06oct.

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IA pour le négoce et la distribution B2B

Le négoce B2B, piloté agence par agence.

Des milliers de références, des centaines de clients professionnels, des commerciaux sur la route et une marge qui se joue ligne par ligne. Dans le négoce et la distribution B2B, les données existent, mais elles arrivent trop tard pour décider. L’intelligence artificielle compare vos agences et vos commerciaux entre eux, repère les clients qui s’éloignent et les marges qui glissent, puis prépare les actions dans vos outils. Voici ce que l’IA change pour un négociant, et comment l’intégrer à votre activité.

Réserver un auditLes usages de l’IA
  • Hébergé en Europe
  • Aucun outil à remplacer
  • Validation humaine
Responsable de négoce qui vérifie une commande à l’écran, dans l’entrepôt
Marge par famille75 / 100

14 agences comparées3 à traiter

KorbyxEn direct

Quelles familles de produits perdent de la marge ce trimestre ?

Deux familles sur dix-huit, dans trois agences : des remises accordées au-delà de la grille. Le détail par commercial est prêt.

Voir le détail
  • Comparervos agences, vos commerciaux et vos familles de produits entre eux, chaque semaine
  • Anticiperles clients qui commandent moins, les stocks qui dorment et les marges qui baissent
  • Agiravec des relances, des propositions et des plans préparés dans vos outils

Ils pilotent avec Korbyx

Responsable d’entrepôt qui contrôle les références sur les rayonnages

Le constat

Une marge qui se joue au détail, des décisions prises à l’aveugle.

Le négoce B2B vit de volumes importants et de marges fines. Entre les remises accordées, les prix d’achat qui bougent et les clients qui répartissent leurs achats entre plusieurs fournisseurs, la rentabilité se fait et se défait au quotidien. Qu’il s’agisse de fournitures pour l’industrie, de matériaux ou d’équipements, les entreprises du secteur partagent les mêmes enjeux.

Chaque jour, les équipes commerciales traitent des devis, des commandes, des réclamations et des relances. Les commerciaux terrain suivent leurs comptes à l’intuition, et les directions découvrent à la clôture du mois qu’une agence a décroché ou qu’une famille de produits a perdu deux points de marge.

Les données sont pourtant là, dans l’ERP, le CRM, les bons de commande et les factures. Mais elles restent dispersées, et personne n’a le temps de les croiser pour comprendre ce qui se passe client par client, commercial par commercial.

Résultat : des clients qui s’éloignent sans que personne ne le remarque, des stocks qui dorment dans une agence pendant qu’une autre est en rupture, des remises qui s’accumulent sans suivi. L’intelligence artificielle ne remplace pas le métier de négociant ; elle donne aux équipes la vision d’ensemble qui leur manque.

  • Des marges suivies trop tard, à la clôture du mois
  • Des clients qui s’éloignent sans alerte
  • Des stocks mal répartis entre agences
  • Des données dispersées entre ERP, CRM et tableurs

Les usages

Six usages concrets pour un négociant.

L’IA intervient sur toute la chaîne commerciale d’un distributeur B2B, de l’achat à la relation client. Chaque usage est détaillé sur sa page.

  • Comparer les agences

    Chaque agence comparée à la médiane de ses pairs : chiffre d’affaires, marge, taux de transformation des devis.

  • Relancer les clients

    Détecter les clients qui commandent moins et préparer les relances pour chaque commercial.

  • Préparer les propositions

    Rédiger devis et propositions commerciales à partir de l’historique du client et de vos prix.

  • Optimiser les stocks

    Repérer les stocks dormants, équilibrer les agences et ajuster le réapprovisionnement.

  • Prévoir la demande

    Anticiper les volumes par famille de produits, par client et par saison.

  • Piloter la marge

    Suivre la marge par agence, par commercial et par famille, en continu et non plus à la clôture.

Commercial qui conclut un accord avec un client professionnel

La force de vente

Des commerciaux mieux outillés, des visites mieux préparées.

Dans le négoce, les commerciaux passent une grande partie de leur temps à chercher l’information avant une visite ou un appel. L’IA leur rend ce temps, et les aide à choisir les bons clients au bon moment.

Avant chaque visite, le commercial reçoit une synthèse du compte : les commandes des derniers mois, les familles de produits en baisse, les devis en attente, les réclamations ouvertes. Il arrive avec une analyse claire et des questions précises, au lieu de découvrir la situation sur place.

L’intelligence artificielle repère aussi les opportunités : un client qui achète une gamme chez vous mais pas la gamme complémentaire, un prospect dont le profil ressemble à vos meilleurs clients, un compte dont les volumes augmentent. Les commerciaux reçoivent des priorités claires, au service de la stratégie commerciale, pas une liste de plus.

Le suivi s’allège. Les comptes rendus de visite se dictent, les tâches se créent dans le CRM, les relances partent après validation. La force de vente consacre son temps à la relation client et à la négociation, là où sa valeur est la plus grande.

  • Une synthèse du compte avant chaque visite
  • Des opportunités de vente repérées dans vos données
  • Des comptes rendus dictés, des tâches créées dans le CRM
  • Plus de temps pour la négociation et le conseil

La marge

La marge, suivie agence par agence, commercial par commercial.

Dans la distribution B2B, deux points de marge font souvent la différence entre une bonne et une mauvaise année. L’IA rend visibles les écarts pendant qu’ils se forment.

Chaque agence est comparée à la médiane de ses pairs, sur les mêmes indicateurs et la même période. Quand une agence décroche sur la marge d’une famille de produits, l’écart apparaît dans la semaine, avec son explication probable : remises au-delà de la grille, prix d’achat non répercutés, mix de ventes qui se déplace.

La même analyse vaut pour les commerciaux. Sans jugement ni classement public, la direction commerciale voit quels comptes génèrent de la valeur et lesquels la détruisent, et peut accompagner chaque commercial avec des éléments concrets. C’est un outil de coaching, pas de surveillance.

Chaque écart devient un plan d’action, avec un responsable, une échéance et son suivi. La direction ne reçoit plus une alerte de plus, mais une décision à prendre et les éléments pour la prendre.

  • Des écarts de marge visibles dans la semaine
  • Une explication probable pour chaque écart
  • Un plan d’action suivi, pas une alerte isolée

Avant, après

Le négoce, avec et sans intelligence artificielle.

Une entreprise de négoce voit son quotidien changer dès que l’IA exploite ses données commerciales et les met au service des équipes.

SujetSans IAAvec l’IA
MargeConstatée à la clôtureSuivie chaque semaine, par agence
Clients qui s’éloignentRepérés trop tardSignalés dès la baisse des commandes
Visites commercialesPréparées à la mainSynthèse du compte prête
StocksDormants dans une agenceRépartis selon la demande
DevisRédigés un par unPréparés, puis validés

La plateforme Korbyx

Korbyx vous dit où regarder.

Plusieurs écrans, une seule base de données. Chaque écran répond à une question que vous vous posez déjà.

Toutes vos agences, comparées entre elles

Chaque agence est comparée à la médiane de ses pairs, dans votre propre réseau. Vous voyez lesquelles tournent bien, lesquelles décrochent, et de combien.

app.korbyx.fr

Devis transformés, trois derniers moisMédiane du réseau · 43 %

  • Bordeaux Lac58 %
  • Rennes Ouest51 %
  • Tours Nord47 %
  • Nantes Sud44 %
  • Dijon Centre39 %
  • Lyon Est29 %

Lyon Est est à 29 %, soit 14 points sous la médiane. Plan d’action proposé.

Résultat

3 agences à traiter, détectées ce matin

médiane du réseau
43 %médiane du réseau
écart le plus fort
−14 ptsécart le plus fort
agences sous la médiane
3 / 60agences sous la médiane
de consolidation évitées
6 hde consolidation évitées
  • Plan d’action proposé pour Lyon Est
  • Animateur prévenu, visite jeudi

Des questions en langage courant

La réponse cite la mesure, la période et la source. Quand la donnée manque, Korbyx le dit.

app.korbyx.fr

Combien a-t-on facturé en septembre, par région ?

2,1 M€, dont 38 % pour la région Ouest. Le Sud-Est recule de 9 % sur un an, surtout à Lyon Est et Dijon Centre.

Mesure : CA facturé, v3Période : septembre 2026Source : ERP

Et la marge ?

La marge par région n’est pas encore connectée. Je peux vous montrer le chiffre d’affaires ou la marge du réseau entier.

Résultat

2,1 M€ facturés en septembre

  • Ouest38 %
  • Île-de-France24 %
  • Sud-Est18 %
  • Nord12 %
  • Est8 %
  • Réponse en 4 secondes, source citée
  • Sud-Est : −9 % sur un an, à suivre

Il écrit dans vos outils

Relance préparée, tâche créée dans le CRM. Vous validez, l’action part.

app.korbyx.fr

CRM · Nouvelle tâchepréparée par Korbyx

Relancer M. Garnier, devis n° 2026-118 (14 200 €)

Bonjour Monsieur Garnier, je reviens vers vous au sujet de notre proposition du 2 septembre…

Échéance jeudi · C. DurandValiderValidée

Journal des actions

  • Tâche écrite dans le CRM, 09:42
  • Responsable prévenue, 09:42
  • Point de suivi prévu vendredi

Résultat

Cette semaine, sur vos relances

relances envoyées
14relances envoyées
clients ont répondu
6clients ont répondu
devis signés
3devis signés
encaissés ou signés
42,6 k€encaissés ou signés
  • Toutes validées par un humain
  • Écrites dans le CRM, rien à ressaisir

Données d’illustration.

Votre négoce

Où votre marge s’échappe-t-elle ?

60 minutes avec un fondateur, vos agences, vos commerciaux et vos données à plat, pour repérer le premier usage de l’IA qui protège votre marge.

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  • Sans engagement
Acheteur qui contrôle des pièces en stock, tablette à la main

Achats et stocks

Des stocks au bon endroit, des achats mieux calés.

Pour un distributeur multi-agences, le stock est à la fois un service rendu au client et un capital immobilisé. L’IA aide à trouver le bon équilibre.

La prévision de la demande s’appuie sur l’historique des ventes, la saisonnalité, les commandes en cours et le comportement de chaque client. Les achats se calent sur des volumes réalistes, et les ruptures sur les références qui comptent diminuent.

Les stocks dormants sont repérés agence par agence. Plutôt que de laisser des articles immobilisés pendant qu’une autre agence les commande chez un fournisseur, l’IA propose les transferts utiles pour réduire les risques de rupture et les actions commerciales pour écouler les produits qui tournent peu.

Côté fournisseurs, l’analyse des prix d’achat, des délais réels et de la qualité de service aide les acheteurs à préparer leurs négociations avec des chiffres, et à mesurer l’impact d’une hausse sur la marge de chaque famille.

  • Une prévision par famille, par client et par saison
  • Des stocks dormants repérés agence par agence
  • Des transferts proposés avant de racheter
  • Des négociations fournisseurs préparées avec des chiffres

Marketing et relation client

Un marketing B2B qui parle à chaque client.

Le marketing d’un négociant ne ressemble pas à celui d’une marque grand public. Il s’adresse à des professionnels qui achètent selon leurs chantiers, leurs projets et leurs saisons.

L’intelligence artificielle segmente vos clients selon leur comportement réel : fréquence de commande, familles achetées, sensibilité au prix, potentiel non exploité. Les campagnes deviennent plus pertinentes, et les messages personnalisés selon ce que le client achète déjà.

La génération de leads s’appuie sur vos meilleurs comptes. En analysant les caractéristiques des clients les plus rentables, l’IA identifie les prospects qui leur ressemblent et aide les équipes marketing et commerciales à concentrer leurs efforts. Le taux de conversion progresse parce que l’effort va aux bons prospects.

La relation client gagne en réactivité. Les questions courantes sur une commande, une disponibilité ou un délai trouvent une réponse rapide, fondée sur vos données. Le service client se concentre sur les demandes complexes et le conseil, qui fidélisent, et l’expérience client s’améliore efficacement, jour après jour.

  • Des clients segmentés selon leurs achats réels
  • Des campagnes et des messages personnalisés
  • Des prospects qui ressemblent à vos meilleurs clients
  • Un service client plus rapide sur les questions courantes
Rendez-vous commercial entre une équipe de négoce et ses clients professionnels

Prospection et parcours d’achat

Un parcours d’achat B2B mieux compris.

Dans la distribution B2B, le parcours d’achat d’un client professionnel passe par plusieurs étapes : la demande de prix, le devis, la négociation, la commande, puis le réassort. L’IA aide à comprendre ce parcours et à répondre au bon moment.

Grâce à l’analyse des demandes entrantes, l’IA aide à identifier les leads les plus prometteurs et à répondre plus vite, avec une offre adaptée au besoin du client. Les nouveaux prospects reçoivent un contenu utile, personnalisé selon leur activité, plutôt qu’un message générique.

La prospection gagne en efficacité. Les équipes commerciales savent quels comptes relancer, quels devis ont le plus de chances d’aboutir et quelles nouvelles opportunités ouvrir sur leur marché. Le taux de conversion des devis devient un indicateur suivi, agence par agence.

L’envoi des propositions et des relances peut s’automatiser en partie : l’IA prépare, le commercial valide, l’envoi part depuis vos outils. La décision reste humaine, le travail répétitif disparaît.

  • Des leads identifiés et priorisés
  • Des réponses plus rapides aux demandes de prix
  • Une offre adaptée à chaque client B2B
  • Un taux de conversion suivi par agence

Les technologies

Machine learning, IA générative, agents : ce qui sert vraiment un distributeur.

L’intelligence artificielle recouvre plusieurs technologies. Dans le négoce B2B, trois d’entre elles portent l’essentiel des usages.

Le machine learning apprend sur vos données historiques pour prévoir la demande, détecter les clients à risque de départ ou repérer les écarts de marge. Ces modèles travaillent en continu, sur vos chiffres réels, et citent les données dont ils tirent leurs conclusions.

L’IA générative traite le texte : elle rédige les propositions commerciales, résume l’historique d’un compte, prépare les réponses aux demandes de prix et les relances. Elle fait gagner du temps sur des tâches répétitives, sans décider à la place des équipes.

Les agents enchaînent plusieurs étapes : ils lisent une demande, interrogent l’ERP, préparent le devis et le déposent dans le CRM pour validation. Leur valeur tient à leur intégration dans vos outils, pas à la sophistication du modèle.

L’intégration

Branchée sur vos outils, sans rien remplacer.

L’IA n’a de valeur que si elle travaille avec les outils que vos équipes utilisent déjà. Pas de nouveau logiciel à apprendre, pas d’ERP à changer.

  1. Nous connectons l’intelligence artificielle à votre ERP, votre CRM, vos outils de gestion commerciale et vos tableurs. Les données sont lues, rapprochées et fiabilisées, pour que tout le monde lise les mêmes chiffres.

  2. Chaque projet commence par un usage ciblé et mesurable, choisi selon vos priorités : le suivi de la marge par agence, la relance des clients qui s’éloignent ou la préparation des visites. Les résultats sont mesurés sur votre activité avant d’étendre à d’autres agences et d’autres usages.

  3. Vos données restent hébergées en Europe, les droits d’accès suivent les rôles de chacun, et elles ne servent jamais à entraîner des modèles tiers. La confidentialité de vos prix et de vos conditions commerciales est préservée. Découvrez notre accompagnement en intégration de l’IA.

  • Connexion à l’ERP, au CRM et à vos outils commerciaux
  • Un premier usage ciblé et mesurable
  • Des résultats mesurés avant d’étendre
  • Des données hébergées en Europe

Le retour sur investissement

Un investissement qui se mesure en marge.

Pour une entreprise de négoce, un projet d’IA doit se justifier par des résultats clairs : de la marge protégée, du temps rendu aux commerciaux, des stocks mieux utilisés.

Le ROI se mesure sur des indicateurs clés posés dès le départ : la marge par famille, le taux de transformation des devis, la valeur des stocks dormants, le temps passé à préparer les visites. L’amélioration est suivie mois après mois, sur vos propres chiffres.

L’approche est progressive. Un premier usage représente un investissement limité et permet de vérifier la valeur avant d’aller plus loin. Les entreprises qui réussissent choisissent un processus à fort volume, mesurent, puis étendent. Découvrez notre simulateur d’économies pour une première estimation.

L’adoption

Des équipes formées, des outils vraiment utilisés.

Le succès d’un projet d’IA tient d’abord à son utilisation par les équipes. Une solution que personne n’ouvre ne crée pas de valeur.

Nous accompagnons l’adoption avec une formation courte, adaptée à chaque rôle : direction, commerciaux, acheteurs, service client. Chacun apprend à interroger ses données en langage courant et à passer à l’action à partir des résultats.

Les capacités de l’IA se déploient ensemble, étape par étape, pour assurer une croissance durable de l’usage. Les ressources de l’entreprise se concentrent sur les usages qui marchent, et chaque nouvelle fonctionnalité s’appuie sur des bases de données déjà fiabilisées. La stratégie reste la vôtre : l’IA est un outil au service de vos décisions, pas l’inverse.

Par où commencer

Quatre étapes pour démarrer.

L’adoption de l’IA dans une entreprise de négoce suit une démarche progressive, agence par agence.

  • Diagnostiquer

    Repérer les postes où la marge et le temps des commerciaux se perdent, avec une première analyse de vos données.

  • Relier les données

    Connecter l’ERP, le CRM et les outils commerciaux, et fiabiliser les indicateurs clés.

  • Lancer un usage

    Marge par agence, relance clients ou préparation des visites : un premier chantier mesuré.

  • Étendre

    Ouvrir à d’autres agences, d’autres équipes et d’autres usages, à mesure que les résultats se confirment.

« Un négociant n’a pas besoin qu’on lui explique son métier. Il a besoin de savoir, lundi matin, quels clients appeler en premier et pourquoi. C’est exactement ce que ses données peuvent lui dire. »
Yann Cuisinier, Business Manager chez Korbyx
Yann Cuisinier, Business Manager chez Korbyx

FAQ

Questions fréquentes sur l’IA dans le négoce B2B.

Par quel usage de l’IA commencer dans le négoce ?

Souvent par le suivi de la marge par agence ou la détection des clients qui commandent moins, parce que les données existent déjà dans l’ERP et que le gain se mesure vite. Le diagnostic identifie vos priorités.

Faut-il changer d’ERP ou de CRM ?

Non. L’IA se connecte à vos outils actuels et exploite leurs données, sans remplacer votre ERP ni votre CRM.

L’IA va-t-elle remplacer nos commerciaux ?

Non. Elle prépare les visites, repère les opportunités et allège le suivi. La relation client, la négociation et le conseil restent le métier des commerciaux.

Nos prix et nos conditions commerciales restent-ils confidentiels ?

Oui. Les données restent hébergées en Europe, avec des accès attribués rôle par rôle, et elles ne servent jamais à entraîner un modèle tiers.

L’IA convient-elle à un distributeur de taille moyenne ?

Oui. Un négociant de quelques agences peut démarrer sur un usage ciblé et en mesurer l’effet en quelques mois, avant d’étendre.

Combien de temps pour un premier usage ?

Deux à trois mois pour un premier usage en service, de la connexion des données à la mesure des résultats par vos équipes.

Secteurs et cas d’usage

Secteur par secteur, métier par métier.

Vos agences, vos chantiers, vos tournées, vos établissements : ce que Korbyx change, dans votre métier.

Tous les secteurs

À poursuivre

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