être soulignées. D'abord, elle se concentre sur les implications du numérique pour le cœur de métier de la grande distribution, c'est-à-dire la fonction commerciale – des magasins aux centrales d'achat. Nous nous sommes concentrés sur les applications directement associées à la fonction commerciale, en laissant volontairement de côté l'intégration des outils numériques au niveau des fonctions support – notamment dans les ressources humaines où des outils relativement sophistiqués peuvent être utilisés (pour la gestion des plannings, des congés, des candidatures) sans être cependant spécifiques à la grande distribution. Une seconde limite réside dans la dimension exploratoire de l'enquête : hors du e-commerce, la digitalisation du secteur de la grande distribution ne fait pas l'objet d'une littérature étendue. Dans ce contexte, notre objectif était précisément de s'appuyer sur les entretiens avec des professionnels du secteur pour identifier les points et les dispositifs importants au cœur de la trajectoire de digitalisation du secteur (cf. annexe méthodologique). L'enquête s'avère par conséquent plus largement tributaire des entretiens qu'elle ne l'a été dans le secteur électrique. Dans la mesure où la plupart de nos interlocuteurs étaient issus d'enseignes intégrées, les tendances identifiées ici sont susceptibles de s'exprimer différemment dans les groupes basés sur le modèle coopératif. Conformément à l'orientation générale de l'étude, nous avons enfin choisi de nous focaliser sur des solutions matures, déjà adoptées par les enseignes, plutôt que sur des dispositifs émergents (accompagnement du parcours d'achat par IA, « magasin automatique », etc.).

# 1/ La digitalisation du parcours d'achat

Dans l'histoire de la digitalisation du parcours d'achat, deux dispositifs qui remontent tous deux au début des années 2000 ont joué un rôle clé : l'introduction des cartes de fidélité et le développement des services de drive". Ils ont donné aux enseignes l'accès à d'importants

<footnote>" Le dispositif des caisses automatiques, qui a représenté une source importante et visible de transformation du travail des employés de la grande distribution, n'a pas eu d'incidence notable sur la collecte de données. Pour cette raison, le dispositif ne fait pas l'objet d'une attention particulière dans le cadre de cette étude.</footnote>
volumes de données, permettant de tracer avec précision les sorties-caisses et d'identifier
les préférences des consommateurs. La capture de ces données semble pourtant n'avoir
constitué qu'un objectif secondaire de ces deux innovations, initialement déployées au
service de stratégies commerciales : les données n'en ont formé qu'un sous-produit dont
l'exploitation est restée relativement limitée.

Les cartes de fidélité.

Les années 1990 marquent un tournant dans le développement de la grande distribution. Après des décennies de croissance au détriment du commerce traditionnel, le marché national commence à saturer et la concurrence entre enseignes s'intensifie (Moati, 2001). En même temps, les contraintes réglementaires se resserrent. La loi Galland, adoptée en juillet 1996, va considérablement transformer les modalités de la concurrence dans la distribution en encadrant le « seuil de revente à perte » et en interdisant aux grandes surfaces de répercuter la totalité des marges arrières dans les prix de vente aux consommateurs.

C'est dans ce contexte qu'apparaissent, au début des années 2000, les premières cartes de
fidélité. Elles se diffusent rapidement et couvrent vite un pourcentage important des
transactions. Grâce à elles, il devient théoriquement possible de tracer plus de 80% des
ventes en croisant le flux de produits avec des informations détaillées sur la clientèle. En
pratique pourtant, la carte de fidélité n'a pas été conçue comme un instrument de collecte
de données, mais comme un outil promotionnel destiné, d'une part à fidéliser le client,
d'autre part à contourner la loi Galland - via le déploiement de dispositifs de fidélisation
et la rétrocession d'une partie des marges arrières par un système de cagnottage. C'est plus
particulièrement Leclerc qui, avec le lancement de son « Ticket Leclerc »<fnref n="47" />, inaugure cette
pratique.

« Il y a un truc cocasse : c'est que nous, distributeurs, on pense que c'est un outil de promo, un outil de commerce, et pas un outil de data à l'origine. On n'a pas conscience, en réalité, de la valeur de la data, réellement. Et donc, que font les distributeurs ? Ils distribuent des cartes de fidélité à tour de bras. C'est-à-dire qu'on a en magasin des gens, on met des hôtesses pour que tous les clients qui rentrent aient leur carte de fidélité. Il y a des formulaires à remplir, mais en gros on leur dit : ne vous embêtez pas, c'est pas important. Donc on donne des cartes de fidélité à des gens, on est capables de tracer ce qu'il y a sur la carte de fidélité, mais on ne sait pas nécessairement qui porte la carte. On a une base de données solide, mais avec une fiabilité de la base de données au sens client absolument lamentable. A telle enseigne qu'en 2016-2017, on en est encore dans les enseignes majeures à avoir une qualification de la base de données (...) qui est de l'ordre de 30%. C'est-à-dire

<footnote n="47">⁴⁷ « Mais bien sûr la loi ne pouvait pas grand-chose aux rapports de force, et les grandes surfaces ont donc continué à acheter moins cher que les petites. Mais elles n'avaient plus la possibilité de vendre moins cher et constituaient donc une marge plus importante. Qu'en ont-ils fait ? D'abord un peu de mauvaise graisse : lorsque je travaillais à Carrefour, le siège mondial de Carrefour, c'était vingt-sept personnes. Maintenant à Levallois, ils sont plusieurs milliers. Ensuite, ils ont inventé d'autres méthodes, conformes à la loi, pour rendre au client cette marge excessive, genre ticket Leclerc. » (Michel Bon, ancien PDG de Carrefour, dans *Éthique de l'entreprise*, 2010, p. 164).</footnote>
qu'on trace 80-90% du chiffre, mais il n'y a que 30% de ce chiffre-là dont on est sûrs de la qualité de données. C'est-à-dire : est-ce que derrière cette carte on a un nom, une adresse, un âge, des qualifications - enfants, machin, etc. (...) *Donc en fait, on a un data lake [stock de données brutes, NDA] énorme dont on ne peut pas faire grand-chose. C'est assez consternant, mais c'est simple.* Et ça n'a quasiment pas changé. » (GD_5, consultant, ex-Auchan)

Le traitement des données fait en réalité l'objet d'une double limitation. D'abord, les données ne font pas l'objet d'une mise en qualité : les bases contiennent des informations parfois erronées, manquantes ou obsolètes. « *La carte de fidélité... L'utilisation des données, il y a vraiment eu une prise de conscience sur l'utilisation des données, en 2017-2018. Pas avant, hein ! C'est vrai qu'avant, bon la carte de fidélité, c'était un moyen de fidéliser les clients mais sans vraiment connaître ses habitudes d'achat.* »<fnref n="48" /> La seconde limite porte sur les capacités de calcul nécessaires au traitement des données : les enseignes de grande distribution disposent de capacités de calcul insuffisantes pour traiter un volume important de données - de sorte que toute augmentation du volume de données à traiter accroît considérablement le temps de traitement et limite les possibilités d'exploitation.

« *Quand on parle d'IA, typiquement, ok, on faisait aussi, on va dire, il y a 15-20 ans un peu de data mining. On extrayait des groupes de population, etc. Mais on avait une problématique de puissance du calcul et de nombre de calculs [possibles].* »<fnref n="49" />

Ces deux limites, la mauvaise qualité des bases de données et la puissance de calcul insuffisante, s'expliquent par le manque de moyens consacrés à la valorisation des données, dont l'exploitation n'est clairement pas identifiée comme une priorité stratégique. De fait, le contexte de la grande distribution - où l'amélioration de la rentabilité découle principalement de l'accélération de la rotation des marchandises, via des achats en grande quantité, des prix bas et des assortiments simplifiés - ne se prête guère à une trop grande personnalisation de « l'expérience d'achat ». Malgré les tendances à la diversification des rayonnages et à une segmentation plus fine de la clientèle qui traversent alors la grande distribution, l'exploitation des données personnalisées des clients s'insère mal dans les modèles économiques de la grande distribution - et par conséquent, la valeur susceptible d'en être tirée ne suffirait pas pour compenser les coûts liés à la mise en qualité des bases et à l'augmentation de la puissance de calcul. À l'époque, on s'en tient donc à un traitement limité des données, qui consiste notamment à opérer une segmentation sommaire des clients sur la base de grandes tendances d'achat et surtout, à identifier leur poids dans le chiffre d'affaires du magasin - ce qui permet d'isoler des groupes prioritaires à « activer » lors des campagnes promotionnelles.

« On reste relativement médiocres sur la dimension client. C'est-à-dire que ces data elles sont mélangées pour identifier des groupes de clients, alors selon les enseignes ils leur mettront des couleurs, ou des étoiles, de 1 à 5 étoiles selon la dépense moyenne ou par rapport à la fréquence des visites, donc toute une série de paramètres... auxquels on va adresser des messages ou des promotions spécifiques. Mais on est toujours assez faibles dans l'identification nominative et donc dans la réelle personnalisation. (...) Donc en fait,

<footnote n="48">⁴⁸ GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour.</footnote>

<footnote n="49">⁴⁹ GD_12, chef de projet chez Cora informatique.</footnote>
cette data nous a servi pour les produits mais on n'a pas vraiment travaillé sur les clients. »
(GD_5, consultant)

« On n'a pas monté un référentiel client unique tout de suite, ça a été beaucoup plus tard dans le temps. Mais au niveau de la gestion du portefeuille des cartes, effectivement, ça a été mis en place tout de suite, avec des indicateurs de savoir combien de débit-caisse sont faits par des porteurs de cartes - porteurs de cartes crédit, porteurs de cartes fidélité - quels sont les paniers moyens, forcément essayer de faire des promotions ou des actes d'achat ciblés, en faisant des points de fidélisation, du cagnottage d'euros, des choses comme ça, qui étaient, on va dire, des avantages supplémentaires pour des porteurs de cartes. » (GD_13, responsable de pôle à la DSI, Cora Informatique).

L'introduction des cartes de fidélité est liée à une stratégie commerciale qui ne se donne pas les moyens d'anticiper véritablement la valorisation des données : considérée comme un sous-produit, la donnée va donc faire l'objet d'une exploitation opportuniste et minimale, à coûts limités.

## Le drive

C'est à la même période, au début des années 2000 qu'apparaît le drive : Auchan ouvre son premier « Chronodrive » dès 2000, Leclerc lui emboîte le pas en 2007. Cette innovation va progressivement devenir un dispositif pivot de la mise en données du parcours d'achat. Pourtant, là encore, la collecte de données ne constituait pas l'objectif initial du dispositif : comme la carte de fidélité, le drive est mis en place sur la base de stratégies commerciales défensives, qui visent à maintenir le débit des ventes et à adapter le modèle de l'hypermarché dans un nouvel environnement moins favorable.

Le drive se décline principalement en deux formats. D'une part, les drives « adossés » au magasin, où les salariés assemblent directement les commandes en rayon (« store-picking »). Le principal avantage de ce modèle est la quasi-absence d'investissements fixes - au contraire, le drive peut même permettre de revaloriser des espaces de vente dont la fréquentation a décru, par exemple en transformant une partie de l'espace non-alimentaire en point de stockage ou de récupération de commandes. Ce format est donc plébiscité par des enseignes relativement rétives à ce type d'investissements. Mais la productivité est réduite par les longues distances à parcourir (15 à 20km par jour pour chaque salarié), la présence des clients dans les rayons, et la réalisation du picking (la collecte des articles) au détriment de la mise en rayon en magasin. Le développement du drive apparaît donc relativement contre-intuitif compte-tenu de l'organisation des magasins :

« C'est un truc assez dingue quand on y pense. Parce qu'en fait il y a des salariés qui remplissent le magasin, voilà, qui bourrent dans les rayons, qui font du *facing* [mise en avant des produits, NDA]... Et puis il y a d'autres salariés du même magasin qui viennent chercher la marchandise pour aller la donner à d'autres clients ! » (GD_9, délégué syndical national CFDT, groupe Carrefour)

« Vous savez, le mec qui ouvre son magasin à huit heures, ils sont déjà depuis 5 heures [du matin] pour essayer de mettre ce qu'il y a dans la réserve en rayon. S'il fallait en plus que le drive vienne lui piquer ses rayons... (...) Quel serait l'intérêt du magasin d'alimenter un
magasin pour qu'il se fasse dépouiller par ses ventes de drive ? » (GD_11, préparateur de commande groupe Carrefour et coordinateur syndical CFDT)

Ces contraintes justifient l'apparition d'un second modèle de drive, les drives-entrepôts, qui sont des entités détachées des magasins, disposant de leur propre stock de marchandises. Cette organisation rationalise l'activité du drive par l'optimisation du schéma d'approvisionnement, la réduction des distances à parcourir par les salariés, voire la mécanisation de l'activité (tapis-roulants, robotisation...) ; elle améliore également la gestion du stock destiné aux commandes drive, limitant les ruptures<sup>50</sup>. Mais le niveau d'investissements requis, nettement plus élevé, ne se justifie qu'au-delà d'un certain niveau de chiffre d'affaires : seules les enseignes qui parient sur un déplacement d'une partie significative de leur chiffre d'affaires sur ces nouveaux canaux ont intérêt à développer des drives-entrepôts<sup>51</sup>. Ceux-ci tendront ainsi à se développer dans une période plus récente, avec la croissance de l'activité des drives.

Quel que soit le principe d'organisation privilégié, le service du drive, coûteux en main d'œuvre, contredit le principe du libre-service – levier fondamental de la rationalisation du commercé opérée par la grande distribution (Moati, 2001). La coexistence de ces deux modèles de commercialisation accroît en fait les coûts de fonctionnement des enseignes, puisqu'il implique que le magasin prenne à sa charge la collecte des articles auparavant réalisé par la clientèle, sans pour autant que cela ne lui permette de réaliser des économies significatives en réduisant l'espace de vente. Dans ce contexte, le nouveau canal de vente accroît les coûts, cannibalise le débit des grandes surfaces traditionnelles et abaisse globalement la rentabilité des enseignes (Vyt et al., 2017).

L'implantation du drive s'explique, une fois encore, par un objectif défensif : maintenir le débit de marchandises en offrant un service commode à la clientèle – même si ce service est coûteux pour les enseignes. Les cercles vertueux ou vicieux qui animent l'économie de la grande distribution expliquent le rôle qu'y tiennent ces stratégies défensives. De grands volumes d'achat permettent aux distributeurs de rationaliser leurs coûts et d'améliorer le rapport de forces dans la négociation vis-à-vis des fournisseurs : des volumes de vente élevés

<footnote n="50"><sup>50</sup> « Automatiser la préparation de commandes est un moyen efficace – mais coûteux en termes d’investissement – d’améliorer la productivité du picking [collecte des articles, NDA] et d’atteindre de 350 à 500 articles / heure et par préparateur. » Présentation par Olivier Dauvers : https://www.olivierdauvers.fr/wp-content/uploads/2014/07/Dossier-Grande-Conso-Drive-Renta.pdf [consulté le 06/01/2025]. L’auteur du document cite également comme piste d’amélioration de la productivité du drive l’augmentation des formats des produits (king size), qui permet d’augmenter la valeur du panier moyen (variable cruciale de la rentabilité du dispositif), ouvrant la voie à des perspectives de collaboration entre industriels et distributeurs.</footnote>

<footnote n="51"><sup>51</sup> La croissance du drive au cours des dernières années a encouragé la bascule sur ce second modèle et le développement d'une mécanisation de l'activité. Carrefour, par exemple, a déjà déployé trois plateformes de préparation de commandes robotisées et automatisées sur la base d'un système de tapis roulant, destinées au drive (un article de l'Usine digitale présente en détail le fonctionnement du site de Plessis-Pâté : https://www.usine-digitale.fr/article/plongee-au-c-ur-d-un-entrepot-carrefour-robotise-par-la-start-up-exotec.N1083194). L'automatisation augmente la rentabilité du drive en améliorant d'un côté la productivité du picking [collecte des articles], et en abaissant de l'autre des coûts spécifiques au canal de vente magasin (mise en rayon, ligne de caisse) : la croissance des volumes de commande en drive pourrait à terme, permettre de se rapprocher, en définitive et sous condition de nouveaux investissements, de la rentabilité du libre-service.</footnote>
assurent des prix bas, accélèrent la rotation des produits, améliorent les parts de marché, et enclenchent ainsi une dynamique cumulative. Mais une rupture dans cette dynamique devient en revanche très problématique : la diminution du débit en magasin entraîne une baisse des volumes d'achat, qui augmente les prix unitaires, etc. Cet enjeu se matérialise dans le débit des ventes - qui justifie le principal objectif du drive à sa création : maintenir le débit en magasin.

> « Je pense que [le drive] est surtout nécessaire pour récupérer des parts de marché et des clients. C'est surtout pour ça en fait. Parce qu'on sait tous que les hypermarchés, c'est de plus en plus compliqué. On voit, ils ont tous une perte de débit. Parce qu'on ne parle plus en termes de chiffre d'affaires, mais en termes de débit. A mon avis, ils essaient de trouver toutes les solutions pour essayer de retrouver ce débit, ce chiffre d'affaires, pour essayer de continuer. Oui, c'est ça qui est important. » (GD_10, responsable d'un drive adossé)

Dans les années suivantes, le drive, parce qu'il fournit des informations détaillées et fiables sur les consommateurs, se révélera un dispositif pivot dans la politique de données des enseignes. Mais c'est loin d'être le cas au moment de son déploiement. D'abord parce que ce nouveau canal de vente est principalement adopté par une frange de consommateurs très typés (principalement des ménages de jeunes actifs avec enfants), ce qui empêche d'utiliser les données recueillies pour réaliser des extrapolations. « La clientèle du drive était très spécifique. Ce qui fait que la data qu'on avait avant le covid sur le drive était intéressante, mais correspond à un ciblage-client précis, et pas à la masse de la population »<fnref n="52" />. Plus fondamentalement, la valorisation des données collectées via le drive se heurte aux mêmes limites que celles collectées via les cartes de fidélités : elles ne font pas l'objet d'une mise en qualité, tandis que les limitations sur les capacités de calcul restent inchangées. Aussi, malgré des données plus fiables que celles collectées via le canal de vente physique, le drive ne fait pas l'objet d'une politique de traitement des données. « Avant, on était plus en analyse globale : voilà, le e-commerce, ça nous a généré tant de chiffre d'affaires, tant de débit. Mais maintenant [depuis deux ans, autour de 2022], on est plus à analyser plus finement les différents types de retrait. »<fnref n="53" />

Par conséquent, le déploiement du drive réinvestit les tendances observées au moment de l'introduction de la carte de fidélité : les données apparaissent comme le sous-produit d'une digitalisation qui sert d'autres objectifs, et ne font pas l'objet d'une véritable stratégie de valorisation. L'orientation défensive des stratégies qui soutiennent ce déploiement en limite, en outre, les gains économiques : « C'est la notion de service [à la clientèle] d'un côté, puis de parts de marché par rapport à la concurrence. Après la rentabilité, effectivement, elle n'est pas là. »<fnref n="54" />

## 2/ Les années 2010 : accélération des stratégies numériques des enseignes

Les cartes de fidélité et le drive ont permis à la grande distribution d'accéder à d'importants volumes de données sur ses produits et ses clients. Mais leur déploiement répondait à des

<footnote n="52">⁵² GD_5, consultant, ex-Auchan.</footnote>

<footnote n="53">⁵³ GD_13, responsable de pôle à la DSI, Cora Informatique.</footnote>

<footnote n="54">⁵⁴ GD_9, délégué syndical national CFDT, groupe Carrefour.</footnote>
stratégies commerciales sans anticiper une réelle valorisation des données - qui s'insère par ailleurs difficilement dans le modèle économique de la grande distribution. Ainsi, tout au long des années 2000, faute de capacités de calcul suffisantes et faute de mise en qualité des bases, ces données sont restées relativement sous-exploitée par les enseignes. Mais la situation commence à changer à partir du milieu de la décennie 2010, qui marque une nette inflexion dans la trajectoire de digitalisation des enseignes.

Cette période est marquée par deux événements importants. D'abord, la démocratisation du cloud au cours des années 2010. Cette pratique, qui consiste à louer de la mémoire, des logiciels et des capacités de calcul sur des serveurs distants externes à l'entreprise, abaisse le coût d'accès à la puissance de calcul et étend les perspectives de valorisation de la donnée. Le déploiement du cloud est par ailleurs suivi de développements réglementaires : adopté en 2016, le règlement général de protection des données (RGPD) va contraindre les entreprises à centraliser et à fiabiliser le stockage et l'utilisation des données personnelles, mettant un coup d'accélérateur au processus de mise en qualité des bases de données (voir encadré). Ainsi, à cette période, sont levées les deux limites à l'exploitation des données héritées de la période précédente : l'amélioration de la puissance de calcul et la mise en qualité des bases de données existantes.

Les entreprises de grande distribution vont alors accélérer leur trajectoire de digitalisation et s'engager plus résolument dans l'exploitation des données. Elles vont s'appuyer pour cela sur deux leviers : d'une part, la migration vers le cloud qui renforce la puissance de calcul disponible ; d'autre part, le renforcement des stratégies omnicanales qui viennent alimenter et enrichir leurs bases de données. Sur cette base, une véritable stratégie d'exploitation des données se développe. Elle va notamment s'incarner dans l'émergence de nouvelles entités : les *data labs*, spécialisés dans le traitement des données. L'ensemble de ces développements se produit dans un même intervalle de temps – entre 2015 et 2020 – qui correspond à cette phase d'approfondissement de la digitalisation des enseignes associée à une nouvelle politique de valorisation des données.

Mais pour quels usages ? Si les moyens alloués au numérique augmentent, ils ne transforment pas pour autant le modèle économique des enseignes. Celles-ci identifient non sans raisons l'amont (rapports avec les fournisseurs, notamment) comme le principal gisement économique à activer via l'exploitation des données, mises au service du renforcement de la centralisation et de nouvelles marges arrière : la pesanteur des modèles économiques continue de structurer fortement l'appropriation de ces technologies.

*L'augmentation de la puissance de calcul : la migration vers le cloud.*

A partir du milieu des années 2010, les enseignes entament leur migration vers le cloud. « *Je dirais qu'on a commencé vraiment à observer ça vers 2014-2015. Donc c'est assez récent. Mais c'est quasiment inéluctable* »<fnref n="55" />. Le cloud permet aux entreprises de louer de la mémoire et de la puissance de calcul sur des serveurs externes, accessibles par internet, détenus par des entreprises spécialisées – les plus importantes étant les grands acteurs du

<footnote n="55">⁵⁵ GD_4, directeur de l'innovation dans une enseigne.</footnote>
numérique, comme Amazon, Google, Microsoft. L'externalisation de la puissance de calcul permet aux entreprises d'accéder à davantage de puissance pour des coûts réduits, et lève ainsi les contraintes antérieures qui limitaient le traitement des données.

« C'est arrivé fin des années 2010, en 2018-2019, où là, on a eu des gros besoins de moderniser des systèmes d'information et en particulier d'aller sur des environnements qu'on appelle de big data. Donc c'est d'avoir des environnements qui nous permettent de stocker plus de données, de ne plus être contraints avec des limitations qu'on pourrait avoir avec des serveurs installés sur nos infrastructures, et d'avoir plus de puissance de calcul à la demande, pour stocker plus d'information et croiser des systèmes différents. » (GD_13, responsable de pôle à la DSI, Cora Informatique)

Ces nouvelles technologies permettent d'accéder à de nouvelles technologies de traitement des données, et d'exploiter des bases beaucoup plus détaillées, de descendre en granularité, tout en traitant ce volume croissant d'informations dans un laps de temps réduit. Ces nouvelles possibilités produisent des effets sur différentes applications en magasin.

« [Avant] on ne descendait pas au niveau de l'EAN [code-barre, NDA], on restait au niveau des rayons, des catégories, pour ne pas avoir une trop grosse volumétrie [de données]. Ce qui permettait en fait de calculer les données très rapidement et en cas de problème de le relancer très rapidement. Quand on a commencé à vouloir traiter la volumétrie avec une granularité vraiment très fine, les temps de traitement étaient beaucoup plus longs. Ce qui posait problème. (...) Alors que là on a mis en place des processus, des contraintes d'interface, de la grosse volumétrie. Et puis en fait en utilisant les outils type Stambia pour la partie ETL mais également du Snowflake etc. [instruments d'analyse de donnés, NDA], on a pu maintenant mettre à disposition les données à peu près à 2h du matin. Alors qu'avant, on y arrivait difficilement entre 9 et 10h du matin. Avec une granularité beaucoup plus fine qu'avant. (...) 10 ans plus tôt ça aurait été compliqué je pense [de mettre en œuvre des applications comme le renforcement de l'automatisation des commandes, le référentiel client unique], parce qu'il y avait aussi une vraie problématique de puissance calcul et de puissance de stockage, parce que ça nécessite quand même de la volumétrie et potentiellement de la puissance de calcul. » (GD_12, chef de projet chez Cora informatique).

Ces capacités accrues permettent notamment de développer, versant données-clients, un « référentiel client unique » qui vise à centraliser les données recueillies sur chaque client dans un référentiel unique - ce qui permet de croiser les données disponibles sur chaque client et facilite leur actualisation. Ce développement est encouragé par les développements réglementaires, comme le RGPD qui vise à encadrer l'utilisation des données par les entreprises et renforce les contraintes qui pèsent sur le stockage et l'utilisation des données personnelles.

## Encadré 6. Le RGPD dans la grande distribution

Les progrès du cloud ont entraîné un développement des stratégies de valorisation des données au sein des entreprises, ce qui accroît considérablement l'importance des enjeux liés au traitement des données. Adopté en 2016 et entré en application en mai 2018, le Règlement Général de Protection des Données répond à ces nouveaux enjeux : il vise à encadrer le traitement des données et s'applique à toutes les entreprises. A l'échelle plus spécifique de la
grande distribution, l'entrée en application du texte coïncide avec l'approfondissement de la
digitalisation que nous mettons en évidence dans cette étude. En imposant des principes
contraignants sur la collecte, le traitement et le stockage des données, le RGPD entrave certaines
pratiques qui avaient cours dans la distribution : « Avant on pouvait faire un peu tout ce qu'on
voulait [avec les données], mais on n'avait peut-être pas les moyens de le faire. Maintenant qu'on
a les moyens de le faire, on nous dit : attention, vous ne pouvez pas faire tout et n'importe quoi,
parce qu'il y a le respect de la vie privée. »<fnref n="36" /> Surtout, pour assurer la conformité du traitement des
données, le RGPD encourage une modernisation des systèmes informatiques : l'amélioration de
la qualité des données, la tenue d'un référentiel client unique, la centralisation des données au
sein de services dédiés (qui préfigurent les data labs) facilitent en effet la mise en conformité avec
les règles du RGPD : « Mettre en place un référentiel client unique [ça permet de] se mettre en
conformité par rapport aux règles du RGPD et des choses comme ça. »³⁷ ; « L'avantage du
référentiel client unique, c'est d'avoir la dernière information et de centraliser les mouvements
qui sont faits dans chaque application. Et de pouvoir centraliser l'application du RGPD. C'est-à-
dire si un client nous demande un droit à l'oubli, donc c'est dans le référentiel client unique qu'il
doit mettre tout ça. »³⁸

L'externalisation de la capacité de calcul accroît l'efficacité et les possibilités de traitement
des données. Mais elle a aussi pour corolaire le renforcement de la dépendance des
entreprises du secteur aux grands prestataires issus du secteur numérique, qui renforcent
leur influence dans les orientations technologiques du secteur – en particulier dans un
contexte de forte asymétrie dans la maîtrise technique entre le prestataire et l’entreprise-
cliente. L’adoption d’un fournisseur pour le stockage des données influence ainsi le
rapprochement des systèmes informatiques dans d’autres domaines. Par exemple, chez
Cora, le choix d’AWS pour les services cloud s’inscrit dans la continuité de partenariats
antérieurs sur les dimensions e-commerce. Chez Carrefour, un partenariat avec Google
pour le traitement de la donnée va de pair avec l’adoption de la suite bureautique et des
outils Google au détriment d’Adobe pour une série d’autres applications dans l’entreprise⁵⁹.
Dans ce contexte, on peut s’interroger sur la pertinence de certains cas d’usages poussés
par ces fournisseurs, qui cherchent avant tout à encourager l’utilisation de nouveaux outils
nécessitant une grande puissance de calcul (IA générative, assistants vocaux...). Compte-
tenu des ressources limitées pour les investissements et du pragmatisme des patrons de la
distribution, on peut douter que des sommes significatives soient en jeu ; il n’en reste pas
moins que cette situation, évoquée avec inquiétude par plusieurs interlocuteurs, illustre la
menace d’une perte de contrôle sur la conduite du changement technologique dans le
secteur – avec la diversion d’une partie des ressources, orientée vers ces cas d’usage peu
convaincants.

<footnote n="36">³⁶ GD_12, chef de projet chez Cora informatique.</footnote>

<footnote>GD_12, chef de projet chez Cora informatique.</footnote>

<footnote n="58">⁵⁸ GD_13, responsable du pôle data, Cora Informatique.</footnote>

<footnote n="30">³⁰ Dans les processus de fusions et de rachats entre les enseignes se jouent alors aussi les enjeux concurrentiels et des transferts de parts de marché entre les grands acteurs du numérique : l'absorption de Cora par Carrefour signifie aussi la migration de ses données vers les serveurs de Google au détriment de ceux d'AWS. Ainsi, du point de vue des grands fournisseurs de solutions numériques, capter une enseigne sur les services cloud permet de conquérir un marché sur d'autres solutions.</footnote>
« Ce qui se passe aujourd'hui, comme dans beaucoup d'entreprises, mais enfin, bon, c'est plus marqué dans la distribution : c'est que souvent, le cerveau est périphérique. J'entends par là que ce sont les tiers, les fournisseurs principalement, les boîtes de conseils, etc., qui vont amener l'éclairage et soi-disant les solutions. (...) Donc finalement, on va être soumis à un flot marketing qui va venir de l'extérieur et qui va faire qu'au bout du compte, on va tous s'aligner. (...) Donc récemment, pratiquement toute la distribution a été démarchée par des grands groupes, les GAFAM, expliquant qu'il n'y avait point de salut en dehors de l'IA générative. Donc aujourd'hui, ce n'est pas un calcul mûrement réfléchi chez nous, mais une pratique qui est quasiment imposée de l'extérieur. » (GD_4, directeur de l'innovation dans une enseigne)

« Cette approche des IA générative, c'est, dans ce que je crois comprendre, ce qui les interpelle le plus à date. Tout simplement parce que comme dans toutes les courbes d'apprentissage, on est dans la phase d'engouement. Et finalement, il y a toujours beaucoup d'attentes qui sont là et qui seront peut-être déçues d'ici un an ou deux. Si je pouvais faire un parallèle qui sort du cadre de notre réflexion : il y a deux ans, tout le monde se gargarisait du Métavers. Il y a eu beaucoup d'enseignes qui ont voulu s'engager résolument là-dedans, qui ont mis un peu de pognon, pas trop fort heureusement pour elles, mais en tout cas elles ont multiplié les initiatives pour défricher le terrain. Le soufflé est très largement retombé et les usages se sont pas mal assagis. Je fais le pari que l'engouement qu'on connaît à l'instant t sur l'IA générative va suivre à peu près le même chemin. » (GD_3, ingénieur dans un centre consacré à l'innovation dans la grande distribution)

*L'amélioration des canaux de collecte : le renforcement de « l'omnicanalité ».*

À la même période, parallèlement la migration sur le cloud, les grands groupes intensifient leurs stratégies de digitalisation – notamment autour du parcours client. « On peut considérer que depuis... 2015 pour certaines, [les enseignes] ont eu cette réflexion et ont commencé à la mettre en œuvre de manière un peu plus rapide à partir de fin 2017-2018. On peut dire que là ils ont mis l'accent, ils ont mis un coup d'accélérateur»<fnref n="60" />. Cette intensification se donne notamment à voir dans des choix de gouvernance. En 2017, après des années de gouvernance erratique marquées par un recul du chiffre d'affaires, des bénéfices et du cours de l'action, le conseil d'administration du groupe Carrefour nomme un nouveau PDG : Alexandre Bompard, qui tire sa réputation de la transformation digitale du groupe FNAC. Six mois plus tard, celui-ci dévoile une nouvelle feuille de route pour le groupe, le plan stratégique Carrefour 2022, dans lequel numérisation et développement des canaux de vente digitaux occupent une place centrale. Le groupe renforce alors le déploiement du drive, sur lequel il accusait un certain retard, et en 2018, conclut un partenariat avec Google pour explorer de nouvelles applications de e-commerce et améliorer le traitement de la donnée, via la constitution d'un data lab commun (voir infra).

« Longtemps, Carrefour a été très magasins physiques, avec un canal unique qui était le canal physique client. Depuis 2018 à peu près, à l'arrivée d'Alexandre Bompard, il y a une nouvelle culture qui est apparue, avec la priorité à ce qu'on appelle l'omnicanalité [mise en cohérence des canaux de vente physiques et digitaux, NDA]. (...) Alors c'est un petit peu là-dessus que ce sont transformés un petit peu les magasins, et les options d'achats, avec

<footnote n="60">⁶⁰ GD_7, cheffe de projet digitalisation aux services achats du groupe Carrefour et négociatrice de branche.</footnote>
notamment le développement du drive et de la livraison à domicile. (...) La stratégie, c'était déjà d'augmenter les parts de marché par tous les moyens. La digitalisation, avec l'omnicanalité, était un des moyens. Et l'autre stratégie, c'était d'utiliser les data dans tous les sens possibles. Donc d'une part, pour la connaissance des clients, des habitudes d'achat, mais aussi d'utiliser les datas pour revendre la data aux gros fournisseurs. **Question.** - OK. Ça, ça n'existait pas avant ? **Réponse.** - Non, du tout. » (GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour)

De manière significative, les stratégies commerciales qui visent à conquérir ou préserver les parts de marché (augmenter les parts de marché par tous les moyens) se doublent désormais d'une vision de la digitalisation comme une source de données valorisables (utiliser la data dans tous les sens possibles). Des mouvements similaires, liés à l'accélération de la digitalisation, ont lieu au même moment dans d'autres enseignes, comme en témoigne par exemple un salarié de la DSI de Cora : « [Autour de 2018] il y a eu un membre de la direction qui a été recruté sur un profil e-commerce. Alors, tout ce qui est référentiel client unique a été développé en parallèle, tout ce qui est parcours client, la fidélité etc. »<fnref n="61" />

L'accentuation de la digitalisation passe notamment par le renforcement des stratégies « omnicanales » basées sur le développement des canaux de vente digitaux. Le renforcement du drive va jouer ici un rôle très particulier. Dans un contexte de croissance des investissements des enseignes sur ce canal de vente, la pandémie de Covid-19 (printemps 2020) va encourager l'adoption du service par une fraction bien plus large, et bien plus diversifiée, de consommateurs – avec un effet rétroactif sur la qualification des données accumulées depuis le début des années 2000.

« A partir du 17 mars 2020, avec le port du masque et compagnie, les gens se ruent sur le digital. Notamment le circuit drive qui a explosé, qui a doublé son chiffre d'affaires. Qu'est-ce qui se passe à ce moment-là ? Quand vous êtes sur un drive ou sur du e-commerce, sur Amazon, là pour le coup la qualification de la base de données est parfaite. Du moins, pas parfaite, mais très solide. (...) Ce n'est pas seulement que les clients qui vont au drive ont une base de données qualifiée. C'est que si je suis client depuis 10 ans chez Carrefour, avec la carte de fid, et qu'ils savent tout ce que ma carte de fid achète, mais qu'ils ne savent pas qui je suis pour les raisons que j'évoquais tout à l'heure, et que j'ai mon adresse et mon email et mon téléphone, et que du jour au lendemain je vais sur le drive, c'est en fait dix ans de stock de data qui se qualifie. C'est ça qui était important. (...) *En fait, on a dix-quinze ans de data qui deviennent qualifiées.* » (GD_5, consultant)

Service auparavant relativement périphérique, le drive devient alors un dispositif essentiel dans le chiffre d'affaires des magasins. La place du drive dans le commerce des produits de grande consommation, estimée à 5% avant-Covid (Fédération du Commerce et de la Distribution, 2019), aurait pu doubler depuis cette période – comme l'explique un salarié de drive :

« Nous, on a eu beaucoup de clients qui ont essayé le drive pendant la période du Covid qui se sont dit : on va rester au drive quoi. On ne paie pas plus cher et puis de l'autre côté,

<footnote n="61">⁶¹ GD_12, chef de projet chez Cora informatique.</footnote>
on a un service, on n'a plus besoin de se promener dans le magasin pendant je ne sais pas combien de temps... Donc il y a vraiment beaucoup de gens qui sont restés sur le drive. (...) Moi je parle plus au nom de mon magasin, que je connais, mais on peut tourner entre 10 à 12% du chiffre d'affaires de l'alimentaire. (...) Donc c'est énorme. Ah non mais c'est énorme ! C'est énorme. (...) Il y a eu l'effet Covid où ça a vraiment tout changé la donne. Aujourd'hui, le drive est un réel besoin pour les grandes surfaces pour récupérer du chiffre d'affaires. » (GD_10, responsable d'un drive adossé)

En 2023, la FCD (Fédération du Commerce et de la Distribution) recense 6200 drives en France, pour 2300 hypers et 5875 supers (hors discounters)<fnref n="62" />, et 25% des foyers français y effectuaient au moins un achat par mois (Carrefour, 2024). Et la stratégie omnicanale encourage une sophistication du service : désormais disponible sur les applications-clients, le drive est également complété par un service de livraison à domicile assuré par des plateformes comme *Uber Eats* ou *ShopHopHop*. Notons que ces services de livraison sont coûteux pour les enseignes qui doivent rémunérer la plateforme via un système de commissions - de sorte que ces stratégies omnicanales donnent à nouveau à voir les difficultés de la grande distribution à transformer la numérisation en source de gain économique. **La différence, désormais, est que ces mutations ne poursuivent plus uniquement des objectifs commerciaux, mais sont directement perçues comme des sources de captation de données. Le développement de ces nouveaux canaux de vente se traduit ainsi par une amélioration de la qualité et de la fiabilité des bases de données.**

## Le déploiement de stratégies de valorisation des données : constitution et filialisation d'entités data

Des bases de données enrichies, centralisées, et l'accès à de nouvelles technologies de traitement encouragent les enseignes à intensifier leurs stratégies de valorisation des données, ce qui se manifeste à travers la constitution de nouvelles entités au sein des entreprises. La valorisation des données suppose en effet un travail préalable de mise en qualité des bases, ainsi qu'un travail de valorisation ou de commercialisation des données. Ces nouvelles entités ont donc vocation à regrouper l'ensemble de ces activités : nettoyage, qualification et fiabilisation, gestion de l'architecture des bases, définition de cas d'usage pertinents pour l'entreprise et commercialisation à des tiers de prestations tirées de leur exploitation.

« Globalement, en fait, tous les grands groupes ont une stratégie data depuis une dizaine d'années à peu près. (...) Et la stratégie data, c'est d'être capable de remettre dans un référentiel des données assez longues pour avoir un historique, mais mises en qualité. C'est-à-dire que la donnée est toilettée, on décèle les anomalies, éventuellement s'il y a des manquants, on les recalcule, et puis surtout le flux d'alimentation est un flux complètement automatisé qui jour après jour, heure après heure, mois après mois, ça dépend de la périodicité de la donnée, va la mettre à jour dans votre référentiel. Donc ça, ça sert au KPI [construction des indicateurs de performance, NDA], pour l'IA, pour nourrir des applications autres systèmes informatiques comme SAP, etc. SAP venant lui-même nourrir

<footnote n="62">⁶² https://www.fcd.fr/le-secteur/le-commerce-et-la-distribution/ [consulté le 15/10/2023]</footnote>
des données. Donc voilà, on a besoin de cette infrastructure quoi qu'il arrive. » (GD_4,
directeur de l'innovation dans une enseigne)

« Pour vendre la donnée, il faut que la donnée soit qualifiée. Typiquement, par exemple, pour la partie référentiel client unique, il faut, un, s'assurer qu'on a le droit de la revendre, donc l'histoire de opt-in/opt-out [consentement du consommateur]. Mais également, il faut savoir enrichir la donnée. (...) Mais on n'a pas encore été jusqu'au bout d'aller analyser, en fait, les habitudes d'achat des clients (...) C'est ces dernières années, avec la partie e-commerce, la partie omnicanale, parcours-client, on commence dessus. Et avec les possibilités techniques offertes par le Big Data, la datalyse, etc., on avance dessus. Mais la revente, on va dire, de ce type de données valorisées... ce n'est pas encore à l'ordre du jour. (...) Donc la donnée, on en a plein. Maintenant, la donnée exploitable, on en a. Elle nécessite d'être améliorée, nettoyée et tout ça, analysée. » (GD_12, chef de projet chez Cora Informatique)

La constitution de telles entités est relativement parallèle entre les enseignes, et souligne à
nouveau la charnière historique du milieu des années 2010 : le *databa* de Carrefour est
lancé à l'été 2018, dans le cadre de son partenariat avec Google. Auchan et Casino l'ont
précédé en faisant toutes deux le choix de filialiser leurs nouvelles entités lancées en 2015 :
Valiuz pour les enseignes du groupe Mulliez, RelevanC pour les enseignes du groupe
Casino. Dans ce cas, le choix de la filialisation s'explique par la volonté de couvrir les
différentes activités d'un groupe (par exemple, différents formats d'enseignes, ou les
enseignes alimentaires et non-alimentaires) voire de commercialiser des prestations de
traitement des données auprès des enseignes concurrentes - en particulier, les
groupements d'indépendants dont les services centraux sont allégés par rapport aux
intégrés. « Avant il y avait des départements au sein de chaque enseigne qui faisaient le
même travail autour de la donnée. Et en fait là nous, on va tout centraliser chez RelevanC,
pour d'une part optimiser les coûts, et d'autre part être vraiment le référent données au
sein du groupe Casino »<fnref n="63" />. Les groupes plus modestes comme les groupements
d'indépendants se dotent eux aussi, à la même période, d'équipes data dédiées : Cora lance
par exemple son pôle data en 2018, au moment du projet Renaissance ; c'est également le
cas chez Intermarché.

Le fait que certaines de ces entités soient constituées comme des filiales permet d'avoir
accès à des données comptables et de **quantifier les coûts nécessaires à la mise en qualité**
**et à la valorisation des données.** La main d'œuvre employée par ces entreprises étant
exclusivement consacrée au traitement des données, l'évolution de la masse salariale
constitue un bon indicateur pour évaluer les moyens consacrés à cette activité et prendre la
mesure de leur développement<fnref n="64" />. Entre 2020 et 2023, la masse salariale de RelevanC est
passée de 6,52 millions d'euros à 9,22 millions ; celle de Valiuz, dont la progression est

<footnote n="63">⁶³ GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab.</footnote>

<footnote n="64">⁶⁴ Pour l'année 2023, le chiffre d'affaires de ces structures s'élevait à 6,77 millions d'euros pour Valiuz et à 67 millions d'euros pour RelevanC. Mais cet indicateur ne donne qu'une idée très imparfaite de l'activité de ces structures. D'abord, parce qu'il est partiellement constitué par des ventes de services à l'entreprise-mère, qui font l'objet de prix internes. Ensuite parce qu'une partie des recettes n'apparaît pas dans les comptes : le partage de données avec les industriels (*data sharing*) qui représente une part importante de l'activité constitue, en fait, la contrepartie commerciale des marges arrières consenties par les industriels, directement reventilées en magasin sans être internalisées par la filiale.</footnote>
encore plus spectaculaire, a plus ou moins doublé chaque année sur cette même période pour atteindre 8,85 millions d'euros en 2023⁶³. D'après les informations recueillies lors des entretiens, autour de 200 salariés - experts data (data scientists, analysts, ingénieurs), services support et commerciaux - seraient employés dans chacune de ces entités. De même au sein des services informatiques de Carrefour, la politique de recrutement concerne désormais essentiellement des experts data :

« On s'est plus orienté vers des profils, surtout ces dernières années, de data scientists, des choses comme ça. (...) [A partir de] 2018 à peu près. C'est vraiment là qu'il y a eu la prise de conscience de l'omnicanalité et de l'exploitation des data. (...) Vous voyez, il y a vraiment une recherche de profils qui est vraiment très particulière maintenant. La data, c'est quelque chose qui est devenu vraiment très important pour Carrefour. » (GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour)

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6. Évolution de la masse salariale des entités data. Source : auteur, à partir des comptes sociaux des entreprises.</figcaption></figure>

## La valorisation des données

Quel est l'enjeu du traitement de ces données ? Il se décline principalement en trois types d'usages : la revente de données aux fournisseurs (data sharing), le développement de nouvelles applications marketing (personnalisation, croisements d'informations...) et les usages internes à vocation opérationnelle.

### 1. La revente aux fournisseurs (data sharing)

Les données peuvent d'abord faire l'objet d'une revente aux industriels - qui constituerait actuellement la principale activité des entités data. La grande distribution, qui s'intercale entre l'industriel et les consommateurs, rend en effet le marché opaque pour le fournisseur - seul le distributeur disposant d'informations détaillées sur la géographie des ventes ou le profil de la clientèle :

« L'industriel ne peut pas savoir ce qui se passe au sein du réseau. Il est impossible de modéliser l'organisation des flux, un achat via un grossiste, les destructions de

<footnote n="63">⁶³ Informations tirées des comptes sociaux publiés par les deux entreprises.</footnote>
marchandises. Cette info est vraiment nécessaire pour l'industriel et elle lui permet d'activer un plan affiné. »<fnref n="66" />

En principe, le *data-sharing* vise à éclaircir ce marché en commercialisant des informations et des tendances (géographie et sociologie des achats) auprès des industriels – qui ont traditionnellement recours aux services d'entreprises spécialisées, les panélistes, pour réussir à cerner leur clientèle. Du point de vue de la grande distribution, l'opération consiste donc à se substituer aux panélistes comme fournisseurs d'informations sur les tendances de consommation – avec un avantage de taille sur ceux-ci : celui de pouvoir exercer une pression sur les fournisseurs dans le cadre des négociations commerciales pour les pousser à l'achat de leurs propres services. Ce partage de données sert le plus souvent de contrepartie aux marges arrières négociées par les services achat – autrement dit, les données ne sont pas monétisées en tant que telles, mais par l'intermédiaire de remises de prix sur les marchandises. Ce mode de valorisation a le mérite de s'inscrire avec pertinence dans le modèle économique de la grande distribution : les données soutiennent des marges arrières qui peuvent alimenter les baisses de prix, accélérant ainsi la rotation des produits.

« Les glaces Cornetto, on va prendre un exemple simple. Les glaces Cornetto, c'est très saisonnier. On le sait, mais ça va aussi dépendre de la localisation. Donc nous en fait, on va étudier quel type de... enfin, quel segment d'une population va manger des Cornetto, on va segmenter, on va créer des segmentations, et ensuite on va voir combien de fois par mois, combien de fois par semaine, à qui les industriels devraient s'adresser pour augmenter leurs ventes. (...) Plutôt que de dépenser en veux-tu en voilà, ils vont vraiment cibler leurs efforts sur les clients qu'ils vont estimer les plus importants pour eux. Et ça, c'est grâce à la donnée qu'on va justement pouvoir faire ça. Ce qu'on ne pouvait pas faire avant aussi finement que ça. Et du coup, l'objectif de la monétisation, ça va vraiment justement être de les accompagner dans ces efforts-là. Alors à la base, cette monétisation était faite, (...) en gros, c'est ce qu'on appelle les contreparties achat. En gros, l'industriel quand il va voir l'acteur de la grande distribution, ils vont négocier une fois par an des budgets. Je ne sais pas, par exemple il va dire : je vous achète pour X euros de Cornetto, et en contrepartie le retailer va dire, vous allez pouvoir utiliser nos données à des fins marketing. Donc ça va être des budgets additionnels qui vont se mettre dans cette négociation. » (GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab)

Pourtant, ce mode de valorisation suscite des frictions – aussi bien auprès des industriels et qu’auprès du personnel de ces nouvelles entités data. Les industriels d’abord dénoncent la contrainte qui pèse sur l’achat de ces services additionnels

<footnote n="66">⁶⁶ Audition d’Alexandre Masiak directeur de la société Coopelec SCRL (centrale de service Leclerc/Europe) devant la Commission d’enquête parlementaire sur la situation et les pratiques de la grande distribution et de leurs groupements dans leurs relations commerciales avec les fournisseurs, 22/07/2019 [compte-rendu n°90] Tous les comptes-rendus de la Commission sont disponibles à l’adresse suivante : https://www2.assemblee-nationale.fr/15/autres-commissions/commissions-d-enquete-de-la-xv-eme-legislature/commission-d-enquete-sur-la-situation-et-les-pratiques-de-la-grande-distribution-et-de-ses-groupements-dans-leurs-relations-commercialles-avec-les-fournisseurs/(block)/ComptesRendusCommission</footnote>
dans le cadre des négociations commerciales et en dénoncent le caractère fictif - ou plutôt, la disproportion entre la facturation et la nature des services, comme le relève le récent rapport d'une commission d'enquête parlementaire (Benoît & Besson-Moreau, 2019). On peut imaginer que, quelle que soit la qualité réelle des données partagées, les industriels préféreraient rester maîtres de leur stratégie commerciale en choisissant le prestataire auquel ils s'adressent pour obtenir des tendances de consommation. Pour le personnel des entités data, ce mode de valorisation des données n'est guère plus satisfaisant dans la mesure où il affaiblit leur position au sein des groupes, en la subordonnant à la politique des centrales d'achat et en diluant leur propre contribution au résultat de l'enseigne : la valeur du *data sharing* étant directement reventilée au niveau des magasins sous forme de marges arrière, le chiffre d'affaires officiel des entités data ne reflète qu'imparfaitement leur contribution aux gains de l'enseigne. Dans un contexte où le *data sharing* représente leur principale activité, le personnel des entités data exprime une certaine volonté de contourner cette organisation en court-circuitant les centrales d'achat et en se présentant, finalement, comme des acteurs à part entière sur ce marché :

> « Alors à la base, cette monétisation était faite, (...) en gros, c'est ce qu'on appelle les contreparties achat. (...) Maintenant, ça va être un peu moins le cas. Nous, l'objectif de [notre entité], c'est que ce soit *on top*, et que ce soit de la marge brute pure additionnelle. Et donc pour ça, nous on va s'adresser maintenant directement aux industriels, ce qu'on ne faisait pas avant. » (GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab)

## 2. Les usages marketing

L'exploitation des données contribue à améliorer un principe de base de l'activité commerciale : adresser le bon produit au bon client, au bon moment (Moati, 2001). Avec l'augmentation de la puissance de calcul, l'amélioration de la granularité des données permet un ciblage beaucoup plus fin de la clientèle – à la fois en termes de connaissance des préférences de chaque client et par la constitution de clusters plus homogènes, dont les réactions aux propositions des enseignes peuvent être anticipées par algorithmes. La politique promotionnelle en devient à la fois plus personnalisée et économiquement plus efficace : toute amélioration du ciblage des promotions permet en effet d'atteindre le même objectif commercial pour un coût moindre.

> « Les retailers avec lesquels je discute ont mobilisé des technologies de la data science et de l'intelligence artificielle essentiellement pour faire de la catégorisation des produits, de la catégorisation des consommateurs. Donc ils utilisent toute la capacité de ces technos-là à définir des clusters, à mettre les gens en petits paquets, en fonction bien souvent de caractéristiques comportementales, pour dire finalement : ce petit paquet là est assez homogène en termes de comportement, donc si j'interagis de telle manière avec lui, voilà la manière dont il devrait réagir. Donc cette logique de clusterisation, comme ça, en fonction de patterns, elle a été très largement utilisée. Et là, les technos de la data science et de l'intelligence artificielle sont mobilisées là-dessus. » (GD_3, ingénieur dans un centre consacré à l'innovation dans la grande distribution)
« Là, grâce à l'utilisation de la donnée récente, donc la personnalisation ça a commencé aux Etats-Unis je dirais après 2015. Là ça a vraiment accéléré, il y avait de plus en plus d'acteurs sur le marché. (...) On est capables maintenant, justement, de passer d'une segmentation à une personnalisation, et donc de cibler one-to-one le comportement de chaque consommateur. Et c'est assez puissant parce que derrière, la personne va avoir beaucoup plus de chances d'utiliser cette promotion qu'auparavant. (...) Et c'est ça je dirais la plus grande avancée de ces dernières années, ça va être cette personnalisation de la donnée, contrairement à la segmentation qui avait lieu jusqu'à maintenant. » (GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab)

Ces pratiques marketing tirent parti de la complémentarité au sein des groupes, qu'il s'agisse de différents formats de magasin (proximité, super, hyper) ou de la complémentarité entre enseignes alimentaires et non-alimentaires. Les croisements entre ces bases de données permettent non seulement une connaissance plus fine des clients et une meilleure anticipation de leur comportement, mais également de faire de l'extension d'audience : permettre à telle enseigne de transmettre des promotions pertinentes via le canal de vente d'une enseigne partenaire - par exemple, permettre à une enseigne alimentaire d'adresser une promotion sur des grillades au moment de l'achat d'un barbecue dans un magasin de bricolage, et ceci en mettant à profit les différents canaux numériques pour adresser directement les promotions aux clients (newsletters, e-commerce, applications smartphone, scanettes dont le développement est concomitant...).

« Le partage de data clients entre enseignes différentes permet d'avoir une idée d'un parcours qui est beaucoup plus riche que quand il est circonscrit à l'échelle d'une enseigne. Donc il y a à la fois, à destination des enseignes, des usages liés à la mutualisation, et des usages liés, c'est ce qu'on évoquait au tout début, qui sont des usages du retail média, pour monétiser l'audience auprès de commerçants qui ne sont pas ceux qui sont les détenteurs de la data. » (GD_3, ingénieur dans un centre consacré à l'innovation dans la grande distribution)

« Là, c'est ce qu'on appelle de l'extension d'audience et du display en dehors des sites... c'est un peu technique, mais en-dehors du site mère. Par exemple, Carrefour va pouvoir faire de l'advertising [de la publicité, NDA] sur le site de la Redoute, sur Showroom privé. (...) Et c'est ça qui est intéressant dans le monde du retail actuel, c'est qu'il y a beaucoup de consolidation comme ça entre les différents groupes, ce qui n'était pas du tout le cas avant. Notamment entre l'alimentaire et le non-alimentaire, qui étaient vraiment très cloisonnés. » (GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab)

On l'a dit : la personnalisation du marketing reste, dans une certaine mesure, contradictoire avec les modèles économiques de la grande distribution. Aussi, ces applications ont surtout vocation à être valorisées auprès d'acteurs extérieurs : par la revente d'espaces et de services publicitaires (dits *retail media*), soit auprès d'entreprises tierces, soit auprès des fournisseurs à titre de contrepartie aux marges arrières. Dans ce cas, ces services restent sous le contrôle des centrales d'achat. Dans ce contexte, le déplacement sur le marché publicitaire proprement dit, hors
du contrôle des services achat et source de marge nette, apparaît naturellement comme un objectif des entités data : « *Toute la partie retail media, ça va être... Je sais pas, je dirais 30% de nos activités. Mais ça a vocation à évoluer.* »<fnref n="67" /> Au sein des enseignes en revanche, la personnalisation du marketing reste marginale comme source de valorisation des données – sous la pression de la logique des services achats, au détriment de la logique plus marketing des data labs. Le cas du déploiement du catalogue numérique illustre bien ces rapports de force et la persistance de la logique de massification des achats et de standardisation des ventes (voir encadré).

**Encadré 7. Le déploiement du catalogue numérique, une illustration de la détermination des usages digitaux par les contraintes organisationnelles**

La substitution du catalogue numérique (accessible via QR code ou via l'application sur smartphone) aux anciens catalogues papier pourrait représenter un jalon important dans le déploiement d'un marketing plus personnalisé et du retail media (revente d'espace et de service publicitaires auprès des clients de l'enseigne). En s'émancipant du papier, les applications permettent en effet de personnaliser les promotions adressées au consommateur. Mais l'ampleur de ces transformations reste limitée par les contraintes organisationnelles de la grande distribution, et notamment par le rôle central qu'y conservent les services achats.

Pour le comprendre, il est nécessaire de remonter aux années 1990, quand un catalogue papier national se substitue aux tracts promotionnels locaux imprimés par les magasins. Ce catalogue apparaît principalement, lui aussi, comme un instrument de contournement de la loi Galland : il constitue en effet une contrepartie tangible aux marges-arrières qui, à partir de cette période, connaissent une forte augmentation. (Les marges arrières auraient augmenté de 80% entre 1997 et 2004 – Assemblée Nationale, 2019.) A ce titre, le catalogue a constitué un puissant outil de centralisation : *géré par le service achat pour améliorer son rapport de force avec les industriels, il impose la même politique et le même agenda promotionnel à tous les magasins de France.*

En théorie, le déploiement des applications numériques devrait permettre à la politique promotionnelle de s'émanciper des contraintes physiques du catalogue papier et d'adresser des promotions personnalisées ajustées à chaque profil de consommateur – conformément aux recommandations des services data.

« Le catalogue papier, en 25 ans, a été un levier extraordinairement puissant de la centralisation, de la massification, de la standardisation. (...) La fin du catalogue papier, encouragée par la loi maintenant, enlève le principal outil de centralisation utilisé dans la négo. Et permet aux centrales d'achats de reventiler leurs moyens sur des outils digitaux. (...) Le digital, avec le *data lake* et compagnie, permet de faire de la promotion tout de suite, pour vous, pour moi, de façon différente. Donc on s'exonère de l'espace et du temps. (...) Alors, la fin des catalogues a commencé, mais elle est loin d'être faite. »
(GD_5, consultant, ex-Auchan)

Mais les anciens usages résistent. D'abord, en raison du maintien d'un catalogue papier distribué en grande surface pour les clients moins familiers des applications numériques. Mais surtout, en raison de la résistance des services achat auxquels le catalogue unique sert principalement

<footnote n="67">⁶⁷ GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab.</footnote>
d'instrument de massification des achats et des promotions et simplifie donc la négociation avec les fournisseurs. Paradoxalement, alors que les applications émancipent les enseignes des contraintes d'unité de temps et de lieu propre au catalogue physique, elles restent principalement mobilisées pour diffuser au format numérique les mêmes promotions que le catalogue papier. La véritable personnalisation, elle, se limite à une ou deux pages de ce nouveau catalogue virtuel : « On a le catalogue normal qui existe, avec tous les produits habituels de promotion et tout ça, mais dans le catalogue virtuel, il y a une ou deux pages [personnalisées] qui sont mises en avant par rapport à des produits qui soit sont pris régulièrement, soit sont susceptibles d'intéresser le client, au regard de ses habitudes d'achats. »<fnref n="68" />

L'aventure des applications-clients illustre ainsi l'inertie de la distribution des pouvoirs dans la grande distribution : malgré des inflexions, le pouvoir reste localisé au niveau des services achats et se traduit par une politique de « flux poussé » des marchandises que ces services cherchent à écouler en masse. L'activité des services marketing et data reste encore largement subordonnée à cette logique et peine à se traduire par une transformation de l'organisation des achats, suivant un flux « tiré par la demande ».

### 3. Des usages opérationnels internes.

Le traitement des données soutient enfin des usages opérationnels internes. On se limitera ici à deux exemples qui paraissent les plus significatifs pour souligner le rôle de ces outils numériques dans l'amélioration de la productivité de la distribution : le renforcement de l'automatisation du processus de commande et la sélection des assortiments.

Pour ce qui concerne le processus de commande, les algorithmes basés sur les sorties-caisses et l'évolution des stocks étaient déjà opérationnels depuis une trentaine d'années. Ils ont joué un rôle essentiel dans l'introduction de l'organisation à flux tendu dans la distribution et ont, par conséquent, permis d'augmenter la vitesse de circulation du stock. Ces algorithmes étaient considérés comme fonctionnels sur les commandes dites « de fond de rayon » :

> « Sur la supply [chaîne logistique, NDA], ça fait très longtemps par ailleurs qu'on a des systèmes de commandes automatisés. Moi j'ai mis en place des systèmes de réappro automatisés il y a trente ans, qui fonctionnaient uniquement sur les flux. C'est-à-dire qu'un algorithme, entre l'historique des ventes, le stock du magasin, il calcule les commandes tout seul tous les jours, ça fonctionne extrêmement bien. (...) Les commandes dites de fonds de rayon - je reste sur l'alimentaire, toujours - sont assez fiables. (...) Et je serais même tenté de dire que rajouter des algos là-dedans, très très pointus, pourquoi pas, mais c'est beaucoup d'investissements pour un résultat marginal qui m'apparaît assez faible. Là où ça commence à être intéressant, c'est sur la commande promo. » (GD_5, consultant, ex-Auchan)

La sophistication des algorithmes et une meilleure connaissance de la clientèle permettent d'étendre le champ de l'automatisation aux commandes non-récurrentes (promotions, formats exclusifs, etc.), autrement dit à des commandes qui impliquaient encore le sens commercial de la part des chefs de rayons et sur lesquels les algorithmes

<footnote n="68">⁶⁸ GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour.</footnote>
se révélaient jusqu'alors moins efficaces que sur les formats réguliers. Les outils gagnent aussi en précision pour la prévision sur le drive, particulièrement exposé aux ruptures dans le cas des drives adossés, comme l'explique un salarié de drive : « *Aujourd'hui, on a des outils qui sont de plus en plus précis et clairs, aussi bien en nombre de calculs de commandes que dans la marchandise, les ruptures, les heures travaillées et tout... Oui, il y a des outils qui sont beaucoup plus carrés.* »

Les cas d'usage autour de la sélection et de l'optimisation des assortiments forment un autre cas intéressant d'usage des données, dans une pratique cohérente avec les impératifs économiques de la grande distribution. La diversité des références proposées à la clientèle se trouve historiquement au cœur du modèle économique de l'hypermarché, et la concurrence accrue du e-commerce aurait encore encouragé l'augmentation des références en non-alimentaire. Or, toute augmentation du nombre de références se traduit par un ralentissement de la rotation des stocks et une hausse des coûts de distribution.

« Il y a beaucoup plus de références qu'il n'y en avait avant, quoique Carrefour a essayé de réduire les références. J'avais en tête un directeur qui m'avait dit, quand j'étais allé en comité de groupe, que chez Carrefour il y avait 90 modèles de poubelles, quand il [n']y en avait [que] 10 qui partaient. Et moi je lui avais posé la question : mais à quoi ça sert d'avoir 96 modèles de poubelles ? Les poubelles : poubelles de table, poubelles pour mettre dehors, poubelles de salle de bain, poubelles de chambre, corbeilles... Je lui avais dit : à quoi ça sert ? Ben parce qu'il faut répondre à la demande du client. Mais ça a un coût, quand vous n'avez que 10 références qui partent et 86 qui dorment, ça a un coût ! (...) Vous prenez Lidl, ils ont beaucoup, beaucoup moins de références. Et c'est sûr que c'est moins problématique, parce que quand vous êtes en rupture de stock, vous êtes peut-être moins impacté [économiquement] que quand vous avez beaucoup trop de références. (...) **Question.** - Vous l'avez constatée cette augmentation des références, au niveau de la logistique ? **Réponse.** - Ah oui oui oui. Bien sûr. En 27 ans, oui ! Mais on constate aussi maintenant qu'on essaie de faire machine arrière. Mais c'est compliqué. (...) Mais en magasin, ils sont en train de déréférencer beaucoup de fournisseurs, parce qu'il y en avait trop. Ça coûte une blinde, hein, ça coûte cher ! » (GD_11, préparateur de commande groupe Carrefour et coordinateur syndical CFDT)

Depuis plusieurs années, les enseignes de la grande distribution cherchent à rationaliser leurs assortiments. La croissance des références a marqué un net ralentissement au cours des années 2010⁶⁹. Désormais, la réduction des assortiments - clairement identifiée comme un gisement de gains économiques - forme le nouvel objectif des distributeurs. Carrefour, dans son plan de transformation de 2018, s'est fixé pour objectif de réduire de 10% ses assortiments à l'échelle mondiale. L'enjeu étant, bien sûr, de les diminuer sans affecter les parts de marché. Or, les nouveaux outils numériques pourraient soutenir cet effort. Par exemple, en combinant des données-clients affinées, des données plus granulaires sur les résultats des différents magasins d'un groupe, et de meilleures capacités de calcul, des applications permettent de

<footnote n="69">⁶⁹ +3,5% en 2014, +3,1% en 2015, +2,4% en 2016, +1,7% en 2017, +1% en 2018 (Fédération du Commerce et de la Distribution, 2019).</footnote>
simuler et comparer le succès de différents assortiments, pour chaque rayon, en fonction de la zone de chalandise de chaque point de vente.

« [Les directeurs de magasin] pourront utiliser l'IA pour mieux comprendre leurs clients et construire l'assortiment qui convient le mieux au regard de ça. Ça, c'est effectivement un champ d'application que je ne vous avais pas cité, mais que j'entends très clairement exprimer là-dessus. » (GD_3, ingénieur dans un centre consacré à l'innovation dans la grande distribution)

« Le directeur du pricing [chargé de déterminer les prix des produits, NDA] va pouvoir cliquer sur le top cinquante des magasins qui performent le mieux en chiffre d'affaires, il va ensuite rentrer le détail des produits, enfin des rayons, donc quel rayon performe le plus. Et après, **vous allez pouvoir descendre à l'échelle des EAN [des codes-barre, NDA]**, donc **des produits** : quel produit performe le mieux ? Et en fonction, vous allez pouvoir faire des arbitrages en fonction de votre région, en fonction de la clientèle qui vient en magasin. Ça, c'est hyper important pour la proximité » (GD_8, responsable marketing au sein d'un data lab)<fnref n="70" />

L'exploitation du plein potentiel de ces outils par les magasins se heurte toutefois à des rigidités organisationnelles. Elle suppose en effet un transfert du pouvoir de définition des assortiments de la centrale d'achat aux magasins. **L'opportunité de ce transfert dépend d'un arbitrage économique : entre les gains tirés d'un assortiment plus adapté aux caractéristiques des zones de chalandise de chaque magasin, ou ceux tirés de la maximisation des marges arrières par les acheteurs, qui impliquent une certaine volumétrie des achats et des assortiments plus rigides imposés aux magasins.** Cet arbitrage n'est pas sans soulever des intérêts contradictoires de la part des niveaux concernés : dans un cas en effet, les gains apparaissent directement dans la comptabilité des magasins, tandis que dans l'autre, ils apparaissent comme un résultat de l'activité des services centraux. Malgré ces tensions organisationnelles, l'opportunité d'une redéfinition des assortiments et d'une meilleure adéquation aux zones de chalandise des magasins, en s'appuyant sur des instruments numériques, est clairement saisie au niveau des centrales d'achat :« Malheureusement vous achetez en grand volume parce qu'il faut répondre, il y a un volume de clientèle important aussi. (...) [Mais] on ne répond pas aux besoins des magasins de la manière la plus exacte qui soit. Et c'est peut-être ça aussi qui a fait que... C'est pour ça qu'on arrive aujourd'hui à mettre en place des automatisations et autres, parce qu'il faut que la centrale réponde de manière exacte aux besoins de chaque magasin. » (GD_7, cheffe de projet digitalisation aux services achats du groupe Carrefour et négociatrice de branche)

Dans l'ensemble, les usages opérationnels que nous venons de citer s'inscrivent dans la continuité des efforts de la grande distribution : augmentation du débit en magasin, limitation des ruptures, accélération de la vitesse de rotation des marchandises, réduction et amélioration du ciblage des assortiments, limitation des pertes en magasin.

**Les professionnels relativisent alors largement l'idée d'une rupture technologique lié**

<footnote n="70">⁷⁰ Dans son document d'enregistrement 2023, Carrefour affirme : « *La définition de l'assortiment national PGC est automatisée à plus de 80%. Des outils d'adaptation de l'offre à la zone de chalandise du magasin et d'optimisation des catalogues promotionnels, basés sur l'intelligence artificielle, sont mis en place.* » (Carrefour, 2024, p. 29)</footnote>
au traitement des données : « Grosso modo, on ne réinvente rien, ce sont des choses qui existent [déjà]. Sauf qu’aujourd’hui les moyens de calcul sont plus puissants, ce qui permet de davantage systématiser cela. »<fnref n="71" /> Ou comme l’estime un syndicaliste : « Je pense qu’il n’y a pas une grosse différence entre les systèmes qui ont été implantés dans les années 2000 et ceux qu’on a actuellement. Pour l’instant. »<fnref n="72" />

Les modalités de valorisation des données illustrent la pesanteur des modèles économiques historiques de la grande distribution. **Au contraire du e-commerce, qui tire sa valeur de la personnalisation des recommandations adressées à son client, la grande distribution continue à tirer sa valeur de l'accélération de la rotation des produits, qui passent par la massification des achats, la réalisation de marges arrières, la baisse des prix en magasin, la rationalisation des investissements.** Dans l'exploitation des données, les enseignes identifient alors, non sans raisons, l'amont (les rapports avec les fournisseurs, la baisse des stocks) comme le principal gisement de gains économiques – et la centralisation comme le principal levier pour les activer. La stratégie de valorisation des données reste alors en grande partie déterminée par la logique des centrales d'achat, et sous le contrôle des services centraux.

## 3/ Une stratégie numérique à coûts constants ?

Dans la grande distribution, la digitalisation s'est appuyée sur des dispositifs coûteux pour les enseignes, comme le drive ou la livraison à domicile. Or les données – notamment collectées sur le versant de la clientèle – ne constituent pas une ressource fortement valorisable dans le cadre des modèles économiques du secteur, et les usages plus directement opérationnels restent encore limités. Tout cela a réduit la capacité des enseignes à en faire un levier d'efficacité économique. Dans les années 2010, l'accélération de la digitalisation des enseignes a permis de trouver de nouvelles manières de valoriser le stock de données constitué par les entreprises, mais ces politiques ont elle-même mobilisé de nouvelles ressources (mise en qualité des bases de données, achat de solutions numériques sur les marchés, recrutements pour réaliser le traitement en interne, modernisation et sécurisation des infrastructures numériques). Dans son document d'enregistrement 2023, Carrefour annonce ainsi consacrer 600 millions d'euros par an à la transformation digitale du groupe<fnref n="73" />. « Une boîte comme les Mousquetaires gère plus de 400 applications ! Alors que, ce n'est pas une petite enseigne, mais c'est loin d'être la plus grosse. Voilà, c'est des coûts énormes sur l'informatique. »<fnref n="74" /> La digitalisation s'est donc traduite par des coûts relativement importants tandis que les gains restent encore relativement minces.

Or, on l'a vu, la grande distribution est un secteur rétif à l'engagement et à l'immobilisation de ses ressources. La poursuite de la digitalisation repose donc sur la capacité des enseignes à compenser ces investissements par des économies réalisées sur d'autres postes de

<footnote n="71">⁷¹ GD_4, directeur de l'innovation dans une enseigne.</footnote>

<footnote n="72">⁷² GD_1, secrétaire national CFDT Commerce.</footnote>

<footnote n="73">⁷³ Ce qui reste inférieur au montant des rachats d'actions réalisés cette année-là par le groupe, pour 800 millions d'euros.</footnote>

<footnote n="74">⁷⁴ GD_2, consultant.</footnote>
dépenses, qui leur permettraient de suivre le mouvement de digitalisation à coûts constants.

Ce type d'arbitrage était déjà visible lors de la première vague de numérisation dans les années 1990, lorsque certaines enseignes ont choisi de limiter l'ampleur de leur numérisation pour pouvoir privilégier d'autres stratégies de développement. Ce phénomène s'est intensifié dans les années 2010, avec l'accélération de la digitalisation, où les ajustements se sont davantage reportés sur les conditions de travail des salariés.

## Les années 1990 : première digitalisation, premiers arbitrages

A la fin des années 1980 et dans les années 1990, l'industrie numérique est marquée par l'avènement de la micro-informatique, de l'informatique en réseau et par le développement d'un marché des progiciels (Genthon, 1995) - autant d'innovations qui abaissent les coûts de l'informatique, améliorent son efficacité et renforcent sa diffusion dans le tissu économique. Dans la grande distribution, ce mouvement s'est traduit par l'adoption d'une série d'innovations qui ont directement affecté les fonctions de magasinage et permis de rationaliser la chaîne logistique (Benquet, 2013; Moati, 2001) : scanérisation des caisses, numérisation des relations avec les fournisseurs (via l'EDI puis internet), centralisation de la logistique autour d'entrepôts avec introduction progressive de la commande vocale. Ces innovations sont à l'origine d'une accélération importante de la rotation des marchandises. En parallèle, le développement des réseaux d'entreprise (intranets) et celui du marché des progiciels (ERP) transforment les services centraux et favorisent la centralisation des enseignes, en réduisant considérablement les rigidités qui pesaient auparavant sur les échanges d'informations entre magasins et services centraux :

> « Avant, la difficulté, c'était, on va dire, d'installer des logiciels dans les magasins et de récupérer l'information. Alors ça peut être des envois postaux, des envois disquettes, qui étaient centralisés. Au début des années 2000, on a pu mettre à disposition des applications qui ont permis de fluidifier le transfert d'informations entre les points de vente et ce qu'on appelle les services centraux. (...) C'est ce que je disais, au début des années 2000, on a accéléré toute la partie intranet, qui a permis d'accélérer le déploiement d'applicatifs en centralisé. » (GD_13, responsable de pôle à la DSI, Cora Informatique, 20 ans d'ancienneté).

Ces innovations s'insèrent ainsi avec pertinence dans les modèles économiques de la distribution. Pourtant, l'attribution des ressources à la numérisation se trouve déjà en concurrence avec d'autres priorités stratégiques. Car les années 1990 qui marquent cette évolution des techniques informatiques sont aussi, pour de tout autres raisons, crucales pour le secteur de la grande distribution. Après des décennies de croissance au détriment du commerce traditionnel, les enseignes de grande distribution alimentaire saturent désormais le marché national : elles commencent à se cannibaliser et doivent envisager de nouveaux relais de croissance (Moati, 2001). Pour les grands groupes, l'objectif est désormais de compenser le ralentissement de la croissance sur un marché national saturé par une politique d'internationalisation et de fusion, toutes deux gourmandes en ressources (Durand & Wrigley, 2009). Or, l'aversion des enseignes vis-à-vis de l'immobilisation des capitaux leur impose déjà de formuler des arbitrages entre les différentes stratégies. Ces arbitrages initiaux, formulés dès les années 1990, vont durablement conditionner les
cultures numériques des entreprises et leur capacité à intégrer correctement des outils informatiques au cours des décennies suivantes, comme en témoignent les options diamétralement opposées explorées par les enseignes Carrefour et Cora à cette période charnière.

## Encadré 8. Les trajectoires de digitalisation contrastées de Carrefour et Cora

A la fin des années 1990, la fusion Carrefour-Promodès occupe le premier rang des priorités stratégiques du groupe Carrefour. Qualifiée par la presse de « fusion du siècle », effective au 30 août 1999, la fusion fait de Carrefour le n°2 mondial de la grande distribution. Mais en interne, le processus s'avère plus délicat qu'escompté, et le difficile processus de réorganisation des services va absorber dans les années suivantes l'essentiel des ressources du groupe, reléguant la digitalisation à un rang secondaire dans l'ordre des priorités (Baud & Durand, 2021; Benquet & Durand, 2016). Concrètement, l'entreprise développe peu de compétences numériques en interne : elle externalise aussi bien le personnel des services informatiques que le développement des solutions logicielles, majoritairement achetées sur le marché. D'après les informations recueillies au cours des entretiens, les services informatiques seraient passés de près de 1000 salariés internes au début des années 2000, à moins de 500 internes aujourd'hui, appuyés par 1000 à 1200 prestataires. Pour le personnel de ces services, les changements de stratégie qui accompagnent les multiples changements de gouvernance entravent en outre la conduite des projets internes. « Ça ne s'est pas fait en un jour : on a mis pratiquement une bonne dizaine d'années à essayer d'harmoniser un peu les différents services informatiques pour avoir un langage commun et des logiciels communs. Et en parallèle, on a des stratégies informatiques qui sont... comment dire, revues tous les deux-trois ans, à chaque changement de directeur. Donc on est dans un perpétuel mouvement de réorganisation, de changement de stratégie. »<sup>75</sup> La digitalisation de l'entreprise est profondément affectée : des années plus tard, Carrefour est toujours décrite, par son propre personnel comme par ses concurrents, comme une entreprise technologiquement retardataire : « On a toujours des systèmes... en fait chez Carrefour, qui sont archaïques quand même : de vieux systèmes, des vieilles machines, de vieux ordinateurs. Donc ça, ça met un frein aussi autour de tous ces projets de numérisation ou de digitalisation. »<sup>76</sup> Une anecdote recueillie auprès d'un responsable syndical illustre cette situation :

> « Pour la petite histoire, pour la petite anecdote, on est en train d'intégrer des magasins ex-Casino en ce moment. On en a repris 23. Et je discutais avec les collègues des magasins Géant-Casino, notamment de [tel magasin], ou [de tel autre]. Et ils me disaient que sur les applis de traitement du drive, donc les applis internes, ils ont le sentiment, avec les outils Carrefour, de revenir 10-15 ans en arrière. (...) Les ex-Casino trouvent que ce qu'on a chez Carrefour, c'est plutôt obsolète, oui. » (GD_9, délégué syndical national CFDT, groupe Carrefour)

À la même période, la trajectoire du groupe Cora est diamétralement inverse. Malgré sa taille plus modeste, le groupe alloue des ressources importantes aux services informatiques et privilégie la création de postes en interne : les effectifs des services informatiques seraient passés de 65 personnes au total, au début des années 2000, à environ 180 internes appuyés par 60 externes actuellement. Un effort particulier est consacré à l'ingénierie logicielle : au contraire de Carrefour, dont l'ERP est un logiciel commercialisé par l'entreprise SAP, les ingénieurs de Cora

<footnote n="75"><sup>75</sup> GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour.</footnote>

<footnote n="76"><sup>76</sup> GD_1, secrétaire national CFDT Commerce.</footnote>
développent une solution interne : Messire. « On a une culture d'entreprise historique qui était de développer ses propres solutions. Donc, à part la compta... Au début des années 2000, on développait toutes les solutions internes, avec nos compétences internes. »<fnref n="77" /> Ces outils développés par les services informatiques semblent être considérés comme des outils efficaces ; certaines solutions font même l'objet d'une cession pour équiper trois magasins d'une enseigne concurrente. « Tout ce qui est gestion commerciale, notre outil interne, on n'a pas trouvé des solutions équivalentes du marché. On était prêt à mettre des solutions de plusieurs millions d'euros pour les déployer. Et nos utilisateurs nous ont dit, non non, nous notre solution interne nous convient, on n'a pas l'équivalent des fonctionnalités qu'on a sur des solutions du marché. C'est pour ça qu'on a toujours des applications qu'on continue à développer et à déployer en interne. »<fnref n="78" /> Pas plus que celle de Carrefour toutefois, la stratégie de Cora n'est exempte d'arbitrages. Parallèlement à l'attribution de ressources et de l'augmentation des effectifs dans les services informatiques, le groupe Cora a perdu 3000 emplois pendant la décennie 2010⁷⁹ et a limité les investissements injectés dans la rénovation des magasins. À la clé : un parc de magasins vieillissant, coûteux à entretenir et rénover compte-tenu des surfaces concernées. Les difficultés économiques de Cora ont finalement entraîné son rachat par Carrefour. Ironie de l'histoire, au moment de la fusion des services, les deux enseignes se trouvent dans des situations opposées en termes d'organisation : « On sait en termes de moyens humains, je disais que chez nous, c'est 180 internes et 60 externes. Donc, on a un ratio de trois quarts internes et puis d'un quart externe. Eux, c'est complètement l'inverse : ils sont sur un ratio d'un quart interne et trois quarts externe. »<fnref n="80" />

## Les années 2010 : des contreparties sociales aux investissements numériques ?

Dans les années 2010, la digitalisation devient une priorité stratégique pour de nombreuses enseignes. Cependant, soutenir cette transformation tout en maîtrisant les coûts suppose des contreparties économiques, avec un impact accru sur les conditions de travail. Malgré leurs différences de taille, les trajectoires de Carrefour et de Cora présentent ici des points communs. Entre 2017 et 2018, les deux enseignes adoptent des plans stratégiques pour accélérer leur digitalisation : Carrefour lance le plan Carrefour 2022, tandis que Cora met en œuvre le projet Renaissance.

On l'a vu, le plan Carrefour 2022 marque la volonté du groupe de rattraper le retard accumulé dans la digitalisation, d'une part en allouant des ressources supplémentaires aux services numériques et d'autre part, en soutenant le développement des nouveaux canaux de vente, comme le drive. Mais en parallèle de l'attribution de nouveaux moyens aux services informatiques, le projet comporte également un important volet d'économies.

« Alexandre Bompard, quand il est arrivé, il annonçait un plan stratégique avec 2,5 milliards d'économies. Donc qui s'achevait en 2022. Et son deuxième plan, qui fait 2023-2026, donc qui s'appelle le Plan 2026, lui il vise à faire plus de 4 milliards d'économies. Et donc en fait, ces économies-là, il va surtout les chercher dans les frais de personnel et dans les investissements magasins. » (GD_9, délégué syndical national CFDT, groupe Carrefour)

<footnote n="77">⁷⁷ GD_13, responsable du pôle data, Cora Informatique.</footnote>

<footnote n="78">⁷⁸ GD_13, responsable du pôle data, Cora Informatique.</footnote>

<footnote n="79">⁷⁹ https://actu.fr/normandie/evreux_27229/plan-social-cora-evreux-13-salaries-dans-tourmente_31206763.html [consulté le 19/10/2024]</footnote>

<footnote n="80">⁸⁰ GD_12, chef de projet chez Cora informatique.</footnote>
La mesure la plus spectaculaire est le placement en location-gérance d'une fraction importante du parc d'hypermarchés : le magasin devient formellement indépendant tout en restant lié par un cahier des charges rigoureux, le versement d'un loyer au groupe Carrefour, l'alignement sur les services centraux du groupe (achats, logistique, marketing...) - autrement dit, sans acquérir l'autonomie d'un véritable indépendant. La principale conséquence est le transfert formel de la main-d'œuvre entre le groupe et les entreprises des locataires-gérants. Depuis 2018, plus de 300 magasins sont passés en location-gérance : 23 000 salariés sont formellement sortis des effectifs et perdent les avantages statutaires acquis au sein du groupe Carrefour.

Le groupe Cora adopte également une nouvelle feuille de route en 2018 : le projet Renaissance. Celui-ci se traduit par un effort marqué en direction des services informatiques. Le groupe va en effet simultanément : recruter du personnel supplémentaire pour soutenir de nouvelles applications (par exemple, pour le développement de la mobilité en magasin), réaliser la migration sur le cloud pour améliorer ses capacités de calcul, acheter des solutions sur le marché - les besoins excédant désormais les capacités des services informatiques. Les ressources allouées apparaissent particulièrement importantes compte-tenu de la taille relativement modeste du groupe.

> « Ces dernières années, [on a eu] beaucoup plus [de moyens]. Parce qu'on a revu effectivement nos budgets à la hausse. On a pu avoir des leviers, effectivement, pour se renforcer. D'un point de vue humain aussi : comme je vous donnais l'exemple, [sur] le pôle data, j'avais des gros projets qui arrivaient, sur la data visualisation, le big data. Je suis parti : un interne, trois externes. J'ai actuellement sept internes, cinq externes. Donc là j'ai quasiment fait fois trois, l'équipe. Donc ça, ça a été des moyens supplémentaires qui ont été accordés. Après, la possibilité aussi de prendre des solutions du marché, des solutions plus innovantes, plus modernes, avec des opportunités autour de ça. » (GD_13, responsable de pôle à la DSI, Cora Informatique)

Or, en parallèle, le même plan prévoit également différentes mesures d'économies, qui affectent principalement les cols bleus des magasins - la plus significative étant peut-être le développement de la polyactivité en magasin. Au total, 1077 salariés auraient refusé de signer l'avenant à leur contrat de travail ouvrant la voie à la polyactivité, aboutissant au licenciement de 917 d'entre eux pour motif économique<fnref n="81" />.

Cette conjonction d'efforts d'investissement accrus en faveur des services et solutions informatiques, couplée à des reculs sociaux affectant principalement les cols bleus en magasin, se retrouve également dans d'autres groupes. Un délégué syndical du groupe Carrefour souligne ainsi : « *J'échange souvent avec des collègues d'Auchan, c'est vrai qu'ils sont dans cette même logique d'essayer de réduire les coûts et d'augmenter l'omnicanalité, la digitalisation.* »

Les investissements requis pour la digitalisation ne suffisent pas à expliquer, à eux seuls, l'orientation de ces plans d'économie qui répondent également à d'autres pressions - en

<footnote n="81">⁸¹ « Crise des hypermarchés : Cora annonce le départ de 907 salariés », Sud-Ouest, 22/07/2020. https://www.sudouest.fr/economie/social/crise-des-hypermarches-cora-annonce-le-depart-de-907-salaries-1890837.php [consulté le 06/01/2025]</footnote>
premier lieu, l'érosion de la rentabilité des enseignes. Mais les ressources limitées pour les
investissements renforcent la nécessité de réaliser des arbitrages pour poursuivre la
digitalisation. En outre, face aux difficultés à capturer pleinement les bénéfices
économiques de la digitalisation, ces plans supposent bel et bien des trajectoires parallèles
de développement numérique et de régression sociale.

Digitalisation invisible, transformation réelle du travail

Les transformations technologiques ne sont pas toujours perceptibles du point de vue des salariés des magasins. La digitalisation de la grande distribution se limite en effet à certaines fonctions, tout en désaffectant les espaces où elle n'est pas jugée prioritaire. Dans les années 2010, l'accélération de la digitalisation est restée centrée sur le parcours-client (drive, mobilité clients, applications mobiles...), des usages axés sur l'extérieur (data sharing, retail media...) et la poursuite de la numérisation des services centraux et de la logistique - des secteurs où le déploiement des solutions génère des économies à l'échelle du groupe. À l'inverse, la numérisation du procès de travail en magasin s'est appuyée sur une amélioration graduelle de technologies déjà déployées depuis les années 1990 (automatisation du processus de commandes, des ressources humaines, amélioration des caisses automatiques) sans faire intervenir de véritable rupture technologique<sup>82</sup>. L'accélération de la digitalisation dans certains secteurs coïncide même parfois avec une régression sur ces procès de travail considérés comme moins stratégiques, qui accusent des signes d'obsolescence.

« Carrefour parle de digitalisation, veut se moderniser, etc. Il y avait, pour les hôtesses de caisse, des douchettes sans fil. Et parce que, justement, ça deviendrait trop cher, mais parce qu'on les a mal entretenues, parce qu'on n'a pas fait appel aux prestataires, etc., et bien on repasse aux douchettes à fil. Ce qui est juste une aberration, alors là pour le coup c'était l'année dernière, donc une aberration en 2023. (...) C'est ça qu'on peut dire : c'est que la partie informatique ou digitalisation extérieure, pour les clients, est bien plus efficace que la partie intérieure, interne, pour les salariés. Puisque ça, c'est fait de toute façon à grands coups de publicité, de promotions, d'incitations, avec des offres particulières. » (GD_9, délégué syndical national CFDT, groupe Carrefour)

« On a encore des solutions qui sont bancales aujourd'hui, hein ! On n'a même pas du wifi par exemple dans tous les magasins encore. Et c'est comme ça parce qu'à un moment donné, il y a des décisions d'investissement qui n'ont pas été prises. **Question.** - Et la Fibre, par contre, vous l'avez ? **Réponse** - Ah la Fibre c'est pareil, elle n'existe pas partout. » (GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour)

« Vous pouvez prendre n'importe quelle thématique et vous allez voir qu'on fonctionne encore au crayon et à la feuille ! » (GD_7, cheffe de projet digitalisation aux services achats du groupe Carrefour et négociatrice de branche)

<footnote n="82">82 Ce n’est pas faute d’innovation technique, puisque des technologies innovantes se développent dans la grande distribution non-alimentaire, comme la reconnaissance automatique des produits en caisse (une martingale de la distribution, mise en place chez Décathlon) ou le « magasin du futur » dont plusieurs démonstrateurs ont déjà été développés. Mais les investissements requis dans la distribution alimentaire, où les achats se composent d’articles nombreux et peu coûteux (des caddies plutôt que des paniers), et où les surfaces sont étendues, découragent l’adoption à large échelle de ces technologies.</footnote>
L'inertie technologique apparente rend, dans une certaine mesure, la digitalisation de la distribution relativement invisible aux yeux de ses propres salariés. Elle n'est donc pas nécessairement perçue comme un enjeu social. Or, pour être relativement invisible, la digitalisation n'en a pas moins des conséquences importantes pour les salariés – notamment via ses effets indirects sur la mobilité interne et sur la recomposition des effectifs en magasin.

La trajectoire de numérisation de la grande distribution a historiquement accompagné une paralysie de la mobilité interne des salariés. Dès les années 1990, les innovations numériques adoptées par la grande distribution tendent à renforcer le mouvement de centralisation des enseignes. L'automatisation du réassort d'une part, le renforcement de la centralisation des enseignes facilitée par les intranets et les ERP d'autre part, ont entraîné dès cette période un déplacement du travail des magasins vers les centrales. Ainsi, les fonctions de commande, d'achat, de logistique, ont progressivement échappé au contrôle des magasins. Les effets se font principalement sentir sur les strates d'encadrement intermédiaire (chefs de rayons, gestionnaires de stocks, services supports), autrefois alimentées par la promotion interne, paralysant ainsi la mobilité professionnelle et sociale des salariés des magasins. Inversement, les prérogatives des services centraux – en particulier des centrales d'achat – se renforcent sur des dimensions qui restaient jusqu'alors du ressort des magasins : détermination des assortiments, de la volumétrie, du pricing des magasins. D'après Benquet (2013), les effectifs du siège d'une des principales enseignes françaises seraient passées de 200 à 2000 personnes entre 1991 et 1995. L'accélération de la digitalisation au cours de la dernière décennie tend à renforcer ce mouvement.

> « Finalement, moi j'ai démarré je vous dis il y a trente ans, dans des magasins où on avait finalement peu de data réelles mais où on prenait les décisions sur place par rapport à ce qu'on voyait. Et petit à petit, on s'est rendu compte de la supériorité de la donnée agrégée à un niveau supérieur : direction régionale, direction nationale, etc., avec une capacité de négociation, et donc on génère plus de valeur ajoutée. Et donc on a délégué notre pouvoir du magasin vers la centralité. Les sièges sociaux se sont hypertrophiés. Et on a réduit les cerveaux en magasin : moins de chefs de rayons en magasin, mais des centrales d'achat qui ont considérablement grossi. Et donc les décisions se prennent en centrale, sur des moyennes, avec des bases statistiques, pour l'ensemble d'un parc de magasins. » (GD_5, consultant, ex-Auchan)

> « Aujourd'hui, Carrefour va vraiment à l'essentiel : c'est-à-dire il faut des gens pour s'occuper des rayons, il faut des caissières et après, dans les magasins, y compris la fonction RH tend à disparaître, vous voyez... » (GD_6, ingénieur à la DSI du groupe Carrefour)

Un tel mouvement a des conséquences sociales importantes, dans la mesure où les postes d'encadrement en magasin conditionnaient les perspectives d'évolution interne et de promotion sociale des salariés de la grande distribution – tandis que les personnels du siège se recrutent désormais essentiellement dans un environnement de diplômés (Benquet, 2013). Ces mutations ont donc des implications importantes sur les trajectoires sociales et professionnelles des salariés du secteur, comme sur les équilibres sociaux à l'échelle de certains bassins d'emploi où les enseignes de grande distribution peuvent jouer un rôle important. Elles expliquent aussi, d'ailleurs, les raisons objectives de la résistance au
changement que les professionnels de la numérisation estiment rencontrer au niveau des directeurs de magasins, dont la position est affaiblie par ces mutations – le passage récent en location-gérance ne restituant aucune autonomie réelle à ces fonctions.

> « Il y a beaucoup de personnes de la vieille école, notamment dans le retail au niveau des supermarchés ou des hypermarchés, des directeurs d'hyper et de super, pour en avoir cotoyé pas mal par le passé, ils sont très réfractaires au changement. Ils disent que tout fonctionne, ils ont leurs habitudes, blabla, blabla... » (GD_8, responsable marketing au sein d'un datalab)

Outre ces effets sur la mobilité sociale des salariés, la numérisation du parcours d'achat se traduit actuellement par une recomposition inédite de la main d'œuvre en magasin. À ce titre, le drive est probablement un des dispositifs émergents liés à la numérisation qui provoque la plus forte transformation du travail en magasin. Son apparition entraîne en effet l'émergence d'un nouveau métier : celui de préparateur de commandes adressées aux clients. Or le développement de ces nouveaux métiers accompagne une autre transformation majeure : la régression des postes de caissières liée à l'automatisation des caisses. Ainsi, **on assiste à un véritable déplacement du travail entre ces postes, l'augmentation du personnel dédié au drive accompagnant la diminution des effectifs employés en caisse.** Ce déplacement est certes discret, d'abord en raison de la croissance très progressive du drive au cours de ses deux premières décennies d'existence, ensuite du fait de la réduction elle-même progressive des effectifs en caisse – qui s'est principalement appuyée sur le non-remplacement de départs en retraite. A moyen-terme, le déplacement n'en est pas moins significatif : entre 2009 et 2020, les effectifs de caissiers auraient baissé de 18%, tandis que les effectifs logistiques en magasin auraient nettement augmenté<fnref n="83" />.

> « Nous, quand ça a été créé au tout début, c'était une toute petite équipe. Parce qu'ils étaient 5-6 personnes quand c'est arrivé, vous voyez, c'était vraiment pas énorme... Aujourd'hui, pour vous donner une idée, (...) on tourne à trente personnes. Donc vous voyez ça a vraiment progressé. Et on a tourné à quasiment plus d'une quarantaine de personnes pendant le covid. » (GD_10, responsable d'un drive adossé)

Or, le travail est loin de concerner le même type de personnel ni d'offrir les mêmes perspectives professionnelles. Alors que les équipes des caisses étaient principalement composées par un personnel féminin, dont le noyau bénéficiait de carrières relativement stables, les équipes du drive sollicitent du personnel plus jeune, capable d'absorber les contraintes physiques redoublées du travail (15 à 20km à parcourir chaque jour incluant le transport manuel ou semi-manuel d'articles pondéreux), qui sont sujettes à un turnover important.

> « Généralement, ouais, j'ai un très gros turnover. (...) Là, grosso modo, sur mes 30 personnes que j'ai, on va dire que... Déjà, il faut enlever au moins 8 étudiants, qui sont des

<footnote n="83">⁸³ Entre 2009 et 2020, ils sont passés de 37 à 43% des effectifs des hypers, et de 42 à 55% des supermarchés. Cécile Prudhomme, « Le chamboule-tout des métiers de la grande distribution, percutés par l'IA, la location-gérance et l'essor des caisses automatiques », *Le Monde*, 11/04/2024. https://www.lemonde.fr/economie/article/2024/04/11/grande-distribution-le-big-bang-dans-l-emploi_6227113_3234.html [consulté le 06/01/2025]</footnote>
petits contrats à huit heures, et après dans tout ça, ça fait 22 [personnes]... Je vais avoir quoi, 12 personnes en CDI, tout le reste c'est des apprentis. Ce qu'on appelle nous les contrats d'apprentissage. (...) Et puis c'est des gens, en fait, qui n'ont pas forcément envie de rester non plus. Ils font leur apprentissage, quand ils ont fini, on leur propose un CDI, ils ne le veulent pas parce qu'ils ne veulent pas rester. Vous voyez, c'est un peu... l'entre-deux, vous voyez ce que je veux dire. Ils sont là, ils essaient, ils voient, et puis après, ils ne restent pas quoi. » (GD_10, responsable d'un drive adossé)

Ces mutations affectent donc les équilibres sociaux au sein des magasins. D'autant plus que malgré des mutations désormais bien installées dans le paysage du secteur, les métiers du drive peinent à acquérir une reconnaissance dans les grilles de qualification du secteur.

> « Mes préparateurs sont assistants de vente, sont au même niveau d'une hôtesse de caisse, par exemple. Alors que ce n'est pas du tout le même métier. Aujourd'hui, on n'a aucune classification... Aujourd'hui, on ne peut pas demander une fiche de poste, par exemple, à Carrefour sur le métier du drive, ils ne l'auront pas. Parce que ça n'existe pas. » (GD_10, responsable d'un drive adossé)

## Conclusion

La digitalisation de la grande distribution et la valorisation des données qui en découlent montrent que l'accumulation massive de données ne génère pas, à elle seule, des opportunités rentables. Car si la grande distribution s'est mise précocement, dès le début des années 2000, à collecter des données relatives à sa clientèle, leur exploitation poussée n'a été possible qu'à partir des années 2010 – avec l'émergence du cloud et la réduction des coûts de calcul. Aujourd'hui encore, cette exploitation reste limitée, la revente de ces données aux industriels étant leur principale forme de valorisation – une activité cohérente avec les modèles économiques de la distribution, puisqu'elle permet de générer de nouvelles marges arrières. Inversement, la personnalisation du marketing est souvent perçue comme moins rentable, voire contradictoire avec les stratégies de massification et de standardisation des achats. Ainsi, l'utilisation des données prolonge la centralisation et la pression sur les fournisseurs, sans entraîner pour l'instant de rupture significative ni de déplacement des modèles économiques de la grande distribution.

Au cœur de l'action syndicale se trouve l'enjeu de visibiliser les conséquences sociales de cette digitalisation, dans un contexte où ce lien n'a rien de transparent. Ici, les effets de la digitalisation sont en grande partie indirects : ils touchent non seulement les salariés dont le travail se digitalise, mais aussi – peut-être encore plus durement – ceux dont les postes de travail restent visiblement éloignés de ces innovations. Les directions, en communicant à minima sur leurs orientations techniques, contribuent elles-mêmes à entretenir cette opacité.

La digitalisation agit en fait de deux manières sur les équilibres sociaux du secteur. D'abord de manière directe, en renforçant des choix organisationnels qui limitent la progression des carrières, transforment les métiers et modifient la composition de la main d'œuvre – comme dans le cas du renforcement de la centralisation ou du développement du drive. Mais aussi de manière indirecte, par les arbitrages économiques qui accompagnent le financement des nouvelles technologies et qui supposent éventuellement des concessions
salariales destinées à compenser le coût de la digitalisation. Sous cet angle, des choix organisationnels comme le passage en location-gérance ou le développement de la polyactivité n'apparaissent pas dénués de liens avec le développement des instruments digitaux. Révéler ces liens permet d'identifier les innovations numériques, non pas comme de simples instruments techniques, mais comme un enjeu social susceptible d'affecter les carrières de toutes les catégories de salariés. Ils ne peuvent bien sûr être soulignés sans davantage de transparence sur les choix techniques et les orientations financières des directions - les impacts indirects transitant précisément par ces arbitrages financiers.

De manière générale, les applications « opérationnelles » destinées à améliorer l'efficacité du travail (efficacité et fluidité de la chaîne logistique, réduction de la démarque inconnue, réactivité des commandes, mécanisation du drive) ouvrent des marges de manœuvre syndicales en améliorant les résultats de l'entreprise et en réduisant la pénibilité au travail. Inversement, les applications « marketing » (livraison à domicile, retail media, personnalisation du parcours d'achat, etc.) s'inscrivent dans une logique de conquête de parts de marchés déjà existants, sans créer de nouveaux marchés ni améliorer l'organisation du travail existante. Leur déploiement, au détriment des investissements dans l'amélioration des conditions de travail et dans le parc de magasins, a un effet défavorable sur les salariés (Greenan & Napolitano, 2023). Or, jusqu'à présent, l'approfondissement de la digitalisation des enseignes - sur le versant de la captation des données comme de leur exploitation - semble davantage privilégier ce type d'usages, au prix d'une relative désaffection du numérique « opérationnel » - voire une « dé-numérisation » des magasins et de certains postes de travail où les salariés se retrouvent confrontés à des matériels obsolètes qui renforcent la pénibilité. Cet effet est renforcé par l'influence croissante des fournisseurs de solutions numériques qui, à mesure que la perte d'expertise interne diminue, déterminent les orientations techniques des entreprises du secteur en fonction de leurs propres priorités, en vue de valoriser les solutions déjà développées.

La faible disponibilité des ressources dans la grande distribution appelle une approche pragmatique et critique des innovations adoptées. Dans la mesure où les données ne jouent pas un rôle central dans les modèles économiques du secteur, l'opportunité de déployer de nouvelles applications doit être évaluée sur la base de ses qualités propres - et non pour le rôle qu'elle pourrait jouer dans la capture de nouvelles données. **De manière générale, les applications opérationnelles qui contribuent réellement à améliorer l'efficacité du travail et ouvrent des marges de négociation sur la répartition des gains de productivité devraient être systématiquement privilégiées sur le traitement marketing des données.** En outre, si le recours au marché et aux prestataires apparaît inéluctable au vu de la croissance des besoins informatiques et du niveau de technicité des solutions, **il est important d'intégrer le risque de perte d'expertise dans la réflexion sur l'externalisation des activités informatiques afin de préserver en interne des ressources nécessaires pour aborder de manière critique les innovations proposées par l'extérieur.**

Loin de se jouer uniquement dans les instances centrales et en amont du déploiement, l'accompagnement syndical de la numérisation concerne évidemment les magasins, où
s'expriment ses effets. Le drive représente à ce titre un enjeu majeur. Alors qu'il renforce
son importance dans l'économie des magasins, son organisation technique n'est guère
stabilisée et les métiers n'y sont pas encore pleinement reconnus. **Il est crucial de réduire
l'important turnover de ces activités, qui déstabilise les équipes et entrave la constitution de
noyaux syndicaux durables.** D'autant plus que son potentiel est important : le drive étant
géré par des équipes réduites et spécialisées, représentant une part croissante du chiffre
d'affaires des magasins, immédiatement visible par la clientèle, sa syndicalisation pourrait
présenter un potentiel important pour renforcer la position syndicale – et devrait sans doute
être considérée comme un objectif clé par les équipes syndicales en magasin.
Technologie labile et de portée générale, le numérique met en mouvement une nouvelle distribution des activités et, par conséquent, de la valeur ajoutée. En effet, à mesure que la productivité progresse, une part croissante de la valeur dégagée par ces innovations échappe aux entreprises utilisatrices pour venir financer les producteurs des technologies. Des semi-conducteurs aux algorithmes de traitement, les anticipations de gains sont colossales dans le cœur de cette « économie de la donnée », dominée par les géants du cloud et du traitement des données (les fameux GAFAM) aux côtés des fabricants de puces sophistiquées.

Pourtant « l'économie de la donnée » ne se limite pas à ce cercle restreint : **pour que les anticipations des investisseurs se convertissent en profits réels, encore faut-il que les innovations se traduisent par des gains de productivité tangibles.** Or leur intégration dans le tissu productif repose sur l'activité d'une chaîne d'acteurs parfois bien plus modestes, qui adaptent les solutions et les infrastructures généralistes aux usages spécifiques de chaque branche d'industrie. Là où le numérique est amené à jouer un rôle productif – et donc économique – important, des entreprises issues des secteurs concernés cherchent à s'insérer dans ces maillons intermédiaires où se déplace une part croissante de la valeur.

Quelle que soit la place prise par cet « amont numérique », l'économie de la donnée repose en définitive sur des transformations concrètes dans le monde de la production. **Ici, chaque innovation entraîne à la fois une transformation technique et une reconfiguration organisationnelle du travail – avec des effets ambivalents pour les salariés.** Car si les gains de productivité obtenus sur le plan technique dégagent des marges de manœuvre pour l'action syndicale, les changements dans l'organisation des secteurs, des entreprises et des métiers tendent à saper ses bases : c'est le même progrès technique qui fournit les bases d'une amélioration des conditions de travail et de rémunération et qui les retire en percutant les qualifications, les formes d'organisation et de défense des salariés, limitant la possibilité de convertir l'innovation en acquis social.

Ces effets organisationnels doivent être pris en compte au même titre que les dispositifs techniques eux-mêmes. Dans le secteur électrique, on l'a vu, le compteur communicant soutient la libéralisation de la filière – nouvelles activités, nouveaux acteurs privés, nouvelle structure des tarifs – avec des effets sur les travailleurs du secteur comme sur l'ensemble des consommateurs. Dans la grande distribution, les conditions de travail et d'emploi forment une variable d'ajustement pour le financement d'une digitalisation qui produit encore peu de gains d'efficacité. Ce sont ces transformations qui, en fragilisant voire en fracturant les collectifs de travail, sapent les bases qui permettent d'orienter le progrès technique dans un sens favorable aux travailleurs.

Les données ne jouent pas un rôle uniforme dans l'économie. En comparant les trajectoires de deux secteurs d'activité très différents, cette étude a surtout mis en lumière la diversité des dynamiques technologiques et des modes de valorisation des données au sein du tissu économique – y compris parmi les grandes entreprises. Elle souligne ainsi la nécessité
d'appréhender ces transformations à l'échelle sectorielle, afin de mieux comprendre comment les entreprises s'approprient les innovations, d'en évaluer le potentiel économique concret, d'identifier les changements organisationnels qu'elles impliquent et leurs effets possibles sur les collectifs de travail – indispensables éléments pour orienter l'action syndicale.
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