Cible s'engage dans une stratégie de relance ambitieuse, s'appuyant massivement sur l'intelligence artificielle pour inverser une séquence de trois ans de ventes faibles. Cette approche a été détaillée par le nouveau directeur général, Michael Fiddelke, lors d'une réunion avec la communauté financière à Minneapolis en février. Le contexte était critique : l'enseigne avait annoncé son treizième trimestre consécutif de baisse, profitant à des concurrents comme Walmart et Costco. Prat Vemana, le responsable de la technologie chez Cible, a souligné que l'avènement de l'IA générative tombe à un moment opportun pour soutenir cette agenda audacieux. Les objectifs financiers et opérationnels pour l'année à venir sont clairs : un investissement de capital supplémentaire de un milliard de dollars, un milliard de dollars d'engagements opérationnels nouveaux, l'ouverture de 30 nouveaux magasins, la rénovation de 130 sites et une mise à jour de 75 % de l'assortiment dans certaines catégories. Selon Fiddelke, les premières ventes de février montrent déjà une accélération, et l'entreprise prévoit une croissance des ventes à chaque trimestre de 2026. Le succès de ces initiatives repose largement sur des outils d'IA développés par les équipes de Vemana, la technologie étant considérée comme le fil conducteur de toutes les opérations de l'entreprise. Bien que Cible ait une longue histoire dans l'analyse de données et le machine learning, l'avance concurrentielle initiale s'est estompée face à la montée de l'IA générative. Des géants comme Amazon et Walmart ont rattrapé leur retard, rendant les technologies précédentes moins distinctives. Cependant, Vemana estime que l'IA générative ouvre une nouvelle dimension de croissance. Plutôt que de réduire ses effectifs informatiques, comme le font d'autres entreprises, Cible maintient ses équipes aux États-Unis et en Inde pour maximiser la productivité grâce à ces nouveaux outils. Dans le secteur de la mode, une nouvelle plateforme appelée Trend Brain combine l'analyse visuelle de photos de mode et l'étude des sentiments sur les réseaux sociaux pour prédire les tendances futures. Cela permet aux designers de créer de nouvelles collections en quelques semaines au lieu de mois, doublant ainsi la vitesse de rotation des collections. Cette technologie a permis d'anticiper la popularité de motifs spécifiques, comme les pois, ajustant rapidement les achats en fonction de la performance. L'IA aide également à gérer les détails fastidieux des campagnes, libérant du temps pour les humains qui peuvent ainsi se concentrer sur l'interaction client. Sur le terrain, les managers et les employés disposent désormais d'outils sur leurs scanners portables pour planifier les vitrines, prioriser le réassort et obtenir un support immédiat sans quitter le sol du magasin. L'objectif est de rendre du temps aux équipes pour qu'elles puissent se consacrer au service client. Par ailleurs, l'application mobile de Cible a été entièrement réécrite en 18 mois grâce à l'IA, contre plusieurs années nécessaires auparavant. Elle intègre désormais des fonctionnalités comme un scanner de liste de courses manuscrites et un mode magasin qui positionne les articles sur une carte. Cible figure parmi les premiers détaillants à offrir des paniers multi-produits via ChatGPT et collabore avec Google sur un protocole de commerce ouvert. Bien que le montant total de l'investissement ne soit pas divulgué, Vemana insiste sur le fait que cette technologie est essentielle à la croissance et qu'elle est déployée avec intention, et non pour suivre une mode. L'entreprise mise sur le renforcement fondamental de ses infrastructures pour appliquer l'IA aux endroits qui comptent le plus.