Lorsque ChatGPT est apparu comme un outil incontournable, il a fait sensation en répondant aux questions, en écrivant du code, en générant des images et même des vidéos. Rien de tout cela n’avait de lien avec le shopping, et Sam Altman a clairement choisi de concentrer ses efforts là où le trafic allait croître le plus rapidement : productivité, programmation, création de contenu, service client, santé… mais pas le commerce (grand public).

Fin 2024, son plan stratégique divulgué mentionnait à peine le shopping, mais près d’un an plus tard, les choses commencent à évoluer. Ce n’est pas un hasard si Stripe, le fournisseur de services de paiement n°1, a invité Kevin Weil, directeur produit d’OpenAI, à sa conférence Sessions en mai dernier.

Que savent déjà les modèles d'IA sur les produits ?

Interrogez ChatGPT (ou ses concurrents) sur n'importe quel produit manufacturé bien connu et vous serez surpris : descriptions détaillées, avis clients, visuels, FAQ. Lancez la même requête sur Gemini, Copilot, Grok, Perplexity, Claude, Meta AI ou Siri, et vous constaterez qu'ils connaissent tous vos produits.

Cette connaissance vient d'un scraping massif de données : sites web de marques, e-commerçants, articles spécialisés. Certaines sources fiables manquent cependant. Pourquoi ? Parce que les retailers bloquent souvent les bots IA avec des outils comme Datadome ou Cloudflare.

Pourquoi le shopping par IA n'est-il pas encore largement adopté ?

Bien que l'IA connaisse déjà beaucoup de choses sur les produits, les consommateurs l'utilisent rarement pour faire leurs achats. Trois obstacles principaux expliquent ce décalage :

• Découvrabilité : Peu de gens savent que l'IA peut fournir du contenu produit riche, traduit et personnalisé juste en posant une question.
• Accessibilité : Quel service d'IA les shoppers doivent-ils utiliser ? Comment identifier un produit ? La plupart des assistants IA ont des apps et peuvent scanner des codes-barres, mais ils ne voient toujours pas ça comme une porte d'entrée shopping. Le commerce n'était simplement pas leur priorité de départ.
• Utilité : Aucune "killer app" n'existe encore. L'adoption viendra quand on aura le bon mix : données produit riches, interaction facile, réponses pertinentes, formats multiples (texte, voix, images, vidéo, voire avatars) et vraies capacités conversationnelles. C'est cette combinaison qui rendra l'IA incontournable pour le commerce.

Qu'est-ce qui change avec le checkout agentique ?

ChatGPT-5 introduit des API agentiques qui permettent le checkout agentique, grâce aux intégrations avec Shopify et Stripe. C'est une vraie percée : même si Stripe standardise les paiements et Shopify alimente des millions de boutiques, le checkout agentique pourrait bien dépasser leurs plateformes.

Quelles approches prometteuses émergent dans le shopping par IA ?

Mais attention : cette avancée reste limitée : le shopping via IA est restreint au commerce en ligne. Il n’y a pas d’espoir de voir l’IA générative prendre en charge les achats en magasin physique dans un avenir proche. Une lueur d’espoir vient de l’approche d’Ask Mona, qui vise à offrir un accès direct à des informations de marques sélectionnées via un moteur d’IA générative comme ChatGPT, Gemini ou Claude. Ils promettent une expérience haut de gamme, sans aller jusqu’au paiement intégré. Les bénéfices de l’IA générative mettront du temps à se concrétiser : c’est un début.

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