Prédire aujourd’hui le parcours d’achat de demain est un exercice fragile. Les éditeurs d’IA font évoluer leurs services à un rythme tel que les usages, les interfaces et les points d’entrée peuvent changer avant même qu’une stratégie soit déployée.
Pour autant, le risque de fond n’a rien de nouveau : si quelques plateformes captent le premier contact avec le consommateur, elles peuvent aussi concentrer la relation client et fragiliser le reste de la chaîne de distribution. Le vrai sujet n’est donc pas seulement de savoir quelle IA gagnera. C’est de savoir qui restera visible et qui gardera un lien direct avec l’acheteur.
L’IA est surtout utile quand le besoin est difficile à formuler
À mon sens, plus une demande est complexe, plus l’IA peut apporter quelque chose. Dans le bricolage, il ne s’agit pas toujours de chercher « peinture verte, pot de 2 litres » : on peut vouloir accorder les couleurs d’une pièce, partir d’une photo ou transformer une intention en projet. L’assistant aide alors à clarifier le besoin avant même de choisir un produit.
Cette évolution rend l’intention plus importante que la seule liste de mots-clés. En référencement, on distingue souvent les recherches informationnelles — apprendre —, commerciales — comparer —, transactionnelles — acheter — et navigationnelles — retrouver une marque ou un site. Cette grille reste utile : une même personne peut passer d’une question générale à une comparaison, puis à une requête très précise.
Être présent au bon moment suppose des contenus fiables
Un baromètre de l’Obsoco cité par Le Monde indique que 40 % des personnes interrogées en juin 2026 avaient utilisé une IA générative pour préparer un projet d’achat au cours des douze mois précédents, contre 28 % en septembre 2025. Ce chiffre porte sur la préparation d’un achat, pas sur les achats effectivement conclus dans une IA. La nuance compte : conseiller, comparer et finaliser une commande sont des étapes différentes.
Pour un marchand, cela plaide pour des fiches produit complètes et exactes, mais aussi pour des contenus qui répondent aux vraies questions : compatibilité, usage, contraintes, entretien, livraison, disponibilité et retour. Les informations doivent rester cohérentes entre le site, les flux produits et les canaux où les clients cherchent des réponses.
Les principes de confiance et de qualité ne datent pas de l’IA générative. Google présente l’E‑E‑A‑T comme un cadre d’évaluation de l’expérience, de l’expertise, de l’autorité et de la fiabilité ; ce n’est pas une note unique ni un facteur de classement isolé. La confiance, les preuves et l’utilité réelle restent des fondations. Elles aident aussi un assistant à comprendre ce que le marchand propose et pourquoi son offre peut convenir.
Ne pas rater le prochain train
Les parcours d’achat via ChatGPT, Gemini et les autres assistants évoluent vite. Certaines expériences permettent déjà de découvrir des produits et de rejoindre un marchand ; des options de paiement intégré existent pour certains produits et vendeurs éligibles. Il serait donc risqué de bâtir toute sa stratégie sur une fonctionnalité précise, comme il serait risqué d’ignorer ces nouveaux points d’entrée.
La meilleure réponse n’est peut-être pas de prédire un parcours unique, mais de rendre ses offres compréhensibles, vérifiables et accessibles là où les clients expriment leurs besoins. Il faut suivre les usages, tester les canaux, mesurer les résultats et préserver la relation avec le client au lieu de la déléguer entièrement.
Les éditeurs de sites ont parfois mis des années à appliquer des recommandations de qualité déjà publiées par Google. L’arrivée des assistants d’achat donne une nouvelle raison de s’y mettre : répondre clairement aux intentions, apporter des preuves et maintenir des données à jour.
Si vous êtes marchand en ligne, comment comptez-vous jouer et gagner dans cette compétition ?
Sources
