Avant d’acheter, les consommateurs demandent de plus en plus l’avis des IA

Présentée lors de Connect Lille, les 30 juin et 1^er juillet, l’étude de Kantar consacrée à l’impact de l’intelligence artificielle sur le marketing et le parcours d’achat dresse un constat clair : les IA génératives ne sont plus de simples outils conversationnels. Elles s’installent progressivement comme un nouvel intermédiaire entre les consommateurs et les marques, au point de transformer la manière dont les produits sont découverts, comparés et, demain, achetés.

Pendant plus de 20 ans, le parcours d’achat en ligne s’est construit autour d’un schéma relativement stable. Lorsqu’un consommateur souhaitait acquérir un produit, il ouvrait un moteur de recherche, saisissait quelques mots-clés, consultait plusieurs sites, comparait les offres avant d’arrêter son choix. Ce fonctionnement commence aujourd’hui à évoluer avec l’arrivée des intelligences artificielles génératives. Selon le baromètre mensuel IA de Kantar, 58 % des Français utilisent désormais au moins un outil d’IA générative, tandis que 33 % déclarent y avoir déjà recours dans leur parcours d’achat. Si ces usages restent encore émergents, ils témoignent d’un changement plus profond que la simple adoption d’un nouvel outil. Les IA ne constituent plus uniquement une alternative aux moteurs de recherche : elles deviennent progressivement un nouvel intermédiaire entre les consommateurs et les marques.

Les consommateurs recherchent de moins en moins des produits…

Les utilisateurs ne sollicitent pas les IA comme ils utilisent un moteur de recherche traditionnel. Leur objectif n’est plus simplement d’obtenir une liste de résultats, mais de bénéficier d’un accompagnement dans leur réflexion. Les principaux usages recensés par Kantar illustrent cette évolution. Les consommateurs utilisent l’IA pour trouver des idées ; comparer des options, des prix ou des marques ; obtenir des recommandations personnalisées ; déléguer certaines micro-tâches ou décisions.

L’IA intervient désormais comme un conseiller capable de synthétiser une multitude d’informations avant même que le consommateur ne consulte un site marchand. Cette évolution est confirmée par une autre donnée de l’étude : 23 % des Français utilisent une IA pour rechercher un conseil précisément adapté à leur besoin. La logique change donc profondément. Le consommateur ne formule plus nécessairement une recherche autour d’une marque ou d’un produit. Il décrit un contexte ou un besoin : un ordinateur pour télétravailler, une chaussure adaptée à un marathon, un canapé pour un petit appartement et attend de l’IA qu’elle identifie les solutions les plus pertinentes.

…mais des réponses adaptées à leur situation

Cette évolution marque une rupture avec le fonctionnement historique du commerce en ligne. Jusqu’à présent, la découverte d’un produit reposait largement sur la capacité d’une marque à apparaître dans les premiers résultats d’un moteur de recherche ou sur une plateforme marchande. Avec les IA conversationnelles, le point de départ devient beaucoup plus ouvert. Le consommateur formule une intention plutôt qu’une requête. Kantar résume cette évolution par une formule simple : avec l’IA, le parcours d’achat commence désormais par l’expression d’un besoin.

La bataille de la visibilité se joue désormais bien avant l’arrivée du consommateur sur leur site.

Ce changement modifie la manière dont les enseignes sont découvertes. Au lieu de comparer elles-mêmes plusieurs dizaines de références, les IA effectuent une première sélection et proposent directement quelques options jugées pertinentes. Pour les distributeurs, cela signifie que la bataille de la visibilité se joue désormais bien avant l’arrivée du consommateur sur leur site.

Trois niveaux d’IA qui dessinent l’avenir du commerce

Pour illustrer cette transformation, Kantar distingue trois niveaux de maturité des intelligences artificielles appliquées au commerce. Le premier est celui de l’IA assistée. C’est le fonctionnement actuel de la plupart des agents conversationnels comme ChatGPT ou Copilot. L’utilisateur pose une question et l’IA propose plusieurs solutions parmi lesquelles il conserve la décision finale. Le deuxième niveau correspond à l’IA agentique. Dans ce modèle, l’IA ne se contente plus de répondre : elle analyse les critères, trie les informations, compare les offres et recommande les meilleures options. Les fonctionnalités AI Overviews de Google ou certains assistants spécialisés illustrent déjà cette évolution.

Enfin, Kantar évoque l’IA automatisée, sans doute la plus disruptive. Dans ce scénario, les agents ne se limitent plus à recommander un produit : ils réalisent directement certaines actions pour le compte du consommateur. Il peut s’agir, par exemple, du renouvellement automatique d’achats récurrents ou de la gestion autonome de certaines commandes. Si cette dernière étape reste encore largement prospective, elle dessine une trajectoire claire : l’IA pourrait progressivement devenir un véritable acteur du parcours d’achat, capable d’agir au nom du consommateur plutôt que de simplement l’assister.

Le voyage, laboratoire du commerce de demain

Pour mesurer les effets de cette transformation, Kantar s’est notamment intéressé au secteur du voyage, qu’il considère comme particulièrement avancé dans l’adoption de ces nouveaux usages. Les chiffres sont révélateurs. Plus de 80 % des recherches Google liées au voyage donnent déjà lieu à une exploration par l’IA, tandis que 82 % des utilisateurs de ChatGPT déclarent engager des conversations autour de cette thématique.

Pour Kantar, le voyage constitue ainsi un terrain d’observation privilégié de ce qui pourrait progressivement s’étendre à d’autres secteurs du commerce. Réserver un hôtel, comparer des compagnies aériennes ou organiser un itinéraire repose déjà largement sur des critères complexes que les IA sont capables d’analyser et de synthétiser. Cette capacité à agréger des informations, comparer plusieurs offres et proposer une recommandation personnalisée pourrait demain s’appliquer avec la même logique à l’équipement de la maison, à la mode, au bricolage ou encore à l’alimentaire.

La recherche de marque laisse progressivement place à la recherche de solutions

Cette évolution transforme également la manière dont les consommateurs formulent leurs recherches. Kantar prend l’exemple du secteur aérien. Hier, un internaute demandait simplement si une compagnie desservait une destination donnée. Désormais, il interroge davantage l’IA sur la meilleure compagnie pour voyager vers cette destination, en laissant l’outil comparer les différentes options.

Cette nuance est loin d’être anodine. Dans le premier cas, le consommateur connaît déjà la marque qu’il souhaite consulter. Dans le second, il délègue une partie de la comparaison à l’intelligence artificielle, qui sélectionne les entreprises qu’elle estime les plus pertinentes avant même que l’utilisateur n’entre sur un site marchand. Pour les enseignes, cette évolution pourrait modifier en profondeur les mécanismes d’acquisition. Il ne s’agit plus uniquement d’être trouvé lorsqu’un client recherche une marque précise, mais d’être identifié comme une réponse crédible lorsqu’un consommateur exprime un besoin.

Les enseignes doivent désormais convaincre les IA

Dans ce nouveau parcours, les consommateurs ne sont plus les seuls destinataires des contenus produits par les marques. Kantar illustre cette évolution par un nouveau schéma : la relation ne s’établit plus directement entre la marque et le client, mais passe désormais par une machine chargée de filtrer, classer et recommander les différentes offres. Les IA s’appuient sur une multitude de signaux pour construire leurs réponses : descriptions de produits, métadonnées, avis, informations disponibles sur différents sites ou encore cohérence des contenus diffusés par une marque.

Pour apparaître dans ces recommandations, les entreprises doivent donc produire des contenus facilement interprétables par les modèles de langage, tout en conservant une identité suffisamment forte pour se différencier dans un univers où les réponses tendent à être standardisées.

Les sites de marque restent un actif stratégique

Cette montée en puissance des IA ne signifie toutefois pas la disparition des sites des enseignes. L’analyse menée par Kantar dans le secteur du voyage montre au contraire que les sites de marque représentent plus de 50 % des sources citées par les grands modèles de langage. Ils constituent également le troisième point de contact le plus influent dans la décision d’achat, derrière la télévision et les réseaux sociaux.

Ce constat nuance certaines idées reçues. Les IA ne produisent pas leurs réponses de manière autonome : elles s’appuient sur des contenus existants. Les marques qui disposent d’informations fiables, structurées et régulièrement mises à jour conservent donc un avantage important. Pour les distributeurs, l’enjeu n’est donc pas d’abandonner leurs canaux propriétaires, mais de renforcer leur qualité afin qu’ils deviennent des références pour les IA.

Toutes les IA ne répondent pas de la même manière

L’un des enseignements de l’étude concerne le fonctionnement même des modèles de langage. Contrairement à une idée largement répandue, il n’existe pas une seule manière de répondre à une question. Les différentes IA privilégient des sources différentes selon les sujets abordés. Dans son analyse des requêtes liées au voyage, Kantar montre que certaines plateformes accordent davantage de poids à des médias spécialisés ou à des organismes reconnus, tandis que d’autres mobilisent plus volontiers des contenus issus de de Wikipédia, de Reddit ou encore de sites institutionnels.

La visibilité d’une marque peut varier d’un assistant conversationnel à l’autre selon les sources que chacun juge les plus pertinentes ou les plus fiables. Cette fragmentation complique le travail des enseignes, qui ne peuvent plus raisonner uniquement à l’échelle d’un moteur de recherche unique. Elles doivent désormais comprendre les écosystèmes informationnels sur lesquels s’appuient les différents modèles de langage.

Les leaders ne dominent pas encore cette nouvelle visibilité.

Autre enseignement intéressant : la puissance d’une marque ne garantit pas automatiquement sa visibilité auprès des IA. En comparant les performances des principales compagnies aériennes, Kantar observe que certaines marques très connues sont relativement peu présentes dans les réponses générées par les modèles de langage, tandis que d’autres bénéficient d’une visibilité supérieure à leur poids traditionnel sur le marché.

Cette observation montre que les règles qui structuraient jusqu’ici la visibilité numérique sont encore en train de se construire. Les entreprises disposent donc d’une fenêtre d’opportunité pour adapter leurs contenus et leurs stratégies avant que ces nouveaux équilibres ne se stabilisent.

Une transformation qui dépasse le simple effet de mode

Au-delà des chiffres d’adoption, l’étude de Kantar met en évidence une évolution beaucoup plus profonde : le rôle des intelligences artificielles dans la décision d’achat ne cesse de s’étendre. Aujourd’hui, elles inspirent, comparent et recommandent. Demain, elles pourraient effectuer directement certaines actions pour le compte des consommateurs. Pour les enseignes, l’enjeu ne consiste donc plus uniquement à attirer un visiteur sur leur site ou à optimiser leur présence dans les moteurs de recherche. Elles doivent désormais comprendre comment les IA construisent leurs recommandations, quelles sources elles privilégient et comment leurs contenus peuvent devenir des références dans cet environnement.

Si le secteur du voyage apparaît aujourd’hui comme le laboratoire le plus avancé de cette transformation, Kantar estime que cette évolution devrait progressivement concerner l’ensemble du commerce. Pour les distributeurs, une question se pose désormais : comment rester visible lorsque le premier contact avec le consommateur passe de plus en plus par une intelligence artificielle ?