Dans les rayons comme sur les sites marchands, les retailers cherchent un nouveau point d’entrée vers l’achat : la conversation. Portés par la banalisation d’outils grand public comme ChatGPT et Google Gemini, les assistants d’achat se testent désormais comme des interfaces capables d’orienter un client, de comparer des produits et de signaler des promotions, sans passer par les filtres classiques. En France, cette bascule s’accélère : selon une étude publiée le 7 janvier par l’IBM Institute for Business Value avec la National Retail Federation, l’usage des applications d’IA par les consommateurs a bondi de 90 % en deux ans, un rythme supérieur à la moyenne mondiale. Pourtant, le magasin reste central, avec 78 % des répondants qui déclarent y faire encore leurs achats. Le défi, pour le secteur, est donc moins de remplacer le commerce physique que d’améliorer le guidage consommateur en amont, au moment où l’hésitation se joue.
Ce changement intervient dans un contexte économique tendu, que l’étude relie à une recherche accrue de bonnes affaires et d’arbitrages plus rapides. Les enseignes testent ainsi des expériences conversationnels capables de synthétiser des avis, de recommander un produit selon un usage, ou de renvoyer vers une page de paiement. La promesse est immédiate côté expérience client, mais l’équation se complique dès que l’on touche aux données et à la confiance : près de six Français sur dix disent ne pas vouloir partager leurs informations, et 83 % se déclarent préoccupés par la sécurité. Entre accélération technologique et prudence des consommateurs, l’IA s’installe comme un nouvel intermédiaire du commerce.
Le shopping conversationnel s’installe dans le retail français, sans détrôner le magasin
Les chiffres de l’étude IBM/NRF décrivent une adoption déjà visible dans les usages. En France, 40 % des consommateurs disent utiliser l’intelligence artificielle pour les aider dans leur intention d’achat, notamment pour rechercher des produits (34 %), lire des avis (27 %) ou trouver des offres (24 %). Autrement dit, l’assistant devient un comparateur augmenté, capable de raccourcir la phase de recherche qui se faisait hier sur un moteur ou une marketplace.
Cette montée en puissance ne signifie pas une conversion massive au tout-digital. Les achats restent majoritairement en point de vente, mais la décision se prépare différemment, souvent avant de se déplacer. Pour les enseignes, l’enjeu est de capter ces moments d’arbitrage : quand un consommateur hésite entre deux références, demande si un produit est « vraiment adapté », ou cherche un prix plancher, la conversation peut devenir un couloir d’orientation plus efficace qu’une navigation par menus.
Les attentes exprimées dans l’étude illustrent aussi une projection vers des parcours plus intégrés. 22 % des Français disent rechercher des « super applications » combinant commerce et autres services, tandis que 27 % évoquent des foyers connectés avec assistants d’achat et 30 % la livraison autonome. Derrière ces intentions, une même idée : réduire les frictions, et pousser plus loin l’automatisation de tâches jugées pénibles. La question devient alors : quelle part de la recommandation une enseigne est-elle prête à déléguer à un agent conversationnel ?
Meta teste “Shopping research” et relance la bataille des assistants d’achat
La compétition ne se joue pas seulement entre enseignes : elle oppose aussi les plateformes qui veulent contrôler la découverte produit. D’après Bloomberg, Meta teste aux États-Unis une fonctionnalité baptisée “Shopping research” dans l’interface web de Meta AI, accessible à un nombre limité d’utilisateurs. Un bouton dédié fait apparaître un carrousel de produits avec visuels, prix, informations de marque et lien vers le site e-commerce correspondant.
Le mécanisme va au-delà d’une simple liste. L’assistant ajoute une justification synthétique, structurée en critères (rapport qualité/prix, popularité, adéquation à l’usage), et peut personnaliser les résultats si des signaux contextuels existent, comme la localisation. Meta reste toutefois sur une approche prudente : l’achat ne se fait pas dans l’interface, l’utilisateur est redirigé vers le marchand. Ce choix limite, pour l’instant, le rôle d’intermédiaire transactionnel, tout en installant la plateforme comme prescripteur.
Meta n’avance pas seule. OpenAI a introduit des fonctionnalités shopping dans ChatGPT, Google travaille sur des capacités transactionnelles autour de Gemini, et Perplexity AI a annoncé un partenariat avec PayPal pour fluidifier le parcours d’achat depuis une interface conversationnelle. Ce mouvement est documenté dans une synthèse dédiée aux stratégies des grands acteurs du secteur, entre moteurs, assistants et plateformes : panorama des acteurs du commerce à l’ère des assistants IA.
Pour les retailers, cette bascule change aussi la chaîne de valeur : si la recommandation se fait dans une conversation, qui “possède” l’audience et la relation ? À mesure que l’assistant filtre et hiérarchise l’offre, il influence directement la décision. La bataille ne porte plus uniquement sur la visibilité, mais sur la place dans la réponse.
Données, confiance et référencement: les conditions pour un guidage consommateur à grande échelle
La confiance apparaît comme le verrou principal. L’étude IBM/NRF indique que près de six consommateurs français sur dix ne veulent pas partager leurs données, et que 83 % s’inquiètent de la sécurité. Les craintes sont identifiées : 37 % évoquent l’utilisation abusive, 31 % redoutent une revente sans consentement, et 30 % citent les risques de confidentialité. Dans le même temps, 44 % se disent prêts à partager si l’intégration de l’IA est transparente et si les interactions sont sécurisées, signe d’une acceptation conditionnelle plutôt qu’un rejet net.
Cette fragilité se retrouve dans la perception des recommandations. Seuls 17 % des Français disent faire entièrement confiance aux suggestions de l’IA. Beaucoup gardent un réflexe de vérification : 22 % recoupent leurs sources lorsqu’ils recherchent un produit. Dans ce contexte, un service personnalisé qui “hallucine” une caractéristique, ou une réponse trop affirmative, peut se payer cher en crédibilité — et donc en fidélisation.
Côté entreprises, des mesures de réassurance se généralisent au niveau mondial, selon l’étude : audits externes de vulnérabilité (56 %), prévention des failles via l’IA (50 %), chiffrement de bout en bout (45 %). Mais l’intégration reste difficile, avec 54 % des dirigeants qui signalent des frictions entre canaux et systèmes, et 51 % un manque d’expertise. L’agent conversationnel n’est donc pas qu’un widget : il impose de relier catalogue, stocks, prix, politique de retour et CRM.
Un autre front s’ouvre : la visibilité des contenus produits dans les réponses générées. Arnaud Pelletier, Executive Partner chez IBM Consulting en France, décrit un basculement proche de celui qu’a connu le SEO à ses débuts, les marques devant “réapprendre” des mécanismes désormais influencés par la manière dont les agents analysent et synthétisent une page produit. Pour les retailers, cela renvoie à l’optimisation des moteurs e-commerce et des contenus de catalogue, sujet détaillé ici : optimisation des moteurs et recherche produit en e-commerce.
À mesure que les tests se multiplient, une ligne se dessine : les assistants d’achat ont vocation à devenir des interfaces de décision, mais leur déploiement dépendra d’un équilibre concret entre performance, transparence et sécurité. Dans ce nouveau commerce prescriptif, le gagnant ne sera pas seulement celui qui recommande le mieux, mais celui qui inspire suffisamment confiance pour être écouté.
