Retail augmenté : la montée en puissance des jumeaux opérationnels

La performance en miroir : les cas d’usage des jumeaux numériques en retail

Quand l’entrepôt se dédouble pour mieux performer

Dans un contexte logistique marqué par l’incertitude – ruptures d’approvisionnement, pics d’activité imprévus – les entrepôts se retrouvent en première ligne. Le jumeau numérique devient un copilote stratégique, offrant une vision augmentée et pilotable en continu.
Un jumeau numérique d’entrepôt est une représentation virtuelle et dynamique d’un site logistique, connecté aux systèmes d'information (WMS, ERP, …) et alimenté par des capteurs (IoT). Il reproduit fidèlement structures, flux internes, équipements et règles de fonctionnement. 

Ses cas d’usage sont multiples : tester un nouveau schéma de picking, planifier l’introduction d’un robot autonome, repenser l’agencement d’une zone de stockage, ou encore former les opérateurs à de nouveaux processus via une modélisation immersive. L’intégration des données en temps réel (vibration, température…) permet aussi une maintenance prédictive, limitant ainsi les arrêts non planifiés.

Ces modèles s’inscrivent dans une logique « Digital Production Twin »: un modèle évolutif, ajusté en continu grâce au retour d’expérience du terrain. Ils ne visent pas une précision initiale absolue, mais une capacité d’apprentissage et d’adaptation.
Des acteurs comme Geodis l’ont bien compris. Ces derniers utilisent ces outils pour réduire leurs coûts logistiques, mieux anticiper les aléas et renforcer la fiabilité de leurs engagements de service.

Retail phygital : le point de vente devient modélisable

Longtemps cantonnés à la logistique, les jumeaux numériques investissent désormais les points de vente. Le Digital Performance Twin est une modélisation complète du magasin - agencement, équipements, flux clients, merchandising – permettant d’en simuler la vie en temps réel.

Ces outils permettent de tester et ajuster des parcours clients, évaluer différentes configurations de staffing ou simuler des agencements, sans perturber les opérations physiques. Résultat : des décisions plus rapides, plus sûres, et moins coûteuses.
Intermarché, par exemple, a modélisé numériquement certains magasins à partir de données issues de capteurs IoT pour affiner sa gestion au quotidien.

Le secteur du luxe s’empare aussi de cette technologie : Louis Vuitton a conçu un jumeau numérique pour son café à l’aéroport de Heathrow, afin d’anticiper les points de friction et optimiser le parcours client.
Le jumeau numérique devient ainsi un atout stratégique pour les retailers, un levier de performance, d’excellence opérationnelle et d’une gestion plus durable.

Le vrai défi : la qualité et la gouvernance des données

Au-delà d’investissements matériels et des intégrations IT, l’efficacité d’un jumeau repose fondamentalement sur la qualité des données qui l’alimente.

Aussi performant soit-il, un modèle mal alimenté devient inutile. Incohérences dans les projections, décisions biaisées, voire rejet de l’outil par les équipes : sans gouvernance robuste, le jumeau échoue à délivrer sa promesse.
Il ne suffit pas de modéliser fidèlement un entrepôt ou un processus : encore faut-il assurer l’accès à une donnée fiable, à jour, et contextualisée. Cela implique standardisation, interopérabilité des systèmes, et Master Data Management pour rendre le jumeau fonctionnel.

Plus qu’un objet technologique, le jumeau numérique est un outil data-driven, exigeant une rigueur nouvelle dans la structuration des flux d’information, au risque, sinon, de recréer les limites mêmes qu’ils prétendent dépasser.

Les jumeaux numériques sont déjà des alliés précieux pour transformer le retail, en entrepôt comme en point de vente. Mais leur efficacité reste conditionnée à une donnée de qualité et à une gouvernance technologique rigoureuse. Si leur usage en entrepôt et en point de vente ouvre déjà de nombreuses perspectives, il en existe bien d’autres : les clients et produits peuvent également posséder leurs répliques digitales, ouvrant la voie à de nouveaux cas d’usage à fort impact.