Selon ZDNET, l’usage de l’intelligence artificielle dans les parcours d’achat a progressé de 200 % en un an. Ce signal confirme une bascule déjà visible dans le commerce en ligne: une partie des consommateurs commence ses recherches auprès d’un assistant IA, avant de consulter Google, TikTok, Amazon ou le site d’un marchand.

Cette évolution ne concerne pas seulement la technologie. Elle modifie la manière dont les clients comparent les prix, évaluent les produits et arbitrent leurs achats. Les distributeurs doivent désormais composer avec des acheteurs mieux informés, plus rapides dans leurs décisions et parfois guidés par des réponses générées automatiquement.

ZDNET mesure une hausse de 200 % des achats via IA

Le chiffre mis en avant par ZDNET, une progression de 200 % en un an, donne une mesure concrète du changement. Les outils d’IA ne servent plus uniquement à rédiger des textes ou à résumer des documents. Ils deviennent des assistants de comparaison, capables de proposer une sélection de produits, d’expliquer des différences techniques et de préparer une décision d’achat avant même l’ouverture d’un site marchand.

Cette mutation touche le shopping dans ses premières étapes. Là où l’internaute saisissait auparavant une requête sur un moteur de recherche, il peut demander à un chatbot quel ordinateur choisir pour un budget précis, quelle machine à laver consomme le moins, ou quel smartphone convient à un usage photo. La réponse attendue n’est plus une liste de liens, mais une recommandation structurée, souvent accompagnée d’arguments.

Le changement est important pour les plateformes historiques. Un moteur de recherche classique monétise l’attention à travers les liens sponsorisés, les comparateurs et le référencement naturel. Un assistant d’intelligence artificielle réduit cette étape intermédiaire. Il condense l’information, hiérarchise les critères et oriente l’utilisateur vers quelques options. Pour les marques, la visibilité dépend alors moins d’une page bien positionnée que de la qualité des données disponibles sur leurs produits.

Cette progression reste difficile à mesurer de façon uniforme, car les usages varient selon les outils, les catégories de produits et les marchés. Les achats d’électronique, de voyage, de beauté ou d’équipement de la maison se prêtent particulièrement à la comparaison automatisée. Le mouvement place néanmoins l’IA au début du parcours, là où se forment les préférences, les budgets et les arbitrages entre marques concurrentes.

Google, TikTok et Amazon perdent le monopole d’entrée

Le commerce numérique s’est longtemps organisé autour de quelques portes d’accès. Google captait les intentions formulées sous forme de recherche, Amazon dominait l’achat direct sur de nombreuses catégories, tandis que TikTok et Instagram transformaient la découverte produit en flux vidéo. L’essor de l’IA conversationnelle ajoute un nouvel acteur au début du parcours, avec une logique moins visuelle et plus personnalisée.

Google tente déjà de protéger cette position avec Lens et ses fonctions de reconnaissance visuelle. Le principe est simple: un consommateur photographie un article en magasin, puis obtient des informations, des prix ou des alternatives en ligne. Cette passerelle entre commerce physique et numérique montre que la recherche ne passe plus seulement par des mots-clés. L’image, la voix et la conversation deviennent des interfaces d’achat à part entière.

Les réseaux sociaux conservent un poids considérable, surtout chez les plus jeunes. Des données récentes sur la Gen Z indiquent que 44 % des jeunes interrogés ont déjà acheté via du live shopping sur TikTok, Instagram ou Snapchat. Facebook Marketplace atteint 32 %, Instagram Shop 24 %. Ces chiffres confirment que l’achat se déplace dans des environnements où le divertissement précède souvent le besoin exprimé.

Dans ce paysage, l’IA s’insère sans forcément remplacer les plateformes existantes. La même étude indique que 27 % des jeunes ont déjà acheté avec l’aide d’un outil d’IA et 17 % via un chatbot. Le parcours devient fragmenté: un produit découvert sur une vidéo peut être vérifié auprès d’un assistant, comparé sur Amazon, puis acheté sur le site d’une enseigne. Chaque interface capte une partie de la valeur.

Les enseignes doivent adapter stocks, prix et contenus

Pour les distributeurs, la montée de l’IA impose un travail plus précis sur les données produits. Un assistant ne peut recommander correctement un article que si les caractéristiques, les prix, les garanties, les disponibilités et les avis clients sont accessibles sous une forme fiable. Les fiches incomplètes, les descriptions vagues ou les visuels mal référencés deviennent des handicaps commerciaux plus visibles qu’auparavant.

Les détaillants indépendants sont particulièrement exposés. Des analyses sectorielles soulignent que les consommateurs utilisent déjà l’IA pour préparer leurs achats, alors que de nombreux commerçants continuent de piloter leurs décisions avec des rapports mensuels et une intuition de terrain. L’écart se creuse lorsque le client arrive en boutique avec une comparaison de prix, une liste d’alternatives et une idée précise des modèles disponibles ailleurs.

Cette pression touche directement les stocks. Un magasin qui commande les mauvaises finitions, les mauvais niveaux de gamme ou des produits trop éloignés des recherches réelles perd en rotation. L’IA rend plus visible la différence entre ce que le client demande et ce que l’enseigne propose. Les catégories à forte comparaison, comme l’électroménager, le bricolage, l’informatique ou le mobilier, sont les premières concernées.

Le sujet concerne aussi les prix et les promotions. Une remise conçue pour préserver la marge ne produit pas forcément d’écoulement si l’article reste mal positionné face aux concurrents. Les marchands doivent donc suivre plus finement les requêtes, les questions récurrentes et les critères cités par les assistants. Le contenu éditorial, les guides d’achat et les réponses aux questions clients deviennent des actifs commerciaux, pas seulement des supports de communication.

Chatbots et recommandations IA renforcent les questions de confiance

L’adoption de l’IA dans le shopping ne signifie pas une confiance automatique. Les consommateurs utilisent ces outils parce qu’ils accélèrent la comparaison, mais ils peuvent douter de la neutralité des recommandations. Une réponse générée peut privilégier des produits mieux documentés, mieux référencés ou plus présents dans les données disponibles, sans que l’utilisateur sache toujours pourquoi telle marque apparaît avant une autre.

La défiance existe déjà dans les environnements sociaux. Les données sur la Gen Z indiquent que 71 % jugent les contenus promotionnels trop nombreux et que 74 % se montrent méfiants envers les produits promus par des influenceurs. Cette prudence peut s’étendre aux assistants d’achat. Si une recommandation ressemble à une publicité déguisée, la crédibilité de l’outil baisse rapidement.

Les chatbots posent aussi un problème de responsabilité. Une erreur sur une compatibilité technique, une garantie, un délai de livraison ou une condition de retour peut avoir un coût direct pour le client et pour le vendeur. Les marchands doivent donc encadrer les réponses automatisées, vérifier les bases de connaissance et prévoir un relais humain lorsque la demande touche un achat coûteux ou une situation particulière.

Le prochain enjeu sera la transparence. Les plateformes devront expliquer plus clairement la provenance des informations, la présence éventuelle de partenariats commerciaux et la date de mise à jour des données. Les consommateurs, eux, arbitreront entre rapidité et contrôle. Dans le commerce, l’IA générative ne remplace pas la confiance: elle la met à l’épreuve à chaque recommandation.

2 août 2026, Article 50, textes, images, vidéos et deepfakes IA devront être étiquetés, ce qui change pour les professionnels

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P. Marcelle

Rédacteur chez KivuPress.info

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