L’intelligence artificielle au service de la tarification en contexte douanier incertain23 mai 2025

I – Une stratégie tarifaire guidée par les données

Face aux fluctuations des droits de douane, une stratégie tarifaire doit reposer sur des fondations pleinement data‑driven. Quatre objectifs clés forment les piliers d’une réponse efficace :

1. Passer d’une logique intuitive à une approche analytique : Il s’agit d’abandonner les décisions fondées sur l’instinct ou sur des règles générales au profit d’une analyse rigoureuse des données de ventes passées. Cette transition permet de réduire les biais cognitifs, de fiabiliser les arbitrages et d’objectiver les choix tarifaires.
2. Exploiter l’élasticité avec précision : Plutôt que d’appliquer une politique tarifaire uniforme, il convient de différencier les stratégies selon les produits, les marques, ou les marchés géographiques. En s’appuyant sur les comportements passés des consomamteurs, l’IA permet d’estimer précisément la sensibilité au prix et d’adapter les décisions en conséquence.
3. Développer une capacité de réaction agile : Être en mesure d’évaluer instantanément l’impact de différents scénarios tarifaires dès l’annonce de modifications douanières, permettant une prise de décision rapide et optimisée.
4. Optimiser marges et volumes : Optimiser les marges tout en maîtrisant les volumes, en identifiant les zones de tolérance / prix critiques chez les consommateurs.

L’IA au cœur de l’analyse de l’élasticité des prix 

Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, nous pouvons désormais exploiter des volumes considérables de données de ventes historiques pour cartographier de manière précise la manière dont les consommateurs réagissent aux variations de prix.
Cette approche surpasse largement les analyses de prix basiques. Elle intègre nativement un ensemble de variables contextuelles, telles que la saisonnalité, les promotions, ou même la perception de valeur associée à un produit ou une marque offrant ainsi une lecture fine du comportement d’achat, bien plus fidèle à la réalité des marchés.

II – Transformer les données en décisions : insights et leviers d’action

Un modèle de pricing piloté par l’IA permet de répondre de manière claire aux questions stratégiques fondamentales qui se posent à toute entreprise face aux fluctuations douanières. Ces problématiques trouvent désormais des réponses quantifiées, apportant ainsi un éclairage essentiel pour une prise de décision optimale.

Cela permet notamment :

• Comprendre la sensibilité par marque ou gamme : Identifier avec précision quelles marques ou gammes de produits réagissent le plus aux variations de prix. Cela met souvent en évidence des différences significatives au sein d’une même catégorie. Savoir identifier ces variations permet d’élaborer une stratégie de répercussion douanière différenciée : absorber la hausse sur les segments à forte sensibilité pour protéger les volumes, et la répercuter, même partiellement, sur les segments plus résilients.
• Identifier les segments à forte élasticité dans le temps : Repérer les segments où une faible augmentation de prix entraîne une chute disproportionnée des volumes. Ces insights sont essentiels pour déterminer quels types de produits doivent faire l’objet d’une augmentation de prix, en fonction de leur positionnement tarifaire, ainsi que pour définir le nouveau prix approprié. Répercuter les coûts sur des segments à forte élasticité pourrait s’avérer contre-productif en termes de revenus et de parts de marché, tandis que les identifier précisément permet d’éviter des erreurs coûteuses.
• Détecter l’existence de seuils psychologiques critiques : Il s’agit ici d’identifier les points de rupture tarifaires où l’élasticité change brutalement. La connaissance précise de ces seuils permet d’optimiser le positionnement tarifaire. On peut ainsi éviter ces zones de forte résistance, ou décider de les franchir uniquement si l’analyse coût-bénéfice, démontre clairement un avantage, même en tenant compte de la baisse potentielle des volumes.
• Analyser l’effet différencié par canal ou marché géographique : Les modèles d’IA révèlent systématiquement des variations significatives de sensibilité prix par canal de distribution (online/offline) ou par marché géographique. Cette dimension met en lumière que la même hausse douanière ne sera pas perçue et ne générera pas les mêmes réactions client partout. Ces insights permettent d’ajuster finement la stratégie de répercussion ou d’absorption en fonction des spécificités locales et des dynamiques concurrentielles propres à chaque marché ou canal, loin d’une politique uniforme qui serait inévitablement sous-optimale.

III – Cas d’usage : Stratégie de pricing dans le secteur du luxe

Optimisation de la stratégie de pricing dans le secteur du luxe grâce à l’IA 

Eleven a accompagné un grand groupe de luxe dans la conception d’un outil d’analyse destiné à optimiser sa stratégie de pricing. L’objectif était d’évaluer précisément l’impact des hausses de prix sur la demande, afin de maximiser les revenus. Pour y parvenir, Eleven a développé un outil d’aide à la décision reposant sur l’intelligence artificielle, conçu pour soutenir les équipes pricing dans leurs arbitrages stratégiques.

En s’appuyant sur une analyse fine des données historiques de ventes, enrichie par des algorithmes d’apprentissage automatique, Eleven a développé un modèle capable de simuler divers scénarios de hausse de prix. L’outil permet ainsi d’anticiper les effets potentiels sur la demande, en prenant en compte des facteurs tels que la saisonnalité, les tendances de marché ou encore le contexte macroéconomique.

Un enjeu particulier dans le secteur du luxe

Dans le secteur du luxe, la modélisation de l’élasticité prix est particulièrement compliquée étant donné que la demande peut évoluer rapidement en fonction des tendances, du positionnement perçu des marques ou de l’actualité économique. Il est donc essentiel d’anticiper finement l’effet des ajustements tarifaires afin de préserver la compétitivité et la rentabilité.
Une étude approfondie des stratégies de pricing passées, ainsi que l’identification de seuils psychologiques critiques, s’avère indispensable pour orienter les décisions futures.

Une méthode analytique robuste pour des décisions éclairées

Pour répondre à ces enjeux, Eleven a mis en œuvre une démarche analytique rigoureuse visant à isoler les effets spécifiques des hausses de prix. Cette méthodologie a permis de neutraliser l’impact de facteurs exogènes tels que les effets de gamme, les lancements de nouveaux produits ou les effets de marché. Le modèle développé permet non seulement d’anticiper les effets d’une hausse sur les revenus globaux, mais aussi d’anticiper les transferts de demande entre zones géographiques, en fonction des écarts de prix régionaux.

L’outil ainsi conçu permet aujourd’hui aux équipes de piloter leur stratégie tarifaire, produit par produit, en s’appuyant sur des simulations quantitatives fiables et contextualisées. Il constitue un véritable levier d’optimisation dans un environnement concurrentiel en constante évolution.

Conclusion

La modélisation de l’élasticité constitue un levier clé pour une stratégie de pricing agile et résiliente. Dans un contexte où les incertitudes tarifaires et douanières sont de plus en plus fréquentes, elle permet d’anticiper les réactions de la demande, de prendre des décisions éclairées et de préserver les marges.
Le positionnement prix et la capacité à anticiper les réactions du marché deviennent des facteurs différenciants essentiels.
Intégrer cette dimension analytique, c’est assurer un avantage concurrentiel durable.