Cdiscount, Carrefour, Google, Shopify et Amazon livrent un état des lieux sans détour sur la manière dont l’intelligence artificielle générative recompose la recherche, la décision d’achat et la relation client dans le commerce en ligne.
La véritable rupture de cette année ne réside pas dans les chiffres records de l’e-commerce mais dans l’irruption du commerce agentique, selon Marc Lolivier, délégué général de la FEVAD, qui a donné rendez-vous début juillet aux professionnels du e-commerce pour sa grande conférence annuelle. Cette technologie âgée de moins de trois ans est déjà utilisée par un cyberacheteur français sur trois. Parmi les utilisateurs réguliers de l’intelligence artificielle, trois sur quatre l’emploient désormais dans leurs achats, y compris comparé à celui du mobile.
Mais quid de la visibilité des marques dans un monde où la page de résultats classique s’efface progressivement ? Lors de cette conférence, François Loviton, managing director de Google Advertising France, a annoncé l’arrivée en France, avant la fin de l’été, des aperçus générés par l’intelligence artificielle (AI Overviews) et de l’AI mode au sein du moteur de recherche. Dans le monde, ces fonctionnalités revendiquent déjà un milliard d’utilisateurs mensuels un an seulement après son lancement, alors qu’il avait fallu 12 ans à Google Search pour atteindre ce seuil. Les requêtes y sont trois fois plus longues que sur la recherche classique et 71 % des utilisateurs déclarent désormais s’en servir pour découvrir des produits plutôt que pour finaliser un achat déjà décidé. Un cyberacheteur sur trois estime que ces outils renforcent sa confiance dans la décision.
Thomas Métivier, directeur général de Cdiscount, nuance pour sa part la portée réelle de cette bascule agentique. Chez le distributeur, les clients venus directement d’un agent conversationnel ne représentent qu’un pour cent des ventes, et un achat engageant comme un lave-linge nécessite en moyenne une dizaine de visites du site étalées sur près d’une semaine avant conversion. Il insiste sur le caractère de plus en plus horizontal des parcours, les internautes naviguant désormais d’une fiche produit à une autre plutôt que de suivre le schéma linéaire hérité de la recherche classique. L’entreprise a développé son propre assistant, baptisé Disco, qui traite 1500 conversations quotidiennes et affiche un taux de transformation deux fois supérieur à celui de son moteur de recherche interne, lequel absorbe deux milliards de requêtes chaque année, et teste désormais près de 4 000 prompts par jour pour mesurer sa propre visibilité. Mais selon Alexandre Chaumien, responsable des revenus pour l’Europe du Sud chez Shopify, l’achat intégré à une conversation fonctionne déjà aux États-Unis pour des dizaines de milliers de marchands, grâce au protocole UCP construit avec Google et auquel se sont jointes des enseignes comme Carrefour ou Walmart.
Reste que la meilleure porte d’entrée vers les intelligences artificielles générative sont les fondamentaux du référencement comme l’a rappelé Emmanuel de Vauxmoret, dirigeant de l’agence Uplix, citant la formule employée par Google elle-même fin juin, selon laquelle un bon référencement classique demeure la condition d’un bon référencement génératif. Il a ajouté que les flux produits diffusés via Merchant Center et les fiches Google My Business nourrissent directement les réponses des agents, tout comme les avis publiés sur des forums tels que Reddit, désormais considérés comme des sources fiables par les modèles.
Une adoption de l’IA poussée par les proches
Dans le grand public, l’adoption de l’IA se fait quant à elle très majoritairement par contagion sociale, via le travail, l’entourage ou les tendances observées sur les réseaux sociaux, rarement par une initiative individuelle isolée. Voici le premier enseignement d’une recherche menée par la chaire industrielle TREND(S) de Toulouse School of Management, portée par la professeure des Universités en Sciences de gestion et du management Isabelle Collin-Lachaud. Elle a été réalisée en miroir auprès de 450 répondants français et 450 répondants américains, complétée par des entretiens qualitatifs approfondis conduits par la docteure en marketing Alice Peyraud, auprès d’un échantillon composé à 56 % de femmes et âgé en moyenne de 40 ans. La méthodologie qualitative a mobilisé des entretiens semi-directifs d’environ une heure, associés à un protocole de verbalisation en direct pendant lequel les répondants partageaient leur écran pour montrer, sans reconstruction a posteriori, la manière dont ils recherchaient un produit. Selon les résultats, ChatGPT domine largement les usages déclarés, devant Gemini puis Claude, et une part importante des répondants compare plusieurs applications entre elles pour une même recherche. L’utilisation reste en grande partie mobile, sauf chez les profils les plus technophiles qui lui préfèrent l’ordinateur, tandis que l’usage vocal demeure minoritaire et se partage entre un usage pratique, mains libres, et un usage plus relationnel, proche de la confidence.
Deuxième enseignement, l’intelligence artificielle surpasse déjà le conseil humain pour recommander des produits fonctionnels, mais reste en retrait sur les achats à forte dimension expérientielle. Les chercheuses ont identifié quatre bénéfices perçus, le gain de temps qui porte davantage sur la navigation dans l’information que sur la rapidité de l’achat lui-même, la réduction de la charge mentale face à une offre jugée trop dense, la réassurance émotionnelle pour valider un choix déjà arrêté, et un sentiment d’autonomie accrue face à un vendeur. À l’inverse, quatre freins limitent l’usage, la crainte de l’hallucination et des réponses incomplètes, la peur de perdre son libre arbitre, la vigilance vis-à-vis des données personnelles collectées et, dans une moindre mesure, l’impact environnemental et social de la technologie.
Enfin, troisième enseignement, sur un scénario d’achat de lave-linge comparant Google, ChatGPT et un agent propre à une enseigne présentée comme leader du secteur, le moteur de recherche traditionnel continue en France de produire une expérience de décision jugée plus satisfaisante et débouche davantage sur une intention d’achat ferme, tandis que les intelligences artificielles laissent le consommateur dans un état d’esprit de recherche prolongée. Cet écart se réduit fortement chez les personnes déjà familières de ces outils et s’efface presque totalement aux États-Unis, où Google et ChatGPT sont perçus à un niveau comparable, seul l’agent propre à une enseigne restant en retrait.
Sur un second scénario d’achat de réfrigérateur, les chercheuses ont testé l’effet de la publicité insérée dans les réponses générées. Contrairement à une intuition répandue, la présence d’un lien sponsorisé n’altère pas la perception de neutralité de la réponse qui la précède, tandis que l’ajout d’un message de transparence explicite améliore sensiblement la confiance, en France comme aux États-Unis, et rend même rassurante la présence d’un produit identique entre la réponse et la publicité.
Sur le terrain qualitatif, Alice Peyraud distingue deux profils, le profil affectif qui converse longuement avec l’outil comme avec un compagnon de réflexion et partage ses goûts, et le profil pragmatique qui attend une réponse experte en deux ou trois échanges sans détour. Les assistants propres aux enseignes souffrent encore d’une image dégradée héritée des premiers chatbots, ce qui pousse les consommateurs à préférer soit un humain, soit une intelligence artificielle généraliste. Sur l’ensemble des personnes interrogées, seules trois ont mené leur achat exclusivement via une intelligence artificielle, uniquement pour valider un choix déjà arrêté.
Les chercheuses concluent sur trois recommandations : déployer l’intelligence artificielle sur l’ensemble des points de contact plutôt que sur un seul canal, former les conseillers de vente afin qu’ils ne se retrouvent pas en position de faiblesse informationnelle, et soigner l’image et la vidéo, encore mal exploitées par les modèles alors qu’elles pèsent lourd dans la décision. La conclusion la plus citée tient en une formule, les consommateurs veulent un copilote pour réfléchir, non un pilote qui décide à leur place.
Qui gardera la main sur la relation client ?
Aussi, comment répartir les rôles entre marchands, agents et prestataires de paiement à mesure que le commerce agentique se structure ? Virginie Melaine-Christensen, directrice générale France d’Adyen, détaille les trois briques nécessaires pour vendre via un agent, la production d’un flux de données produit adapté à chaque protocole existant, la constitution d’un panier agentique synchronisant prix, taxes et frais de livraison au moment de la sélection, puis le paiement sécurisé et mandaté. Elle illustre la logique du paiement totalement délégué par l’exemple d’un billet d’avion acheté automatiquement dès qu’il descend sous un seuil de prix fixé à l’avance, un cas d’usage déjà en exploration aux États-Unis, mais qui suppose de repenser l’authentification forte imposée en Europe. Elle explicite aussi l’horizon d’un paiement entre machines, porté par le protocole X402, pour régler à l’usage la consommation des agents.
Guillaume Petipas, associé en charge des paiements chez KPMG France, rappelle pour sa part que ces nouveaux canaux devront composer avec un cadre réglementaire proche de celui des cartes professionnelles, paramétrable par montant, fuseau horaire ou code marchand. Il évalue à environ 600 milliards de dollars les investissements mondiaux consentis cette année dans l’intelligence artificielle, pour un retour sur investissement encore lointain. Quant à Clément Monjou, responsable d’Alexa Plus France chez Amazon, il insiste sur la transparence des données comme condition de la confiance, rappelant que le groupe ne commercialise pas les données de ses utilisateurs, et cite le partenariat noué avec la plateforme The Fork pour permettre à l’assistant vocal de réserver directement une table.
Enfin du côté de Carrefour, Hélène Labaume, directrice de l’innovation et des fonds de capital-risque, explique que l’enseigne mise sur son ancrage physique et ses marques propres, telles Carrefour Bio ou Reflets de France, pour rester visible, tout en développant Hopla, un agent conversationnel qui compose déjà jusqu’à 40 % du panier pour une base de 100 000 utilisateurs mensuels : «il comprend vos envies, prépare vos courses à votre place et vous aide pour toutes vos demandes !» comme mentionne le message pour les clients. Par ailleurs, Hélène Labaume annonce un plan de formation interne massif baptisé « Lien pour tous », pour préparer les équipes en magasin à des clients désormais informés en amont par une IA.
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