En France, les données de stock correspondent à la réalité des rayons dans seulement 47 % des cas, selon une étude Scandit. Ces écarts obligent les employés du retail à multiplier les vérifications et les corrections manuelles.
Les logiciels de gestion des stocks sont censés faciliter le travail des équipes en magasin. Pourtant, les informations affichées sur leurs écrans ne correspondent pas toujours aux produits réellement disponibles. Certains employés préfèrent alors vérifier directement dans les rayons ou conserver leurs propres notes. Publiée le 10 novembre 2026, une étude commandée par Scandit à Sapio Research mesure l’ampleur de ces pratiques dans la distribution française.
Des erreurs de stock qui coûtent des millions d’euros
Seuls 6 % des employés français interrogés déclarent avoir totalement confiance dans les données de stock de leur magasin. Ces erreurs entraînent des vérifications répétées, parfois au détriment d’autres tâches.
D’après l’étude, chaque collaborateur pourrait récupérer en moyenne 3,2 heures par semaine avec des informations fiables. Pour une enseigne employant 10 000 personnes en magasin, Scandit estime le coût salarial associé à ce temps à plus de 21 millions d’euros par an.
Les sollicitations des clients accentuent cette charge. Les employés consacrent en moyenne 3,6 heures hebdomadaires à des questions que les outils numériques devraient pouvoir traiter. Ils doivent également vérifier physiquement la disponibilité des produits 5,8 fois par semaine.
Les employés développent leurs propres méthodes pour corriger les stocks
Face aux incohérences, 56 % des collaborateurs français déclarent corriger eux-mêmes les informations disponibles. De leur côté, 53 % procèdent à des ajustements de stock.
Parmi ceux qui interviennent lorsqu’un système affiche des données erronées, 40 % contournent complètement les outils officiels. Plus largement, 65 % utilisent au moins une méthode informelle : notes papier, photographies, échanges entre collègues ou mémoire personnelle.
Scandit décrit ce phénomène comme un « magasin fantôme ». Une partie des informations utiles circule ainsi en dehors des logiciels consultés par les responsables et les équipes du siège. Pour Samuel Mueller, CEO et cofondateur de Scandit, la difficulté tient d’abord à la fiabilité des données sur lesquelles reposent les futurs outils d’intelligence artificielle.
Une meilleure précision pour restaurer la confiance dans les outils
L’étude relève également un seuil déterminant. Dans les sept pays interrogés, la confiance des employés augmente nettement lorsque la précision des données dépasse 70 %. L’implication des équipes joue aussi un rôle.
Parmi les collaborateurs consultés lors d’un projet pilote, 74 % utilisent les outils disponibles, contre 61 % chez les personnes jamais sollicitées. Leur niveau de confiance atteint respectivement 50 % et 25 %. Réalisée en septembre 2026 auprès de 2 200 employés de magasins dans sept pays, l’enquête couvre notamment l’alimentaire, le bricolage, les grands magasins et les pharmacies.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
