La saison des achats des fêtes est considérée comme la coupe du monde de football du retail. Chaque seconde compte, et le moindre dysfonctionnement peut coûter jusqu'à plusieurs millions de dollars. Selon une étude récente de New Relic, le coût médian par heure d'une panne à fort impact dépasse désormais le million de dollars pour les détaillants. Lorsque les paniers d'achat en ligne se bloquent, que les paiements par carte échouent ou que les applications mobiles ralentissent, les marques subissent des pertes de revenus et des dommages à leur réputation.
Si les tendances de l'an dernier sont un indicateur, les dépenses en ligne durant la saison des fêtes pourraient dépasser les 300 milliards de dollars cette année. Cependant, avec des marges rendues extrêmement minces par des droits de douane imminents, ainsi que des attentes consommateurs très élevées en matière d'expériences personnalisées et disponibles en continu, le moindre temps d'arrêt sur un site pourrait avoir des conséquences graves cette saison. Les détaillants s'y préparent dès maintenant en adoptant l'observabilité et des technologies comme le monitoring de l'IA pour assurer le bon fonctionnement et les performances de leurs vitrines numériques.
Monitoring de l'IA : d'optionnel à essentiel
L'industrie du retail a d'abord été lente à adopter des technologies permettant de prévoir et prévenir les pannes, mais un nombre croissant de marques investissent désormais dans des outils comme l'observabilité pour assurer le bon fonctionnement de leurs opérations numériques et de leurs déploiements d'IA. Voici ce que révèle notre étude :
- Le monitoring de l'IA est en plein essor. Aujourd'hui, 54 % des détaillants utilisent le monitoring de l'IA pour garantir la santé de leurs applications d'IA, contre 35 % il y a un an, et 24 % supplémentaires prévoient de la mettre en place dans l'année à venir.
- L'analytique prédictive optimisée par l'IA gagne du terrain dans le secteur. 45 % des détaillants utilisent déjà l'analytique prédictive, ce qui leur permet d'anticiper et de prévenir les problèmes système avant qu'ils ne surviennent. 26 % supplémentaires prévoient d'adopter cette technologie prochainement.
Mais ce taux d'adoption croissant ne reflète pas une simple volonté de suivre la tendance technologique. Plutôt que de réagir aux pannes une fois qu'elles se sont produites, les détaillants évoquent quatre principaux facteurs qui motivent leur investissement dans des plateformes d'observabilité comme celle de New Relic :
- L'adoption de l'IA et l'utilisation de l'apprentissage machine pour améliorer le monitoring et accélérer la résolution des incidents.
- La sécurité, la gouvernance, le risque et la conformité, qui aident à réduire l'exposition aux menaces et à répondre à des réglementations de plus en plus strictes.
- La gestion des coûts et la réduction du gaspillage lié au surprovisionnement des ressources cloud et aux flux de travail inefficaces.
- La gestion de l'expérience client, qui garantit une expérience d'achat fluide aux moments les plus critiques.
En résumé, l'adoption croissante de l'IA pousse les détaillants à rechercher des solutions pour monitorer et observer la santé de leurs systèmes et applications. La plateforme d'observabilité intelligente de New Relic fonctionne en déployant des agents IA au sein des applications numériques, afin de collecter et envoyer des données de performance vers un tableau de bord centralisé pour analyse. Cela permet aux équipes d'ingénierie (ou, dans certains cas, aux agents IA eux-mêmes) de détecter les anomalies, d'identifier les causes profondes et même de recommander ou d'automatiser des correctifs avant que les clients ne soient impactés.
Les gains d'efficacité sont particulièrement importants, car près de la moitié des détaillants déclarent subir au moins une panne majeure par mois, ce qui peut entraîner des pertes allant jusqu'à 4 millions de dollars par heure, selon notre étude récente. Au-delà de la perte de revenus, ces pannes mobilisent fortement les équipes d'ingénierie : Les responsables estiment que leurs équipes consacrent en moyenne 25 % de leur temps à gérer les interruptions, au lieu de développer de nouvelles fonctionnalités.
L'observabilité prévient et réduit les temps d'arrêt
Les principales causes des pannes dans le secteur du retail restent malheureusement les mêmes : défaillances réseau, problèmes de déploiement logiciel et défaillances du cloud ou des fournisseurs tiers. Bien que ces problèmes ne disparaîtront pas du jour au lendemain, l'observabilité commence à avoir un impact mesurable.
Les détaillants constatent des vitesses de détection et de résolution jusqu’à 50 % plus rapides depuis leur adoption de l'observabilité. Les dirigeants prévoient aussi d'étendre davantage l'utilisation de l'observabilité avec des fonctionnalités IA à l'avenir, en citant trois cas d'usage principaux où l'IA améliorerait le plus la réponse aux incidents de leur marque :
- Le dépannage assisté par l'IA pour aider les équipes à diagnostiquer les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
- L'analyse automatique des causes profondes pour identifier et résoudre les problèmes avant que les utilisateurs ne les remarquent.
- Les actions de remédiation assistées par l'IA, telles que les restaurations ou les mises à jour de configuration, qui pourraient considérablement réduire le temps moyen de résolution (MTTR).
Nous observons déjà certains de ces avantages grâce au monitoring de l'IA intégré à l'observabilité. Par exemple, les détaillants rapportent utiliser le monitoring de l'IA comme outil de sécurité pour réduire leur exposition aux cyberattaques et répondre à des exigences réglementaires strictes. En agissant comme un premier intervenant numérique, l'IA aide les détaillants à résoudre les problèmes en quelques minutes au lieu de plusieurs heures, souvent avant même que les clients ne s'en aperçoivent.
Les détaillants considèrent l'observabilité par l'IA comme une assurance pour les fêtes
Dans le monde actuel axé sur l'IA et le cloud, les systèmes complexes du retail rendent coûteux et risqué le monitoring uniquement humain. L'observabilité intelligente offre un filet de sécurité prédictif qui va au-delà des outils de monitoring traditionnels. Elle détecte les problèmes même là où vous ne les attendiez pas, recommande des solutions et, dans de nombreux cas, automatise la résolution.
Pour les détaillants, c'est toute la différence entre une saison des fêtes fluide et une saison marquée par des dysfonctionnements. Cet investissement se rentabilise en évitant les temps d'arrêt, en protégeant les revenus et en renforçant la fidélité des clients. Dans le retail, les problèmes de performances ne se limitent pas au backend ; ils se traduisent par des paniers abandonnés, des ventes manquées et des clients frustrés.
Si vous abordez la haute saison sans observabilité optimisée par l'IA, vous jouez gros avec votre trimestre le plus important. La bonne nouvelle ? Il n'est pas trop tard pour prendre les devants.
En savoir plus sur la façon dont New Relic peut vous aider à assurer le bon fonctionnement de votre vitrine numérique pendant cette saison des fêtes.
Méthodologie de l'étude
New Relic s'est associée à Enterprise Technology Research (ETR) pour interroger 147 équipes et responsables IT et ingénierie dans des organisations de retail et grand public à travers le monde. Les personnes interrogées proviennent de 23 pays. L'enquête a été réalisée en avril et mai 2025.
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