Seules les marques fortes parviendront à dompter le commerce conversationnel

Analyses 17 Minutes

Le commerce conversationnel connaît une accélération majeure avec l’arrivée d’agents transactionnels capables de rechercher, d’analyser et d’acheter des produits pour le compte des utilisateurs. Portés par Google, Amazon, Microsoft et les grands chatbots, ces nouveaux usages redéfinissent le paysage du commerce en ligne et renforcent la désintermédiation entre marques et clients. Cette évolution majeure ouvre des opportunités importantes, mais crée aussi une menace d’invisibilisation pour les marques qui ne parviendront pas à exister dans les réponses générées par l’IA. Face à des agents transactionnels qui deviennent eux-mêmes le média, échappant au contrôle des marques, seules celles qui sauront déployer une stratégie de contenus intensive et diversifiée parviendront à maintenir leur visibilité et à éviter la relégation au statut de simple fournisseur.

#GenAI #Ecommerce

En synthèse :

  • Les agents transactionnels marquent une nouvelle étape dans l’évolution du commerce en ligne, portée par des capacités de recherche, de comparaison et d’achat intégré bien plus avancées que les chatbots traditionnels ;
  • Google, Microsoft et Amazon accélèrent l’intégration de fonctionnalités marchandes pilotées par l’IA, créant une pression majeure sur les marques et un risque accru de désintermédiation ;
  • L’essor du commerce agentique bouleverse l’équilibre historique, inaugurant une ère de la délégation où les agents vont couvrir l’ensemble du parcours d’achat ;
  • Les marques risquent l’invisibilisation face aux agents, et leur principale arme reste le contenu, devenu critique pour exister dans les bases de connaissances des modèles génératifs ;
  • Pour survivre, les marques doivent industrialiser la déclinaison des contenus dans de multiples formats et explorer de nouveaux territoires d’expression afin de capter l’attention et enrichir l’expérience de marque (ex : environnements virtuels).

Saviez-vous que 4 Français sur 10 (24,5 M d’utilisateurs) ont utilisé un chatbot en septembre 2025, et près de 74 % des 15-24 ans ? C’est ce que nous révèlent Mediamétrie dans son dernier rapport : Les jeunes aux avant-postes de la révolution de l’IA conversationnelle.

L’essentiel de ces usages tournent autour de la recherche d’information ou des conseils pratiques, mais selon cette autre étude, en moyenne 1/3 des demandes concerne des marques ou produits : La Gen Z accélère la mutation des usages de recherche en ligne.

Rien de très surprenant, car le commerce en ligne est ancré profondément dans les usages numériques (cela fait plus de 40 ans que les français le pratiquent si l’on tient compte du Minitel). Il est donc tout à fiat logique de constater la montée en puissance des fonctions marchandes dans les chatbots, ainsi que des agents transactionnels.

30 ans d’innovations pour transformer la promesse d’Ask Jeeves (et de Bing)

Le principe d’agents transactionnels capables de vous assister dans la recherche et l’achat de produits n’est pas neuf, car il a émergé en 1996 avec le lancement d’Ask Jeeves (depuis transformé an Ask.com), puis plus tard avec la sortie de Bing en 2009, positionné comme un outil d’aide à la décision intégrant à la fois un assistant d’achat et un comparateur de prix : Le marché de la recherche relancé avec Bing et Wolfram ?

Mais avec les agents transactionnels, nous passons à la vitesse supérieure, car ils proposent des capacités de recherche, d’analyse et de comparaison bien supérieures. Ainsi, Perplexity a été le premier chatbot à proposer des fonctions marchandes à la fin de l’année 2024 (Shop like a Pro: Perplexity’s new AI-powered shopping assistant). Suivi peu après par ChatGPT (Shopping with ChatGPT Search) :

Depuis, ces agents transactionnels ont été améliorés et enrichis, notamment avec de l’achat intégré pour ChatGPT (Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol).

Et ce n’est pas tout, car OpenAI vient de lancer la fonction « Shopping Research« , un agent de recherche qui s’appuie sur le monde « Deep Research » pour faire des recherche / sélection de produits plus précises : Introducing shopping research in ChatGPT.

Tout ceci est très intéressant, mais ces nouveaux usages sont pour le moment réservés aux initiés (les fidèles du chatbot) ou aux plus aventureux. Et c’est là où les acteurs historiques du commerce en ligne, Google et Amazon, rentrent en scène.

Une troisième menace existentielle pour les marques

Oui je sais, invoquer le spectre de l’innovation disruptive qui va bouleverser les pratiques de commerce en ligne est un peu précipité. Il y a effectivement des usages qui sont en train d’évoluer, mais ce n’est pas la première fois que les marques sont confrontées au défis de la désintermédiation, puisqu’elles ont déjà connu l’arrivée des comparateurs de prix et des places de marché.

Ceci étant dit, il faut bien avouer que la pression est forte, surtout du côté de chez Google qui multiplie les fonctionnalités marchandes augmentées par l’IA, et ce dès 2023 avec l’essai virtuel, et plus récemment avec une application dédiée :

Ce n’est pas la première fois que l’essayage virtuel nous est proposé, mais la différence est que cette fonctionnalité est intégrée au parcours de recherche / achat et qu’elle repose sur le Shopping Graph de Google Shopping qui couvre de nombreuses catégories de produits (vêtements, maquillage…) : Use AI to find exactly the right clothes, try on makeup and more.

Toutes ces fonctionnalités sont maintenant intégrées à la nouvelle version de Google Shopping lancée en 2024 (Google Shopping’s getting a big transformation) qui intègre donc la recherche visuelle et l’essayage virtuel : AI Mode can now help you search and explore visually et Try on styles with AI, jump on great prices and more.

Le rapprochement de Google Shopping et de Gemini n’est pas anodin, car nous parlons de services qui étaient déjà utilisés par de centaines de millions d’internautes, et qui propose maintenant des fonctionnalités très sophistiquées, comme la recherche conversationnelle (Let AI do the hard parts of your holiday shopping) et bien évidemment de l’achat intégré (Google Is Rolling Out ‘Agentic Checkout’ to Make Your Purchases for You).

Cerise sur le gâteau, vous avez même la possibilité de laisser l’assistant appeler une boutique pour vous afin de vérifier la disponibilité d’un produit ! C’est en quelque sorte le grand retour de la fonction Duplex présentée en 2018 : Google Can Now Robocall Stores for You to Ask If They Have What You Want. Et au cas où vous vous poseriez la question : Oui, il y aura bien des résultats sponsorisés : Google is rolling out conversational shopping and ads in AI Mode search.

Toutes ces nouveautés permettent de mieux comprendre l’ambition de Google de nous imposer Gemini et ses agents pour automatiser la recherche et l’achat en ligne.

Et là, nous ne parlons que de Google, car il faut aussi compter avec Microsoft qui propose aussi des fonctionnalités marchandes associées à son assistant numérique : Your AI Companion: Copilot Shopping et Shop smarter with Copilot in Edge this holiday season.

Vous noterez que Copilot suit les traces de Cortana qui proposait déjà des fonctionnalités équivalentes en 2017 : Cortana can now do price comparisons when you’re shopping online.

Et enfin, je vous rappelle qu’Amazon est également très actif avec Rufus et différents assistants d’achat (« Interests« , « Help me decide« , « Lens Live« …) :

De gros efforts d’intégration pour « pousser » des fonctionnalités marchandes dopées à l’Ia auprès des centaines de millions de clients d’Amazon, qui s’accompagne même des sanctions légales contre Perplexity et ses agents transactionnels : Amazon sends legal threats to Perplexity over agentic browsing.

Vous noterez que j’ai entamé ce tour d’horizon avec Perplexity, et que je le termine avec lui également, la boucle est bouclée !

Déjà l’ère du e-commerce agentique ?

Comme vous pouvez le constater, les agents transactionnels sont donc une réalité pour des centaines de millions d’internautes. Ils ne sont pas à prendre à la légère, car les Big Techs emploient les grands moyens pour les imposer à leurs utilisateurs captifs.

Croyez-le ou non, mais c’est une véritable petite révolution pour le commerce et le marketing en ligne qui étaient jusqu’à présent régis par :

  • Meta avec une approche « Push » (pour les utilisateurs qui n’ont pas de besoin identifié) ;
  • Google avec une approche « Pull » (pour les utilisateurs qui sont en phase de recherche) ;
  • Amazon avec une approche « Delivery » (pour les acheteurs qui savent ce qu’ils veulent).

L’avènement des agents transactionnels vient bouleverser cet équilibre avec des usages qui couvrent ces trois contextes. Ce bouleversement a d’ailleurs été théorisé dans une publication scientifique (Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents) qui analyse cette troisième ère du commerce en ligne :

  1. L’ère de l’exploration (celle des ordinateurs et des sites web) ;
  2. L’ère de la recommandation (celle des smartphones et des plateformes) ;
  3. L’ère de la délégation (celle de l’IA et des agents intelligents).

Sommes-nous vraiment entrés dans cette troisième ère du commerce en ligne ? Oui, mais nous n’en sommes qu’au tout début. Ce qui est certain, c’est que même s’ils sont encore anecdotiques, les usages progressent d’une année sur l’autre (Agentic AI in Retail: How Autonomous Shopping Is Redefining the Customer Journey), ceci grâce à des agents transactionnels toujours plus simples à utiliser, et surtout toujours mieux intégrés aux services que nous avons l’habitude d’utiliser (Google, Microsoft, Amazon…).

L’agentisation du commerce en ligne apporte d’énormes opportunités, mais représente surtout une menace existentielle pour les marques et distributeurs qui risquent d’être invisibilisés : Êtes-vous prêt pour le web agentique ?

Certes, les marques étaient déjà habituées à l’hégémonie des comparateurs de prix et des places de marché, donc les agents transactionnels peuvent être considérés comme un canal de vente indirect supplémentaire. Mais c’est surtout pour les éditeurs de sites vivant de la publicité que l’impact va être le plus dur, car les agents évitent aux internautes de consulter différents sites lors de la phase de recherche, et donc d’être exposés à de la publicité : L’agentisation du web va-t-elle asservir les éditeurs et annonceurs ?

Heureusement, l’IAB est sur le pont pour rassurer les annonceurs et leur rappeler que si les chatbots sont effectivement bien présents dans le parcours d’achat, leur utilisation se concentre sur le début du parcours, ce qui laisse une chance aux marques et distributeurs de réaliser la transaction : When AI Guides the Shopping Journey: Opportunities for Marketers in the Age of AI Driven Commerce.

Donc pour le moment, le risque reste limité, ce qui laisse une chance aux marques de s’adapter à ces nouveaux usages, ou à ces nouvelles attentes.

Mais au fait, est-ce que ça fonctionne vraiment ?

La France en retard (de quelques mois)

L’Europe est le parent pauvre de l’IA, car sa régulation contraignante fait fuir les éditeurs. Ça, vous le saviez déjà, ou du moins, vous aviez déjà pu le constater avec le report du lancement des « AI Overviews » de Google dans l’Union européenne, de même que d’autres services reposant sur des agents intelligents (ex : le très prometteur Opal).

Néanmoins, chaque utilisateur à la possibilité d’utiliser la fonction de recherche et d’analyse de ChatGPT, Gemini & cie pour faire du shopping, même en France. Pour illustrer mon propos, je partage avec vous ma quête d’un grand sac de voyage. J’ai logiquement commencé ma recherche sur Amazon en demandant à Rufus de me proposer des grands sacs de voyage à roulettes.

Il commence par me proposer des valises, ce qui n’est pas très bon signe :

Je remarque néanmoins en bas de liste un modèle qui semble correspondre à ce que je cherche :

Après lui avoir posé 2 ou 3 questions, je constate qu’il est incapable de me proposer des produits équivalents. Dommage, car ils sont pourtant affichés un peu plus bas dans la page !

Je me retrouve avec une sélection de 3 produits à peu près équivalents que j’ai demandé à ChatGPT de comparer pour moi :

À ma grande surprise, le chatbot a été capable de lire toutes les informations des fiches produit et de créer un tableau comparatif complet :

Ce tableau est complété d’une synthèse avec les avantages et limites de chaque produit :

Et pour terminé, j’ai même droit à une liste de critères de sélection, ainsi qu’un choix personnalisé :

Avec ces captures d’écran, vous pouvez constater que mon besoin initial d’assistance à l’achat est parfaitement couvert, alors même que la fonction ChatGPT Shopping n’est officiellement pas lancée en France.

Ce qui me surprend le plus dans les réponses formulées par ChatGPT, c’est la parfaite lisibilité (ni trop, ni trop peu d’informations) et la capacité du chatbot à reformuler en fonction des questions complémentaires. Le résultat n’est ni plus ni moins qu’un argumentaire de vente personnalisé selon mon besoin et mon contexte. Rien à redire, ça fonctionne parfaitement !

Cette capacité de générer un dialogue de vente pertinent devrait à la fois vous épater, mais également vous effrayer, car le chatbot peut remplacer haut la main un conseiller de vente.

Le brand content comme bouée de sauvetage face à l’IA

Pour bien mesurer le risque encouru par les marques et distributeurs, je vous invite fortement à tester vous-même les capacités marchandes des chatbots. Ceci devrait vous amener à vous poser la question de savoir comment une marque va-t-elle pouvoir exister avec cette désintermédiation forcée. La réponse est simple, c’est la même depuis le début : grâce aux contenus.

Jusqu’à présent, les marques fortes parvenaient à tirer leur épingle du jeu et à survivre dans cet environnement hyper-concurrentiel :

  • Les marques historiques présentes depuis des décennies dans les habitudes et réflexes d’achat des consommateurs (et qui s’appuient sur du paid media) ;
  • Les micro-marques affinitaires qui bénéficient de l’attention et de la confiance des clients qu’elles ont su séduire puis convaincre (grâce à du shared / earned media : Le combat asymétrique entre marques traditionnelles et DNVB).

Vous noterez que dans ces deux cas, il est bien question de « média », donc qu’il y a un support sur lequel les marques peuvent bâtir leur présence. Sauf que dans le cas du commerce conversationnel, le chatbot est le média, et les marques n’ont quasiment aucune emprise dessus (contrôle du discours ou de sa visibilité). Ainsi, l’IA remet à plat le parcours client et bouleverse l’équilibre en place depuis des décennies (The agentic commerce opportunity: How AI agents are ushering in a new era for consumers and merchants).

Il y a bien des citations dans les réponses des chatbots que l’on peut mesurer, mais sur lesquelles les marques ou distributeurs n’ont qu’une faible visibilité, car les modèles génératifs sont comme des boîtes noires.

Oui, il existe de nombreuses offres de GEO (« Generative Engine Optimization« ), mais la fiabilité ou les actions correctives possibles n’ont rien en commun avec les outils et pratiques du SEO traditionnel.

Pour résumer une longue, explication, tout le monde est dans le brouillard, mais l’optimisme prime, car cela va permettre de rebattre les cartes d’un domaine qui est verrouillé par les Big Techs. Je vous recommande à ce sujet cette interview très intéressante : An Interview with Michael Morton About E-Commerce Winners and Losers.

Encore et toujours les contenus

Content is King

Vous connaissez forcément cette assertion qui est valide depuis les débuts du web. Les contenus à valeur ajouté sont ceux qui font venir les visiteurs sur votre site, ceux qui permettent d’être mieux référencé, ceux qui servent à alimenter les conversations et à augmenter sa visibilité sur les médias sociaux. Ce sont eux également qui permettent aux marques d’être présentes dans les bases de connaissances des chatbots (Du SEO au GEO : Comment adapter votre référencement à l’ère des IA génératives, chatbots et assistants ?).

J’aimerais pouvoir vous dire qu’il existe une technologie miracle pour se prémunir du risque de désintermédiation, mais ce n’est malheureusement pas le cas. Les marques vont devoir redoubler d’efforts pour faire face à cette nouvelle menace d’invisibilisation et éviter de se faire relayer au statut de fournisseur (au risque d’entrer en concurrence avec d’autres distributeurs).

Je ne vous cache pas que la compétition est rude, d’autant plus que les citations de marques par les chatbots ne progressent pas forcément : Who Rules AI Search? What 3 Months of AI Visibility Data Tells Us.

Nous sommes donc, pour le moment, dans un jeu à somme nulle : pour pouvoir gagner des parts de voix, il faut en prendre à la concurrence. Voilà pourquoi seules les marques les plus fortes parviendront à s’en sortir :

  • Celles qui sont fréquemment citées (donc présentes dans les contenus d’entrainement des modèles génératifs) ;
  • Celles qui bénéficient d’une exposition ciblée (donc qui sortent du lot sur certaines thématiques).

Avec l’avènement des chatbots, moteurs de recherche génératifs et agents transactionnels, il est vital pour les marques de publier des contenus à valeur ajoutée et des témoignages client authentiques (New front door to the internet: Winning in the age of AI search).

Ça, vous vous en doutiez déjà, mais j’espère vous avoir définitivement convaincu avec mes arguments et exemples. Reste maintenant à valoriser vos contenus… grâce à l’IA !

Des contenus à valeur ajoutée dans le fond comme dans la forme

Proposer des contenus à valeur ajoutée est donc la solution la plus viable. Mais ça, j’imagine que vous le faisiez déjà, ne serait-ce que dans une logique défensive : protéger l’image de marque avec des contenus de référence (« Master content« ) qui sont indexés dans les moteurs de recherche : descriptions détaillées des produits, positionnement lisible, arguments viables, USP simple à comprendre…

Mais pour que ceux-ci soient bien indexés par les modèles génératifs, il faut passer à une logique offensive pour pouvoir augmenter vos chances de capter l’attention et de convertir les prospects. Pour ce faire, il n’y a pas de recette ultime, mais de nombreuses possibilités de les toucher à travers différents canaux et dans différents contextes. Tous les points de contact potentiels doivent être exploités de façon systématique grâce à une déclinaison des contenus de référence en différentes versions et différents formats (textuels, visuels, audios…), ceci grâce aux modèles génératifs qui sont tout à fait capables d’industrialiser la manipulation / conversation des contenus afin d’obtenir une couverture maximale.

Ceci veut dire qu’un article devra être proposé en version plus ou moins courtes, avec un style plus ou moins formel, et décliné dans différents formats : article, message, carrousel, animation vidéo, séquence audio…

J’ai déjà eu de nombreuses occasions de vous l’expliquer et vous le démontrer (Les contenus et l’expérience sont les seuls remèdes à la disparition des bannières), les contenus sont la base du web, ils sont la solution à tout, à condition de les exploiter à leur plein potentiel, c’est-à-dire de leur offrir les meilleures chances d’être consommés en multipliant les formats.

Je fais référence à des contenus de marque, mais il serait peut-être plus judicieux de parler d’expérience de marque, car il est tout à fait possible de générer des contenus immersifs à partir de descriptions textuelles et d’images (Google Gemini now lets users guide AI video with multiple reference images per input).

Il n’y a plus de limites, car il est maintenant également possible de générer des environnements 3D grâce aux world models : Fei-Fei Li’s World Labs speeds up the world model race with Marble, its first commercial product. Est-il bien raisonnable de penser qu’une marque va pouvoir proposer des expériences immersives à ses visiteurs sur la base de descriptions et de visuels ? Oui tout à fait, il suffit de tester Marble pour s’en convaincre.

J’imagine qu’à ce stade de mon argumentation, vous devez être sceptique… Et pourtant, il y a encore quelques années, le saint Graal pour une marque était d’avoir une newsletter ou un podcast. Aujourd’hui, il est question de se projeter dans des environnements virtuels. Un sacré grand écart, mais une démarche exploratoire qui sera sans doute nécessaire pour pouvoir toucher les nouveaux consommateurs, ceux qui ont délaissé la TV pour les jeux vidéo (la Génération Z), ceux qui n’ont pas l’âge de s’inscrire sur les médias sociaux et se retrouvent dans Roblox (la Génération Alpha).

Serions-nous en train de réhabiliter le métavers ? Je ne sais pas, j’essaye juste d’émettre des hypothèses viables pour pouvoir s’adapter aux nouveaux usages.

Questions / Réponses

Qu’est-ce qu’un agent transactionnel ?

Un agent transactionnel est doté de capacités avancées de recherche, d’analyse et de comparaison de produits, capable d’assister l’utilisateur tout au long du parcours d’achat. Contrairement aux chatbots, ces agents peuvent désormais intégrer des fonctions d’achat direct, comme le propose ChatGPT.

Qu’entend-on par « ère de la délégation » dans le commerce en ligne ?

L’ère de la délégation désigne cette troisième phase du commerce en ligne où les consommateurs confient à des agents intelligents la recherche et l’achat de produits. Elle succède à l’ère de l’exploration (via les ordinateurs et sites web) et à l’ère de la recommandation (via les smartphones et plateformes). Cette évolution bouleverse l’équilibre établi entre Meta (approche « Push »), Google (approche « Pull ») et Amazon (approche « Delivery »).

Pourquoi parle-t-on d’une menace existentielle pour les marques ?

Les agents transactionnels constituent une troisième vague de désintermédiation après les comparateurs de prix et les places de marché. La différence majeure est que le chatbot devient lui-même le média, sur lequel les marques n’ont quasiment aucune emprise. Elles ne peuvent plus contrôler leur discours ni leur visibilité comme elles le faisaient avec le paid media ou le earned media, rendant difficile leur différenciation face à la concurrence.

Qu’est-ce que le GEO et en quoi diffère-t-il du SEO ?

Le GEO (« Generative Engine Optimization« ) désigne l’optimisation de la visibilité d’une marque dans les réponses générées par les chatbots. Contrairement au SEO traditionnel, le GEO reste peu fiable car les modèles génératifs fonctionnent comme des boîtes noires, offrant peu de visibilité sur les mécanismes de citation et limitant les possibilités d’actions correctives.

Comment les marques peuvent-elles se protéger de cette désintermédiation ?

La solution repose sur la production intensive de contenus à valeur ajoutée. Les marques doivent, de plus, adopter une logique offensive en déclinant leurs contenus de référence en multiples versions (formats courts/longs, styles variés…) et formats différents (texte, vidéo, audio, 3D) pour maximiser leurs chances d’être citées par les chatbots et augmenter leur présence dans les bases de connaissances des IA.

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