Avez-vous déjà pensé à pourquoi Google a pu devenir un géant d'une valeur de 2 billions de dollars, tandis que Wikipedia est une organisation à but non lucratif ? La réponse est simple : la magie de la recherche commerciale. Lorsque vous recherchez "combien de protons a un atome de césium", Google ne gagne pas un centime. Mais quand vous recherchez "le meilleur racket de tennis", il commence à imprimer de l'argent. Cette asymétrie définit la nature de l'économie de la recherche dans son ensemble. Maintenant, avec l'essor de l'IA, cet équilibre est en train d'être complètement rompu.
Récemment, j'ai lu une analyse approfondie de Justine Moore et Alex Rampell, partenaires chez a16z, dont les idées sur la façon dont l'IA transforme le secteur du commerce électronique m'ont profondément frappé. Ils ont non seulement analysé les menaces potentielles auxquelles Google pourrait être confronté, mais plus important encore, ils ont esquissé une toute nouvelle vision du commerce électronique à l'ère de l'IA. Dans cette vision, le modèle traditionnel de recherche - comparaison - achat est remplacé par une expérience d'achat intelligente pilotée par des agents d'IA. J'ai passé beaucoup de temps à réfléchir à leurs points de vue et, en les combinant avec mes propres observations sur ce secteur, je souhaite partager quelques réflexions plus profondes.
La véritable crise de Google : ce n'est pas le volume de recherche, mais le transfert de valeur.
Justine a mentionné dans l'article un point de vue qui m'a impressionné : même si Google perdait 95 % de son volume de recherche, ses revenus pourraient tout de même augmenter tant qu'il peut conserver les requêtes ayant une valeur commerciale. Ce point de vue semble contre-intuitif, mais révèle en réalité le secret central de l'économie de recherche. Après une réflexion approfondie, j'ai réalisé qu'il y a une question plus profonde derrière cela : l'IA est en train de changer le lieu de création de valeur.
Dans le modèle traditionnel, Google joue le rôle d'intermédiaire d'information. Les utilisateurs ont une intention d'achat, Google fournit des résultats de recherche et des publicités, les commerçants obtiennent du trafic, et Google perçoit des frais publicitaires. C'est un jeu à trois parties relativement simple. Mais l'apparition des agents IA a rompu cet équilibre. Lorsque ChatGPT ou Perplexity peuvent répondre directement à la question « quel est le meilleur racket de tennis » et donner des recommandations spécifiques, pourquoi les utilisateurs auraient-ils encore besoin de cliquer sur les liens publicitaires de Google ?
Plus important encore, l'IA ne se contente pas de répondre à des questions, elle redéfinit la "recherche" elle-même. Nos comportements de recherche précédents étaient : poser une question → obtenir une liste de liens → cliquer pour consulter → comparer les informations → prendre une décision. Le processus de l'agent IA est : décrire le besoin → obtenir des recommandations → acheter directement. Les étapes intermédiaires de comparaison et de recherche ont été considérablement réduites, voire disparues. Cela signifie que les moteurs de recherche traditionnels ont non seulement perdu des volumes de requêtes, mais ont également perdu une position clé dans la chaîne de décision.
Le témoignage d'Eddy Cue, vice-président senior d'Apple, lors du procès antitrust du DOJ en mai 2025, révèle des indices. Il a déclaré que le volume de recherche de Safari a diminué pour la première fois en plus de vingt ans, une nouvelle qui a directement fait chuter le cours de l'action d'Alphabet de près de 8 % en un jour, entraînant une perte de plus de 150 milliards de dollars de capitalisation boursière. Bien que les résultats financiers du Q2 de Google montrent que les revenus de recherche continuent d'augmenter, ce qui indique que ce qui est perdu actuellement ce sont principalement des requêtes de faible valeur, la direction de cette tendance est claire.
Je pense que Google fait face à un défi structurel de son modèle économique plutôt qu'à une simple menace concurrentielle. Lorsque l'IA peut accomplir directement l'ensemble du processus, de la reconnaissance d'intention à la décision d'achat, le modèle traditionnel « trafic → publicité → conversion » devient inefficace, voire obsolète. Ce dont Google a besoin, ce n'est pas d'un meilleur algorithme de recherche, mais d'un tout nouveau modèle économique pour s'adapter au comportement de consommation piloté par l'IA.
Transformation AI des cinq comportements d'achat : de l'impulsivité à la réflexion profonde
Justine divise les comportements d'achat en cinq catégories dans son article, allant de l'achat impulsif aux achats majeurs de la vie, chacune connaissant des changements de différents degrés à l'ère de l'IA. Je trouve ce cadre de classification très précis, mais je souhaite analyser plus en profondeur les mécanismes psychologiques derrière chaque comportement d'achat, et comment l'IA redéfinit ces mécanismes.
Achat impulsif (L'achat impulsif ) semble être l'un des domaines où l'influence de l'IA est la plus faible, car l'impulsion signifie l'absence de processus de recherche rationnel. Mais je pense que ce jugement pourrait être trop superficiel. Le véritable pouvoir de l'IA réside dans sa capacité à prédire et à guider l'impulsion. Imaginez que lorsque vous voyez un t-shirt drôle sur TikTok, l'IA a déjà analysé votre historique de navigation, vos enregistrements d'achats, votre activité sur les réseaux sociaux, et même votre état émotionnel, puis a poussé, au moment le plus précis, le produit qui correspond le mieux à vos besoins psychologiques actuels. Ce n'est pas une simple recommandation algorithmique, mais une compréhension et un contrôle approfondis de la psychologie humaine impulsive. Je pense que cette guidance personnalisée de l'impulsion pourrait rendre les achats impulsifs encore plus fréquents et précis.
Les essentiels du quotidien (La transformation en IA des essentiels du quotidien ) est la plus facile à comprendre et la plus facile à réaliser. Mais j'ai observé un phénomène intéressant : lorsque l'IA commence à prendre en charge nos décisions d'achat quotidiennes, nos habitudes de consommation peuvent subir de subtils changements. Par exemple, l'IA pourrait ajuster le moment et la quantité de vos achats en fonction des fluctuations de prix, de la disponibilité des stocks, ou même des prévisions météorologiques. Un agent IA intelligent pourrait, une semaine avant que votre lessive ne soit presque épuisée, découvrir qu'une certaine marque est en promotion, et donc acheter à l'avance et vous suggérer de l'essayer. Ce comportement de « arbitrage intelligent » pourrait permettre aux consommateurs d'obtenir involontairement un meilleur rapport qualité-prix, tout en forçant les marques à repenser leurs stratégies de tarification et de promotion.
Les achats de style de vie (Lifestyle purchases) sont, selon moi, le domaine où l'IA aura le plus grand impact. Les caractéristiques de ce type d'achat incluent : un certain seuil de prix, une implication du goût personnel et un besoin d'un certain niveau de recherche. Justine a mentionné des produits comme Plush, mais je pense que ce n'est que la partie émergée de l'iceberg. La véritable révolution viendra de l'apprentissage approfondi de l'IA sur le style et les préférences personnels. Imaginez un assistant IA qui sait non seulement ce que vous avez acheté par le passé, mais qui comprend également votre morphologie, votre teint, votre mode de vie, votre cercle social, et même vos aspirations ( aspirations ). Il pourrait recommander non seulement un produit unique, mais également des ensembles complets, voire des pistes d'amélioration du mode de vie. Ce niveau de personnalisation est inaccessibile aux plateformes de commerce électronique traditionnelles.
Les achats fonctionnels ( sont les plus complexes et les plus difficiles à intégrer à l'IA. Ce type d'achat implique généralement des dépenses importantes et une utilisation à long terme. Les consommateurs ont besoin non seulement de recommandations de produits, mais aussi de conseils d'experts. Je pense qu'une nouvelle catégorie d'applications IA va émerger : les conseillers IA. Ces IA possèdent non seulement une connaissance approfondie des produits, mais peuvent également engager des conversations approfondies similaires à celles des experts en vente humains. Elles peuvent interroger vos besoins spécifiques, vos scénarios d'utilisation, vos contraintes budgétaires, et même vos projets futurs, puis fournir des conseils hautement personnalisés. Plus important encore, ces conseillers IA sont intermarques et ne seront pas biaisés en faveur d'un produit spécifique en raison de commissions ou de stocks.
Les achats majeurs de la vie )Les achats de vie( peuvent être le domaine où l'impact de l'IA est le plus faible mais aussi le plus important. Acheter une maison, se marier, l'éducation - ces décisions sont trop importantes et personnelles pour être entièrement confiées à l'IA. Mais l'IA peut jouer un rôle important dans la collecte d'informations, la comparaison d'options, l'évaluation des risques, etc. L'entraîneur IA que j'imagine n'est pas censé prendre des décisions à votre place, mais plutôt vous aider à prendre de meilleures décisions. Il peut organiser une quantité massive d'informations, identifier les pièges potentiels, simuler les conséquences à long terme de différentes options, et même vous aider à négocier des contrats. Je pense que la valeur de ce coach IA réside dans sa neutralité et son exhaustivité, contrairement aux conseillers humains qui peuvent avoir des conflits d'intérêts.
La moat d'Amazon et de Shopify : double avantage des données et des infrastructures
Justine a souligné dans son analyse qu'Amazon et Shopify ont une capacité de défense plus forte par rapport à Google, et je suis tout à fait d'accord avec ce point de vue. Cependant, je voudrais analyser plus en profondeur l'origine et la durabilité de cet avantage. L'avantage d'Amazon réside non seulement dans le fait qu'il contrôle la chaîne complète, de la recherche à la livraison, mais plus important encore, il détient les données comportementales les plus précieuses ).
Amazon sait ce que vous avez acheté, quand vous l'avez acheté, à quelle vitesse vous l'avez reçu, si vous avez retourné l'article, si vous l'avez racheté, etc. La valeur de ces données dépasse de loin l'historique des recherches, car elles reflètent directement le comportement d'achat réel et la satisfaction. Lorsque l'agent AI doit prendre des décisions d'achat pour l'utilisateur, ces données sont le matériau d'entraînement le plus précieux. Bien que Google sache ce que vous avez recherché, il ne sait pas ce que vous avez finalement acheté, et il ne sait pas non plus si vous êtes satisfait du résultat d'achat. Cet écart de données sera encore amplifié à l'ère de l'IA.
Plus important encore, le programme de fidélité Amazon Prime ( a créé un phénomène économique unique : le biais des coûts irrécupérables ). Lorsque vous avez déjà payé pour devenir membre Prime, vous avez tendance à acheter plus de produits sur Amazon pour "récupérer vos frais". Ce mécanisme psychologique pourrait devenir encore plus puissant à l'ère de l'IA. L'agent IA, lorsqu'il recherche les meilleures options d'achat pour vous, pourrait naturellement avoir tendance à privilégier Amazon, car il sait que vous êtes membre Prime et que vous pouvez bénéficier de la livraison gratuite et d'autres avantages.
La logique de défense de Shopify est complètement différente, mais tout aussi puissante. Elle ne construit pas de fossés en contrôlant les consommateurs, mais en habilitant les commerçants pour créer des effets de réseau. À mesure que de plus en plus de D2C( marques choisissent Shopify, la plateforme devient de plus en plus irremplaçable. À l'ère de l'IA, cet avantage décentralisé pourrait devenir encore plus évident. Les agents IA pourraient avoir besoin d'obtenir des informations et de réaliser des achats simultanément sur des centaines de sites Web de marques différentes, et si ces sites fonctionnent tous sur Shopify, cela formerait un écosystème API standardisé.
Je pense que Shopify a un autre avantage sous-estimé : il est le plus proche de l'histoire de la marque. À l'ère de l'IA, les différences fonctionnelles des produits peuvent être rapidement identifiées et comparées par l'IA, mais la connexion émotionnelle de la marque doit encore être ressentie par les humains. Les marques sur Shopify ont généralement des histoires et des cultures uniques, ces valeurs intangibles sont difficiles à quantifier complètement par l'IA, mais elles sont un facteur important influençant les décisions d'achat.
Les quatre défis des infrastructures de la commercialisation de l'IA
Justine a mentionné à la fin de l'article les quatre conditions fondamentales nécessaires pour que l'IA réalise tout son potentiel dans le domaine commercial. Je pense que chacune d'elles mérite d'être approfondie, car elles représentent non seulement des défis techniques, mais aussi des opportunités d'innovation en matière de modèles commerciaux.
Tout d'abord, il s'agit d'un meilleur problème de données. Le système actuel de commentaires sur les produits présente effectivement de graves problèmes : faux avis, polarisation, manque d'informations contextuelles. Mais je pense que la racine du problème réside dans le décalage des mécanismes d'incitation. Les consommateurs écrivent des commentaires généralement parce qu'ils sont extrêmement satisfaits ou extrêmement mécontents, et très peu de gens enregistrent un état intermédiaire. De plus, le système actuel de commentaires ne peut pas capturer les scénarios d'utilisation du produit, les attentes des utilisateurs et les variations dimensionnelles dans le temps.
Le système de données idéal tel que je l'imagine est le suivant : un agent IA ne se contente pas de recueillir les évaluations subjectives des utilisateurs, mais surveille également l'utilisation réelle des produits via des dispositifs IoT. Par exemple, une montre intelligente ne doit pas seulement prendre en compte si l'utilisateur a donné une évaluation de cinq étoiles, mais aussi la fréquence et la durée réelles de son port. L'évaluation d'une machine à café ne doit pas seulement tenir compte des retours écrits, mais aussi de la fréquence d'utilisation réelle par l'utilisateur, de l'état de nettoyage et d'entretien, etc. C'est la combinaison de données d'utilisation objectives et de retours subjectifs qui peut créer un véritable système d'évaluation de produits de valeur.
Le défi d'une API unifiée est davantage politique que technique. Chaque plateforme de commerce électronique a sa propre structure d'API, son format de données et son mécanisme d'authentification, et ces différences sont en grande partie délibérées, visant à créer un effet de verrouillage de la plateforme. Mais à l'ère des agents IA, cette fragmentation pourrait devenir un goulet d'étranglement en matière d'efficacité pour l'ensemble du secteur. Je prédis l'émergence de services d'agrégation d'API spécialisés, similaires aux systèmes de distribution mondiaux dans l'industrie du voyage. Ces services standardiseront les interfaces des différentes plateformes, permettant aux agents IA de comparer et d'acheter de manière transparente entre les plateformes.
L'identité et la mémoire sont les défis les plus complexes, car ils impliquent un équilibre entre la vie privée, l'exactitude et l'adaptabilité. Je pense que les futurs assistants d'achat IA devront établir un modèle de préférences multicouches. Ce modèle doit non seulement enregistrer vos achats passés, mais aussi comprendre vos valeurs, votre étape de vie, vos contraintes financières, etc. Par exemple, il doit savoir que vous recherchez la commodité pour le déjeuner pendant les jours de travail, mais que vous accordez plus d'importance à la qualité et à la présentation lors des repas du week-end. Cette recommandation contextuelle nécessite que l'IA possède une capacité de compréhension sociale proche de celle des humains.
La capture intégrée pourrait être le domaine le plus innovant. La collecte de données traditionnelle est passive et différée : évaluer après l'achat, donner des retours après utilisation. Mais un agent IA peut réaliser un apprentissage en temps réel des préférences. Par exemple, lorsque vous passez du temps sur une caractéristique d'un produit, l'IA peut déduire que vous vous y intéressez particulièrement. Lorsque vous sautez rapidement certaines options de couleur, l'IA peut apprendre vos préférences en matière de couleur. Cette analyse des micro-interactions permet à l'IA d'avoir une compréhension plus détaillée de vos préférences.
Le remaniement des plateformes de commerce électronique : qui l'emportera ?
Après avoir réfléchi à l'analyse de Justine, j'ai quelques jugements personnels sur l'avenir du secteur du commerce électronique. Je pense que l'IA provoquera un nouveau remaniement des plateformes, mais la logique de victoire sera différente de celle d'autrefois.
La concurrence à l'ère du commerce électronique traditionnel se concentre principalement sur trois dimensions : la diversité des choix, la commodité et le prix. Amazon a gagné sur le plan du choix grâce à son concept de « Everything Store », tout en établissant un avantage en matière de commodité grâce à Prime. Mais à l'ère de l'IA, l'importance de ces avantages va changer.
Lorsque l'agent IA est capable de comparer automatiquement les prix sur l'ensemble du réseau et d'acheter par procuration, l'avantage de prix d'une seule plateforme sera dilué. Lorsque l'IA sera capable de traiter intelligemment des volumes et d'exécuter des transactions sur plusieurs plateformes, la définition de la commodité changera également. Le véritable avantage concurrentiel se déplacera vers la qualité des données, la capacité de l'IA et l'intégration des écosystèmes.
Je prédis l'émergence de plusieurs types de nouveaux acteurs de plateforme : des plateformes de commerce électronique natif à l'IA, des agents IA verticaux et des fournisseurs d'infrastructure commerciale. Les plateformes natifs à l'IA seront conçues dès le départ autour des besoins des agents IA, offrant des données produit structurées, des API standardisées et une expérience utilisateur conviviale pour l'IA. Les agents IA verticaux se concentreront sur des catégories spécifiques, telles que l'IA de la mode, l'IA des produits numériques ou l'IA de la rénovation domiciliaire, établissant un avantage concurrentiel par une spécialisation approfondie. Les fournisseurs d'infrastructure commerciale fourniront des services techniques de base pour aider les plateformes de commerce électronique traditionnelles à s'orienter vers l'IA.
Je pense également qu'un nouveau modèle commercial va émerger : l'abonnement à des agents IA. Les consommateurs pourraient ne plus faire leurs courses directement sur les différentes plateformes de commerce électronique, mais plutôt s'abonner à un ou plusieurs agents de shopping IA, qui prendraient en charge toutes les décisions d'achat. Ces agents factureraient des frais d'abonnement plutôt que des commissions, évitant ainsi les conflits d'intérêts et se plaçant véritablement du côté des consommateurs. Ce modèle pourrait redéfinir la répartition de la chaîne de valeur dans le commerce électronique.
Reconstruction de la marketing de marque par l'IA : du marketing de masse au dialogue individuel
L'impact de l'IA sur les affaires ne se limite pas aux comportements d'achat, mais redéfinira fondamentalement la logique du marketing de marque. À l'ère des agents IA, l'efficacité du marketing de masse traditionnel diminuera considérablement, car les consommateurs ne recherchent plus activement et ne comparent plus les produits, mais s'appuient sur les recommandations des agents IA.
Cela signifie que les marques doivent apprendre à dialoguer avec l'IA, plutôt qu'avec des humains. Les agents IA seront plus rationnels et axés sur les données lors de l'évaluation des produits, ils ne seront pas influencés par un emballage soigné ou des publicités émotionnelles, mais se concentreront sur des indicateurs de performance objectifs, des rapports coût-efficacité et des évaluations de satisfaction des utilisateurs.
Mais cela ne signifie pas que l'histoire de la marque devient sans importance. Au contraire, je pense que le récit de marque authentique va devenir encore plus important, car l'agent AI analysera en profondeur la cohérence et la crédibilité de la marque. Si une marque transmet des informations contradictoires sur différentes plateformes ou à différents moments, l'IA peut facilement le détecter et réduire le poids de la recommandation.
Je prédis qu'un nouveau rôle de marketing va émerger : celui de responsable des relations avec l'IA. Le travail de ces responsables est de s'assurer que tous les aspects des informations sur les produits, des stratégies de prix et de la gestion des stocks d'une marque sont correctement compris et évalués par l'IA. Ils doivent optimiser les données sur les produits, gérer les intégrations API, surveiller les modèles de recommandations de l'IA, etc.
Un autre changement important est l'extrême personnalisation. Lorsque l'agent IA a une compréhension approfondie de chaque consommateur, les marques peuvent offrir des produits personnalisés à chacun. Ce n'est pas seulement une recommandation personnalisée, mais le produit lui-même personnalisé. Imaginez que lorsque votre agent IA dit à une marque de vêtements vos mesures exactes, vos préférences de couleur, vos exigences en matière de matériau et votre budget, cette marque peut créer un article unique pour vous. Cette personnalisation à grande échelle devient économiquement viable à l'ère de l'IA.
Les dix prochaines années : que sommes-nous en train de témoigner ?
Après avoir réfléchi en profondeur à l'analyse de Justine et à mes propres observations, je pense que ce que nous sommes en train de vivre n'est pas seulement une transformation du secteur du commerce électronique, mais un changement plus profond des comportements économiques.
L'économie traditionnelle suppose que les consommateurs sont des agents rationnels, qui vont activement collecter des informations, comparer des options et prendre des décisions optimales. Mais dans la réalité, nous savons tous que les décisions humaines sont remplies de biais, d'émotions et de limites cognitives. L'émergence des agents IA pourrait rendre les consommateurs plus « rationnels », car l'IA peut traiter plus d'informations, éviter les biais émotionnels et appliquer de manière cohérente des critères de décision.
La popularité de cette consommation rationnelle pourrait avoir des conséquences profondes. Tout d'abord, l'efficacité du marché sera considérablement améliorée, car les consommateurs seront en mesure d'évaluer plus précisément la valeur des produits. Deuxièmement, la qualité des produits deviendra plus importante que la capacité de marketing, car les agents IA ne seront pas trompés par des publicités flashy. Enfin, la transparence des prix augmentera, car l'IA pourra facilement comparer les prix sur l'ensemble du réseau.
Mais je crains également que cette consommation « sur-rationnelle » puisse avoir certaines conséquences négatives. Le plaisir de la découverte lors des achats pourrait diminuer, car l'agent IA recommande toujours le choix « optimal », plutôt qu'un choix surprenant ou agréable. Les achats impulsifs, bien qu'ils ne soient pas très rationnels, font également partie des plaisirs de la vie. Si tout est optimisé par l'IA, la vie pourrait devenir trop prévisible.
D'un point de vue plus macro, je pense que l'application de l'IA dans le domaine des affaires accélérera la numérisation de l'économie. Un nombre croissant d'activités commerciales sera enregistré et analysé numériquement, ce qui fournira une base de données sans précédent pour la planification économique et l'élaboration de politiques. Les gouvernements pourraient être en mesure de prévoir plus précisément les tendances économiques, d'identifier les défaillances du marché et de concevoir des mesures d'intervention ciblées.
Je prédis que dans les dix prochaines années, nous verrons le commerce alimenté par l'IA passer d'applications expérimentales à des pratiques courantes. Les premiers adoptants bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif, mais à mesure que la technologie se généralise, ces avantages seront progressivement standardisés. Les véritables gagnants à long terme seront ceux qui pourront redéfinir la valeur client à l'ère de l'IA.
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a16z dernières observations : le commerce électronique traditionnel est-il mort ? Les plateformes nées de l'IA redéfinissent la « shopping ».
Rédigé par : Shen Si Quan
Avez-vous déjà pensé à pourquoi Google a pu devenir un géant d'une valeur de 2 billions de dollars, tandis que Wikipedia est une organisation à but non lucratif ? La réponse est simple : la magie de la recherche commerciale. Lorsque vous recherchez "combien de protons a un atome de césium", Google ne gagne pas un centime. Mais quand vous recherchez "le meilleur racket de tennis", il commence à imprimer de l'argent. Cette asymétrie définit la nature de l'économie de la recherche dans son ensemble. Maintenant, avec l'essor de l'IA, cet équilibre est en train d'être complètement rompu.
Récemment, j'ai lu une analyse approfondie de Justine Moore et Alex Rampell, partenaires chez a16z, dont les idées sur la façon dont l'IA transforme le secteur du commerce électronique m'ont profondément frappé. Ils ont non seulement analysé les menaces potentielles auxquelles Google pourrait être confronté, mais plus important encore, ils ont esquissé une toute nouvelle vision du commerce électronique à l'ère de l'IA. Dans cette vision, le modèle traditionnel de recherche - comparaison - achat est remplacé par une expérience d'achat intelligente pilotée par des agents d'IA. J'ai passé beaucoup de temps à réfléchir à leurs points de vue et, en les combinant avec mes propres observations sur ce secteur, je souhaite partager quelques réflexions plus profondes.
La véritable crise de Google : ce n'est pas le volume de recherche, mais le transfert de valeur.
Justine a mentionné dans l'article un point de vue qui m'a impressionné : même si Google perdait 95 % de son volume de recherche, ses revenus pourraient tout de même augmenter tant qu'il peut conserver les requêtes ayant une valeur commerciale. Ce point de vue semble contre-intuitif, mais révèle en réalité le secret central de l'économie de recherche. Après une réflexion approfondie, j'ai réalisé qu'il y a une question plus profonde derrière cela : l'IA est en train de changer le lieu de création de valeur.
Dans le modèle traditionnel, Google joue le rôle d'intermédiaire d'information. Les utilisateurs ont une intention d'achat, Google fournit des résultats de recherche et des publicités, les commerçants obtiennent du trafic, et Google perçoit des frais publicitaires. C'est un jeu à trois parties relativement simple. Mais l'apparition des agents IA a rompu cet équilibre. Lorsque ChatGPT ou Perplexity peuvent répondre directement à la question « quel est le meilleur racket de tennis » et donner des recommandations spécifiques, pourquoi les utilisateurs auraient-ils encore besoin de cliquer sur les liens publicitaires de Google ?
Plus important encore, l'IA ne se contente pas de répondre à des questions, elle redéfinit la "recherche" elle-même. Nos comportements de recherche précédents étaient : poser une question → obtenir une liste de liens → cliquer pour consulter → comparer les informations → prendre une décision. Le processus de l'agent IA est : décrire le besoin → obtenir des recommandations → acheter directement. Les étapes intermédiaires de comparaison et de recherche ont été considérablement réduites, voire disparues. Cela signifie que les moteurs de recherche traditionnels ont non seulement perdu des volumes de requêtes, mais ont également perdu une position clé dans la chaîne de décision.
Le témoignage d'Eddy Cue, vice-président senior d'Apple, lors du procès antitrust du DOJ en mai 2025, révèle des indices. Il a déclaré que le volume de recherche de Safari a diminué pour la première fois en plus de vingt ans, une nouvelle qui a directement fait chuter le cours de l'action d'Alphabet de près de 8 % en un jour, entraînant une perte de plus de 150 milliards de dollars de capitalisation boursière. Bien que les résultats financiers du Q2 de Google montrent que les revenus de recherche continuent d'augmenter, ce qui indique que ce qui est perdu actuellement ce sont principalement des requêtes de faible valeur, la direction de cette tendance est claire.
Je pense que Google fait face à un défi structurel de son modèle économique plutôt qu'à une simple menace concurrentielle. Lorsque l'IA peut accomplir directement l'ensemble du processus, de la reconnaissance d'intention à la décision d'achat, le modèle traditionnel « trafic → publicité → conversion » devient inefficace, voire obsolète. Ce dont Google a besoin, ce n'est pas d'un meilleur algorithme de recherche, mais d'un tout nouveau modèle économique pour s'adapter au comportement de consommation piloté par l'IA.
Transformation AI des cinq comportements d'achat : de l'impulsivité à la réflexion profonde
Justine divise les comportements d'achat en cinq catégories dans son article, allant de l'achat impulsif aux achats majeurs de la vie, chacune connaissant des changements de différents degrés à l'ère de l'IA. Je trouve ce cadre de classification très précis, mais je souhaite analyser plus en profondeur les mécanismes psychologiques derrière chaque comportement d'achat, et comment l'IA redéfinit ces mécanismes.
Achat impulsif (L'achat impulsif ) semble être l'un des domaines où l'influence de l'IA est la plus faible, car l'impulsion signifie l'absence de processus de recherche rationnel. Mais je pense que ce jugement pourrait être trop superficiel. Le véritable pouvoir de l'IA réside dans sa capacité à prédire et à guider l'impulsion. Imaginez que lorsque vous voyez un t-shirt drôle sur TikTok, l'IA a déjà analysé votre historique de navigation, vos enregistrements d'achats, votre activité sur les réseaux sociaux, et même votre état émotionnel, puis a poussé, au moment le plus précis, le produit qui correspond le mieux à vos besoins psychologiques actuels. Ce n'est pas une simple recommandation algorithmique, mais une compréhension et un contrôle approfondis de la psychologie humaine impulsive. Je pense que cette guidance personnalisée de l'impulsion pourrait rendre les achats impulsifs encore plus fréquents et précis.
Les essentiels du quotidien (La transformation en IA des essentiels du quotidien ) est la plus facile à comprendre et la plus facile à réaliser. Mais j'ai observé un phénomène intéressant : lorsque l'IA commence à prendre en charge nos décisions d'achat quotidiennes, nos habitudes de consommation peuvent subir de subtils changements. Par exemple, l'IA pourrait ajuster le moment et la quantité de vos achats en fonction des fluctuations de prix, de la disponibilité des stocks, ou même des prévisions météorologiques. Un agent IA intelligent pourrait, une semaine avant que votre lessive ne soit presque épuisée, découvrir qu'une certaine marque est en promotion, et donc acheter à l'avance et vous suggérer de l'essayer. Ce comportement de « arbitrage intelligent » pourrait permettre aux consommateurs d'obtenir involontairement un meilleur rapport qualité-prix, tout en forçant les marques à repenser leurs stratégies de tarification et de promotion.
Les achats de style de vie (Lifestyle purchases) sont, selon moi, le domaine où l'IA aura le plus grand impact. Les caractéristiques de ce type d'achat incluent : un certain seuil de prix, une implication du goût personnel et un besoin d'un certain niveau de recherche. Justine a mentionné des produits comme Plush, mais je pense que ce n'est que la partie émergée de l'iceberg. La véritable révolution viendra de l'apprentissage approfondi de l'IA sur le style et les préférences personnels. Imaginez un assistant IA qui sait non seulement ce que vous avez acheté par le passé, mais qui comprend également votre morphologie, votre teint, votre mode de vie, votre cercle social, et même vos aspirations ( aspirations ). Il pourrait recommander non seulement un produit unique, mais également des ensembles complets, voire des pistes d'amélioration du mode de vie. Ce niveau de personnalisation est inaccessibile aux plateformes de commerce électronique traditionnelles.
Les achats fonctionnels ( sont les plus complexes et les plus difficiles à intégrer à l'IA. Ce type d'achat implique généralement des dépenses importantes et une utilisation à long terme. Les consommateurs ont besoin non seulement de recommandations de produits, mais aussi de conseils d'experts. Je pense qu'une nouvelle catégorie d'applications IA va émerger : les conseillers IA. Ces IA possèdent non seulement une connaissance approfondie des produits, mais peuvent également engager des conversations approfondies similaires à celles des experts en vente humains. Elles peuvent interroger vos besoins spécifiques, vos scénarios d'utilisation, vos contraintes budgétaires, et même vos projets futurs, puis fournir des conseils hautement personnalisés. Plus important encore, ces conseillers IA sont intermarques et ne seront pas biaisés en faveur d'un produit spécifique en raison de commissions ou de stocks.
Les achats majeurs de la vie )Les achats de vie( peuvent être le domaine où l'impact de l'IA est le plus faible mais aussi le plus important. Acheter une maison, se marier, l'éducation - ces décisions sont trop importantes et personnelles pour être entièrement confiées à l'IA. Mais l'IA peut jouer un rôle important dans la collecte d'informations, la comparaison d'options, l'évaluation des risques, etc. L'entraîneur IA que j'imagine n'est pas censé prendre des décisions à votre place, mais plutôt vous aider à prendre de meilleures décisions. Il peut organiser une quantité massive d'informations, identifier les pièges potentiels, simuler les conséquences à long terme de différentes options, et même vous aider à négocier des contrats. Je pense que la valeur de ce coach IA réside dans sa neutralité et son exhaustivité, contrairement aux conseillers humains qui peuvent avoir des conflits d'intérêts.
La moat d'Amazon et de Shopify : double avantage des données et des infrastructures
Justine a souligné dans son analyse qu'Amazon et Shopify ont une capacité de défense plus forte par rapport à Google, et je suis tout à fait d'accord avec ce point de vue. Cependant, je voudrais analyser plus en profondeur l'origine et la durabilité de cet avantage. L'avantage d'Amazon réside non seulement dans le fait qu'il contrôle la chaîne complète, de la recherche à la livraison, mais plus important encore, il détient les données comportementales les plus précieuses ).
Amazon sait ce que vous avez acheté, quand vous l'avez acheté, à quelle vitesse vous l'avez reçu, si vous avez retourné l'article, si vous l'avez racheté, etc. La valeur de ces données dépasse de loin l'historique des recherches, car elles reflètent directement le comportement d'achat réel et la satisfaction. Lorsque l'agent AI doit prendre des décisions d'achat pour l'utilisateur, ces données sont le matériau d'entraînement le plus précieux. Bien que Google sache ce que vous avez recherché, il ne sait pas ce que vous avez finalement acheté, et il ne sait pas non plus si vous êtes satisfait du résultat d'achat. Cet écart de données sera encore amplifié à l'ère de l'IA.
Plus important encore, le programme de fidélité Amazon Prime ( a créé un phénomène économique unique : le biais des coûts irrécupérables ). Lorsque vous avez déjà payé pour devenir membre Prime, vous avez tendance à acheter plus de produits sur Amazon pour "récupérer vos frais". Ce mécanisme psychologique pourrait devenir encore plus puissant à l'ère de l'IA. L'agent IA, lorsqu'il recherche les meilleures options d'achat pour vous, pourrait naturellement avoir tendance à privilégier Amazon, car il sait que vous êtes membre Prime et que vous pouvez bénéficier de la livraison gratuite et d'autres avantages.
La logique de défense de Shopify est complètement différente, mais tout aussi puissante. Elle ne construit pas de fossés en contrôlant les consommateurs, mais en habilitant les commerçants pour créer des effets de réseau. À mesure que de plus en plus de D2C( marques choisissent Shopify, la plateforme devient de plus en plus irremplaçable. À l'ère de l'IA, cet avantage décentralisé pourrait devenir encore plus évident. Les agents IA pourraient avoir besoin d'obtenir des informations et de réaliser des achats simultanément sur des centaines de sites Web de marques différentes, et si ces sites fonctionnent tous sur Shopify, cela formerait un écosystème API standardisé.
Je pense que Shopify a un autre avantage sous-estimé : il est le plus proche de l'histoire de la marque. À l'ère de l'IA, les différences fonctionnelles des produits peuvent être rapidement identifiées et comparées par l'IA, mais la connexion émotionnelle de la marque doit encore être ressentie par les humains. Les marques sur Shopify ont généralement des histoires et des cultures uniques, ces valeurs intangibles sont difficiles à quantifier complètement par l'IA, mais elles sont un facteur important influençant les décisions d'achat.
Les quatre défis des infrastructures de la commercialisation de l'IA
Justine a mentionné à la fin de l'article les quatre conditions fondamentales nécessaires pour que l'IA réalise tout son potentiel dans le domaine commercial. Je pense que chacune d'elles mérite d'être approfondie, car elles représentent non seulement des défis techniques, mais aussi des opportunités d'innovation en matière de modèles commerciaux.
Tout d'abord, il s'agit d'un meilleur problème de données. Le système actuel de commentaires sur les produits présente effectivement de graves problèmes : faux avis, polarisation, manque d'informations contextuelles. Mais je pense que la racine du problème réside dans le décalage des mécanismes d'incitation. Les consommateurs écrivent des commentaires généralement parce qu'ils sont extrêmement satisfaits ou extrêmement mécontents, et très peu de gens enregistrent un état intermédiaire. De plus, le système actuel de commentaires ne peut pas capturer les scénarios d'utilisation du produit, les attentes des utilisateurs et les variations dimensionnelles dans le temps.
Le système de données idéal tel que je l'imagine est le suivant : un agent IA ne se contente pas de recueillir les évaluations subjectives des utilisateurs, mais surveille également l'utilisation réelle des produits via des dispositifs IoT. Par exemple, une montre intelligente ne doit pas seulement prendre en compte si l'utilisateur a donné une évaluation de cinq étoiles, mais aussi la fréquence et la durée réelles de son port. L'évaluation d'une machine à café ne doit pas seulement tenir compte des retours écrits, mais aussi de la fréquence d'utilisation réelle par l'utilisateur, de l'état de nettoyage et d'entretien, etc. C'est la combinaison de données d'utilisation objectives et de retours subjectifs qui peut créer un véritable système d'évaluation de produits de valeur.
Le défi d'une API unifiée est davantage politique que technique. Chaque plateforme de commerce électronique a sa propre structure d'API, son format de données et son mécanisme d'authentification, et ces différences sont en grande partie délibérées, visant à créer un effet de verrouillage de la plateforme. Mais à l'ère des agents IA, cette fragmentation pourrait devenir un goulet d'étranglement en matière d'efficacité pour l'ensemble du secteur. Je prédis l'émergence de services d'agrégation d'API spécialisés, similaires aux systèmes de distribution mondiaux dans l'industrie du voyage. Ces services standardiseront les interfaces des différentes plateformes, permettant aux agents IA de comparer et d'acheter de manière transparente entre les plateformes.
L'identité et la mémoire sont les défis les plus complexes, car ils impliquent un équilibre entre la vie privée, l'exactitude et l'adaptabilité. Je pense que les futurs assistants d'achat IA devront établir un modèle de préférences multicouches. Ce modèle doit non seulement enregistrer vos achats passés, mais aussi comprendre vos valeurs, votre étape de vie, vos contraintes financières, etc. Par exemple, il doit savoir que vous recherchez la commodité pour le déjeuner pendant les jours de travail, mais que vous accordez plus d'importance à la qualité et à la présentation lors des repas du week-end. Cette recommandation contextuelle nécessite que l'IA possède une capacité de compréhension sociale proche de celle des humains.
La capture intégrée pourrait être le domaine le plus innovant. La collecte de données traditionnelle est passive et différée : évaluer après l'achat, donner des retours après utilisation. Mais un agent IA peut réaliser un apprentissage en temps réel des préférences. Par exemple, lorsque vous passez du temps sur une caractéristique d'un produit, l'IA peut déduire que vous vous y intéressez particulièrement. Lorsque vous sautez rapidement certaines options de couleur, l'IA peut apprendre vos préférences en matière de couleur. Cette analyse des micro-interactions permet à l'IA d'avoir une compréhension plus détaillée de vos préférences.
Le remaniement des plateformes de commerce électronique : qui l'emportera ?
Après avoir réfléchi à l'analyse de Justine, j'ai quelques jugements personnels sur l'avenir du secteur du commerce électronique. Je pense que l'IA provoquera un nouveau remaniement des plateformes, mais la logique de victoire sera différente de celle d'autrefois.
La concurrence à l'ère du commerce électronique traditionnel se concentre principalement sur trois dimensions : la diversité des choix, la commodité et le prix. Amazon a gagné sur le plan du choix grâce à son concept de « Everything Store », tout en établissant un avantage en matière de commodité grâce à Prime. Mais à l'ère de l'IA, l'importance de ces avantages va changer.
Lorsque l'agent IA est capable de comparer automatiquement les prix sur l'ensemble du réseau et d'acheter par procuration, l'avantage de prix d'une seule plateforme sera dilué. Lorsque l'IA sera capable de traiter intelligemment des volumes et d'exécuter des transactions sur plusieurs plateformes, la définition de la commodité changera également. Le véritable avantage concurrentiel se déplacera vers la qualité des données, la capacité de l'IA et l'intégration des écosystèmes.
Je prédis l'émergence de plusieurs types de nouveaux acteurs de plateforme : des plateformes de commerce électronique natif à l'IA, des agents IA verticaux et des fournisseurs d'infrastructure commerciale. Les plateformes natifs à l'IA seront conçues dès le départ autour des besoins des agents IA, offrant des données produit structurées, des API standardisées et une expérience utilisateur conviviale pour l'IA. Les agents IA verticaux se concentreront sur des catégories spécifiques, telles que l'IA de la mode, l'IA des produits numériques ou l'IA de la rénovation domiciliaire, établissant un avantage concurrentiel par une spécialisation approfondie. Les fournisseurs d'infrastructure commerciale fourniront des services techniques de base pour aider les plateformes de commerce électronique traditionnelles à s'orienter vers l'IA.
Je pense également qu'un nouveau modèle commercial va émerger : l'abonnement à des agents IA. Les consommateurs pourraient ne plus faire leurs courses directement sur les différentes plateformes de commerce électronique, mais plutôt s'abonner à un ou plusieurs agents de shopping IA, qui prendraient en charge toutes les décisions d'achat. Ces agents factureraient des frais d'abonnement plutôt que des commissions, évitant ainsi les conflits d'intérêts et se plaçant véritablement du côté des consommateurs. Ce modèle pourrait redéfinir la répartition de la chaîne de valeur dans le commerce électronique.
Reconstruction de la marketing de marque par l'IA : du marketing de masse au dialogue individuel
L'impact de l'IA sur les affaires ne se limite pas aux comportements d'achat, mais redéfinira fondamentalement la logique du marketing de marque. À l'ère des agents IA, l'efficacité du marketing de masse traditionnel diminuera considérablement, car les consommateurs ne recherchent plus activement et ne comparent plus les produits, mais s'appuient sur les recommandations des agents IA.
Cela signifie que les marques doivent apprendre à dialoguer avec l'IA, plutôt qu'avec des humains. Les agents IA seront plus rationnels et axés sur les données lors de l'évaluation des produits, ils ne seront pas influencés par un emballage soigné ou des publicités émotionnelles, mais se concentreront sur des indicateurs de performance objectifs, des rapports coût-efficacité et des évaluations de satisfaction des utilisateurs.
Mais cela ne signifie pas que l'histoire de la marque devient sans importance. Au contraire, je pense que le récit de marque authentique va devenir encore plus important, car l'agent AI analysera en profondeur la cohérence et la crédibilité de la marque. Si une marque transmet des informations contradictoires sur différentes plateformes ou à différents moments, l'IA peut facilement le détecter et réduire le poids de la recommandation.
Je prédis qu'un nouveau rôle de marketing va émerger : celui de responsable des relations avec l'IA. Le travail de ces responsables est de s'assurer que tous les aspects des informations sur les produits, des stratégies de prix et de la gestion des stocks d'une marque sont correctement compris et évalués par l'IA. Ils doivent optimiser les données sur les produits, gérer les intégrations API, surveiller les modèles de recommandations de l'IA, etc.
Un autre changement important est l'extrême personnalisation. Lorsque l'agent IA a une compréhension approfondie de chaque consommateur, les marques peuvent offrir des produits personnalisés à chacun. Ce n'est pas seulement une recommandation personnalisée, mais le produit lui-même personnalisé. Imaginez que lorsque votre agent IA dit à une marque de vêtements vos mesures exactes, vos préférences de couleur, vos exigences en matière de matériau et votre budget, cette marque peut créer un article unique pour vous. Cette personnalisation à grande échelle devient économiquement viable à l'ère de l'IA.
Les dix prochaines années : que sommes-nous en train de témoigner ?
Après avoir réfléchi en profondeur à l'analyse de Justine et à mes propres observations, je pense que ce que nous sommes en train de vivre n'est pas seulement une transformation du secteur du commerce électronique, mais un changement plus profond des comportements économiques.
L'économie traditionnelle suppose que les consommateurs sont des agents rationnels, qui vont activement collecter des informations, comparer des options et prendre des décisions optimales. Mais dans la réalité, nous savons tous que les décisions humaines sont remplies de biais, d'émotions et de limites cognitives. L'émergence des agents IA pourrait rendre les consommateurs plus « rationnels », car l'IA peut traiter plus d'informations, éviter les biais émotionnels et appliquer de manière cohérente des critères de décision.
La popularité de cette consommation rationnelle pourrait avoir des conséquences profondes. Tout d'abord, l'efficacité du marché sera considérablement améliorée, car les consommateurs seront en mesure d'évaluer plus précisément la valeur des produits. Deuxièmement, la qualité des produits deviendra plus importante que la capacité de marketing, car les agents IA ne seront pas trompés par des publicités flashy. Enfin, la transparence des prix augmentera, car l'IA pourra facilement comparer les prix sur l'ensemble du réseau.
Mais je crains également que cette consommation « sur-rationnelle » puisse avoir certaines conséquences négatives. Le plaisir de la découverte lors des achats pourrait diminuer, car l'agent IA recommande toujours le choix « optimal », plutôt qu'un choix surprenant ou agréable. Les achats impulsifs, bien qu'ils ne soient pas très rationnels, font également partie des plaisirs de la vie. Si tout est optimisé par l'IA, la vie pourrait devenir trop prévisible.
D'un point de vue plus macro, je pense que l'application de l'IA dans le domaine des affaires accélérera la numérisation de l'économie. Un nombre croissant d'activités commerciales sera enregistré et analysé numériquement, ce qui fournira une base de données sans précédent pour la planification économique et l'élaboration de politiques. Les gouvernements pourraient être en mesure de prévoir plus précisément les tendances économiques, d'identifier les défaillances du marché et de concevoir des mesures d'intervention ciblées.
Je prédis que dans les dix prochaines années, nous verrons le commerce alimenté par l'IA passer d'applications expérimentales à des pratiques courantes. Les premiers adoptants bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif, mais à mesure que la technologie se généralise, ces avantages seront progressivement standardisés. Les véritables gagnants à long terme seront ceux qui pourront redéfinir la valeur client à l'ère de l'IA.