As-tu déjà pensé à pourquoi Google a pu devenir un géant avec une capitalisation boursière de 20000 milliards de dollars, tandis que Wikipedia est une organisation à but non lucratif ? La réponse est simple : la magie de la recherche commerciale. Lorsque tu recherches "combien de protons a un atome de césium", Google ne gagne pas un centime. Mais quand tu cherches "les meilleures raquettes de tennis", il commence à imprimer de l'argent. Cette asymétrie définit l'essence de toute l'économie de la recherche. 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, et leurs 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 nouvelle vision du commerce électronique à l'ère de l'IA. Dans ce tableau, le modèle traditionnel de recherche-comparaison-achat est remplacé par une expérience d'achat intelligente pilotée par des agents IA. J'ai passé beaucoup de temps à réfléchir à leurs points de vue et, en les combinant avec mes propres observations sur cette industrie, 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 qui m'a profondément marqué : même si Google perd 95 % de son volume de recherche, ses revenus pourraient néanmoins augmenter tant qu'il peut conserver les requêtes ayant une valeur commerciale. Ce point semble contre-intuitif, mais révèle en réalité le secret fondamental de l'économie de la recherche. Après une réflexion approfondie, j'ai réalisé qu'il y a un problème plus profond 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 de la publicité, les commerçants obtiennent du trafic, et Google perçoit des frais publicitaires. C'est un jeu de 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 elle-même la "recherche". Nos comportements de recherche précédents étaient : poser une question → obtenir une liste de liens → cliquer pour voir → comparer les informations → prendre une décision. Alors que 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 en volume de requêtes, mais ont également perdu leur 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 avait diminué pour la première fois en plus de vingt ans, et cette nouvelle a directement entraîné une chute de près de 8 % du cours de l'action d'Alphabet en un jour, avec une capitalisation boursière évaporée de plus de 150 milliards de dollars. Bien que le rapport financier de Google pour le deuxième trimestre montre que les revenus de recherche continuent d'augmenter, cela indique que les requêtes perdues sont principalement de faible valeur pour le moment, mais la direction de cette tendance est claire.
Je pense que Google est confronté non pas à une simple menace concurrentielle, mais à un défi structurel de son modèle commercial. Lorsque l'IA peut réaliser 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 commercial pour s'adapter au comportement des consommateurs 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 des achats impulsifs aux achats majeurs de la vie, chacune connaissant des changements de différents degrés à l'ère de l'IA. Je trouve que ce cadre de classification est très précis, mais je voudrais analyser plus en profondeur les mécanismes psychologiques derrière chaque type de comportement d'achat et comment l'IA peut remodeler ces mécanismes.
L'achat impulsif ( semble être le domaine le moins affecté par l'IA, car l'impulsion signifie l'absence d'un processus de recherche rationnel. Mais je pense que ce jugement peut être trop superficiel. La véritable puissance de l'IA réside dans sa capacité à prédire et à guider l'impulsion. Imaginez que, lorsque vous voyez un T-shirt amusant sur TikTok, l'IA a déjà analysé votre historique de navigation, vos achats précédents, vos activités sur les réseaux sociaux, et même votre état émotionnel, puis a poussé le produit qui correspond le mieux à vos besoins psychologiques actuels au moment le plus précis. Ce n'est pas simplement une recommandation algorithmique, mais une compréhension et un contrôle profonds de la psychologie impulsive humaine. Je pense que ce type de guidage impulsif personnalisé pourrait rendre les achats impulsifs encore plus fréquents et précis.
Les essentiels quotidiens )La transformation AI des essentiels quotidiens ( est la plus facile à comprendre et la plus facile à réaliser. Mais j'ai observé un phénomène intéressant : lorsque l'IA commence à gérer nos décisions d'achat quotidiennes, nos habitudes de consommation peuvent subir des changements subtils. Par exemple, l'IA pourrait ajuster le moment et la quantité de vos achats en fonction des fluctuations de prix, de l'état des stocks, voire 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 d'essayer. Ce type de "arbitrage intelligent" pourrait permettre aux consommateurs d'obtenir une meilleure valeur sans s'en rendre compte, tout en forçant les marques à repenser leurs stratégies de tarification et de promotion.
Les achats de style de vie ) sont, selon moi, le domaine où l'IA aura le plus d'impact. Ces achats se caractérisent par : un certain seuil de prix, impliquant le goût personnel, nécessitant un certain degré 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 individuelles. Imaginez un assistant IA qui non seulement sait ce que vous avez acheté dans le passé, mais comprend également votre morphologie, votre teint, votre style de vie, votre cercle social, et même vos aspirations (. Il pourrait recommander non seulement un produit unique, mais un ensemble complet de tenues, voire un chemin d'upgrade de votre style de vie. Ce niveau de personnalisation est inégalable par les plateformes de commerce électronique traditionnelles.
L'achat fonctionnel ) est le plus complexe et le plus difficile à automatiser par 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 vaste connaissance des produits, mais peuvent également engager des dialogues approfondis similaires à ceux d'experts en vente humains. Elles peuvent s'enquérir de vos besoins spécifiques, de vos scénarios d'utilisation, de vos limites budgétaires, et même de vos projets futurs, puis fournir des recommandations hautement personnalisées. 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 ( pourraient 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 lourdes et personnalisées pour être complètement confiées à l'IA. Mais l'IA peut jouer un rôle crucial dans la collecte d'informations, la comparaison des options, l'évaluation des risques, etc. L'IA coach que j'imagine n'est pas là pour prendre des décisions à votre place, mais pour vous aider à prendre de meilleures décisions. Elle peut organiser une quantité énorme d'informations, identifier des pièges potentiels, simuler les conséquences à long terme de différentes options, et même vous aider dans les négociations contractuelles. 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.
Les fossés de protection 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, mais je souhaite analyser plus en profondeur la source et la durabilité de cet avantage. L'avantage d'Amazon ne réside pas seulement dans le fait qu'il contrôle l'ensemble de la chaîne, de la recherche à la livraison, mais surtout qu'il détient les données comportementales les plus précieuses ) données comportementales (.
Amazon sait ce que vous avez acheté, quand vous l'avez acheté, à quelle vitesse vous l'avez reçu, si vous l'avez retourné, si vous l'avez racheté, etc. La valeur de ces données dépasse de loin celle de l'historique de recherche, 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 deviennent le matériel 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 encore moins si vous êtes satisfait du résultat de votre 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 sunk cost bias (. Lorsque vous avez déjà payé pour devenir membre Prime, vous aurez tendance à acheter plus de produits sur Amazon pour "récupérer" votre investissement. Ce mécanisme psychologique pourrait devenir encore plus puissant à l'ère de l'IA. L'agent IA, en recherchant les meilleures options d'achat pour vous, pourrait naturellement être enclin à Amazon, car il sait que vous êtes membre Prime et que vous bénéficiez de la livraison gratuite et d'autres avantages.
La logique défensive de Shopify est complètement différente, mais tout aussi puissante. Elle ne construit pas une barrière en contrôlant les consommateurs, mais en autonomisant les commerçants pour créer des effets de réseau. À mesure que de plus en plus de marques D2C)Direct-to-Consumer choisissent Shopify, cette 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 finaliser des achats simultanément à partir de centaines de sites officiels de marques différentes, et si tous ces sites fonctionnent sur Shopify, cela formerait un écosystème API standardisé.
Je pense que Shopify a un autre avantage sous-estimé : il est le plus proche des histoires de 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 d'une marque doit toujours être ressentie par des humains. Les marques sur Shopify ont généralement des histoires et des cultures uniques, ces valeurs immatérielles sont difficiles à quantifier entièrement par l'IA, mais elles sont des facteurs importants qui influencent les décisions d'achat.
Les quatre défis d'infrastructure 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 explorée en profondeur, car elles ne représentent pas seulement des défis technologiques, mais aussi des opportunités d'innovation des modèles commerciaux.
Tout d'abord, il s'agit d'un meilleur problème de données. Le système actuel d'évaluation des produits présente effectivement des problèmes graves : 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 avis généralement parce qu'ils sont extrêmement satisfaits ou extrêmement insatisfaits, et peu de gens documentent les états intermédiaires. De plus, le système d'avis existant ne parvient pas à capturer les scénarios d'utilisation des produits, les attentes des utilisateurs, ainsi que les changements dimensionnels dans le temps.
Le système de données idéal que j'imagine est le suivant : l'agent IA non seulement collecte 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 considérer 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 prendre en compte les commentaires écrits, mais aussi la fréquence d'utilisation réelle de l'utilisateur, l'état de nettoyage et d'entretien, etc. Ces données d'utilisation objectives combinées aux retours subjectifs peuvent former un véritable système d'évaluation de produit de valeur.
Le défi de l'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. Ces différences sont en grande partie délibérées, visant à créer un effet de verrouillage de la plateforme. Mais à l'ère des agents AI, cette fragmentation pourrait devenir un goulot d'étranglement en matière d'efficacité pour l'ensemble de l'industrie. Je prédis l'émergence de services d'agrégation d'API spécialisés, similaires aux systèmes de distribution mondiaux de l'industrie du voyage. Ces services standardiseront les interfaces des différentes plateformes, permettant aux agents AI de comparer et d'acheter sans couture à travers les plateformes.
L'identité et la mémoire sont les défis les plus complexes, car elles impliquent un équilibre entre la vie privée, l'exactitude et l'adaptabilité. Je pense que les futurs assistants d'achat AI devront établir un modèle de préférences multicouche. Ce modèle doit non seulement enregistrer vos achats historiques, mais aussi comprendre vos valeurs, votre stade de vie, vos contraintes financières, etc. Par exemple, il doit savoir que vous recherchez la commodité pendant le déjeuner en semaine, mais que vous privilégiez la qualité et la présentation lors des dîners du week-end. Ce type de recommandation contextuelle nécessite que l'IA possède une compréhension sociale presque humaine.
La capture intégrée pourrait être le domaine avec le plus grand potentiel d'innovation. La collecte de données traditionnelle est passive et différée : évaluer après achat, donner un retour après utilisation. Mais un agent AI peut réaliser un apprentissage des préférences en temps réel. Par exemple, lorsque vous passez du temps sur une caractéristique d'un produit, l'AI peut en déduire que vous êtes particulièrement intéressé par cette caractéristique. Lorsque vous passez rapidement certains choix de couleurs, l'AI peut apprendre vos préférences en matière de couleur. Cette analyse des micro-interactions permet à l'AI d'avoir une compréhension plus fine de vos préférences.
Remaniement des plateformes de commerce électronique : qui sortira vainqueur ?
Après avoir réfléchi à l'analyse de Justine, j'ai quelques jugements personnels sur l'avenir du secteur de l'e-commerce. Je pense que l'IA va provoquer un nouveau remaniement des plateformes, mais la logique de la victoire sera différente de celle d'avant.
Dans l'ère du commerce électronique traditionnel, la concurrence se concentre principalement sur trois dimensions : la richesse des choix, la commodité et le prix. Amazon a remporté la victoire en matière de choix grâce à son concept "Everything Store", tout en établissant un avantage en matière de commodité grâce à Prime. Cependant, à l'ère de l'IA, l'importance de ces avantages va changer.
Lorsque les agents IA peuvent automatiquement comparer les prix sur l'ensemble du réseau et acheter en tant que mandataires, l'avantage de prix d'une seule plateforme sera dilué. Lorsque l'IA sera capable de traiter intelligemment les volumes et de remplir les commandes sur plusieurs plateformes, la définition de la commodité changera également. Le véritable avantage concurrentiel se déplacera vers la qualité des données, les capacités de l'IA et l'intégration de l'écosystème.
Je prédis l'émergence de plusieurs nouvelles catégories d'acteurs de plateforme : des plateformes de commerce électronique natives de l'IA, des agents AI verticaux et des fournisseurs d'infrastructures commerciales. Les plateformes natives de l'IA seront conçues dès le départ, centrées sur les besoins des agents AI, offrant des données produits structurées, des API standardisées et une expérience utilisateur adaptée à l'IA. Les agents AI verticaux se concentreront sur des catégories spécifiques, comme la mode AI, l'AI pour les produits numériques ou l'AI pour la rénovation de la maison, établissant un avantage concurrentiel par une spécialisation approfondie. Les fournisseurs d'infrastructures commerciales fourniront des services technologiques de base pour aider les plateformes de commerce électronique traditionnelles à devenir AI.
Je pense également qu'un nouveau modèle commercial pourrait émerger : l'abonnement à un agent IA. Les consommateurs pourraient ne plus faire leurs achats directement sur différentes plateformes de commerce électronique, mais plutôt s'abonner à un ou plusieurs agents d'achat 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 du commerce électronique.
Reconstruction de l'IA dans le marketing de marque : du marketing de masse au dialogue individuel
L'impact de l'IA sur les affaires ne se limite pas aux comportements d'achat, mais va profondément remodeler 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 ni ne comparent les produits, mais dépendent des 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 de la publicité émotionnelle, mais se concentreront sur des indicateurs de performance objectifs, le rapport coût-efficacité et les notes de satisfaction des utilisateurs.
Mais cela ne signifie pas que l'histoire de la marque devient moins importante. Au contraire, je pense que le récit authentique des marques va devenir encore plus important, car les agents IA analyseront en profondeur la cohérence et la crédibilité de la marque. Si une marque communique des informations contradictoires sur différentes plateformes et à différents moments, l'IA peut facilement les identifier et réduire le poids de la recommandation.
Je prédis l'émergence d'un nouveau rôle marketing : responsable des relations AI. Le travail de ces responsables est de s'assurer que tous les aspects des informations produits d'une marque, des stratégies de prix, de la gestion des stocks, etc., peuvent être correctement compris et évalués par l'IA. Ils doivent optimiser les données produit, gérer les intégrations API, surveiller les modèles de recommandation AI, etc.
Un autre changement important est l'extrême personnalisation. Lorsque l'agent AI a une compréhension approfondie de chaque consommateur, les marques peuvent offrir des produits sur mesure à chacun. Ce n'est pas seulement une recommandation personnalisée, mais le produit personnalisé lui-même. Imaginez, lorsque votre agent AI informe une marque de vêtements de votre taille exacte, de vos préférences de couleur, de vos exigences en matière de matériaux et de votre budget, cette marque peut vous créer une pièce unique. 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 nous assistons non seulement à une transformation de l'industrie du commerce électronique, mais à un changement plus profond des comportements économiques.
L'économie traditionnelle suppose que les consommateurs sont des acteurs rationnels, qui recueillent activement des informations, comparent les options et prennent les meilleures décisions. Mais dans la réalité, nous savons tous que les décisions humaines sont pleines de biais, d'émotions et de limites cognitives. L'émergence des agents IA pourrait rendre les consommateurs plus "rationnels", car l'IA est capable de traiter plus d'informations, d'éviter les biais émotionnels et d'appliquer de manière cohérente les critères de décision.
La généralisation de cette consommation rationnelle pourrait avoir des impacts profonds. Tout d'abord, l'efficacité du marché sera considérablement améliorée, car les consommateurs pourront évaluer plus précisément la valeur des produits. Deuxièmement, la qualité des produits deviendra plus importante que la capacité de marketing, car l'agent AI ne sera pas trompé par des publicités tape-à-l'œil. Enfin, la transparence des prix augmentera, car l'AI pourra facilement comparer les prix sur l'ensemble du réseau.
Mais je crains aussi que cette consommation "hyperrationnelle" puisse avoir des conséquences négatives. Le plaisir de la découverte lors des achats pourrait diminuer, car l'agent AI recommande toujours le choix "optimal", plutôt que des choix surprenants ou agréables. Les achats impulsifs, bien qu'ils ne soient pas très rationnels, font également partie du plaisir de la vie. Si tout est optimisé par l'AI, la vie pourrait devenir trop prévisible.
D'un point de vue plus macroéconomique, je pense que l'application de l'IA dans le domaine commercial va accélérer la numérisation de l'économie. De plus en plus de comportements commerciaux seront enregistrés et analysés numériquement, ce qui fournira une base de données sans précédent pour la planification économique et l'élaboration de politiques. Le gouvernement pourrait être en mesure de prédire 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 passage des applications expérimentales aux pratiques courantes dans le commerce alimenté par l'IA. Les premiers adoptants bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif, mais à mesure que la technologie se généralisera, ces avantages seront progressivement banalisés. Les véritables gagnants à long terme seront les entreprises capables de redéfinir la valeur client à l'ère de l'IA.
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a16z dernières perspectives : le commerce électronique traditionnel est-il mort ? Les plateformes nées de l'IA redéfinissent la "shopping".
As-tu déjà pensé à pourquoi Google a pu devenir un géant avec une capitalisation boursière de 20000 milliards de dollars, tandis que Wikipedia est une organisation à but non lucratif ? La réponse est simple : la magie de la recherche commerciale. Lorsque tu recherches "combien de protons a un atome de césium", Google ne gagne pas un centime. Mais quand tu cherches "les meilleures raquettes de tennis", il commence à imprimer de l'argent. Cette asymétrie définit l'essence de toute l'économie de la recherche. 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, et leurs 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 nouvelle vision du commerce électronique à l'ère de l'IA. Dans ce tableau, le modèle traditionnel de recherche-comparaison-achat est remplacé par une expérience d'achat intelligente pilotée par des agents IA. J'ai passé beaucoup de temps à réfléchir à leurs points de vue et, en les combinant avec mes propres observations sur cette industrie, 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 qui m'a profondément marqué : même si Google perd 95 % de son volume de recherche, ses revenus pourraient néanmoins augmenter tant qu'il peut conserver les requêtes ayant une valeur commerciale. Ce point semble contre-intuitif, mais révèle en réalité le secret fondamental de l'économie de la recherche. Après une réflexion approfondie, j'ai réalisé qu'il y a un problème plus profond 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 de la publicité, les commerçants obtiennent du trafic, et Google perçoit des frais publicitaires. C'est un jeu de 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 elle-même la "recherche". Nos comportements de recherche précédents étaient : poser une question → obtenir une liste de liens → cliquer pour voir → comparer les informations → prendre une décision. Alors que 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 en volume de requêtes, mais ont également perdu leur 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 avait diminué pour la première fois en plus de vingt ans, et cette nouvelle a directement entraîné une chute de près de 8 % du cours de l'action d'Alphabet en un jour, avec une capitalisation boursière évaporée de plus de 150 milliards de dollars. Bien que le rapport financier de Google pour le deuxième trimestre montre que les revenus de recherche continuent d'augmenter, cela indique que les requêtes perdues sont principalement de faible valeur pour le moment, mais la direction de cette tendance est claire.
Je pense que Google est confronté non pas à une simple menace concurrentielle, mais à un défi structurel de son modèle commercial. Lorsque l'IA peut réaliser 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 commercial pour s'adapter au comportement des consommateurs 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 des achats impulsifs aux achats majeurs de la vie, chacune connaissant des changements de différents degrés à l'ère de l'IA. Je trouve que ce cadre de classification est très précis, mais je voudrais analyser plus en profondeur les mécanismes psychologiques derrière chaque type de comportement d'achat et comment l'IA peut remodeler ces mécanismes.
L'achat impulsif ( semble être le domaine le moins affecté par l'IA, car l'impulsion signifie l'absence d'un processus de recherche rationnel. Mais je pense que ce jugement peut être trop superficiel. La véritable puissance de l'IA réside dans sa capacité à prédire et à guider l'impulsion. Imaginez que, lorsque vous voyez un T-shirt amusant sur TikTok, l'IA a déjà analysé votre historique de navigation, vos achats précédents, vos activités sur les réseaux sociaux, et même votre état émotionnel, puis a poussé le produit qui correspond le mieux à vos besoins psychologiques actuels au moment le plus précis. Ce n'est pas simplement une recommandation algorithmique, mais une compréhension et un contrôle profonds de la psychologie impulsive humaine. Je pense que ce type de guidage impulsif personnalisé pourrait rendre les achats impulsifs encore plus fréquents et précis.
Les essentiels quotidiens )La transformation AI des essentiels quotidiens ( est la plus facile à comprendre et la plus facile à réaliser. Mais j'ai observé un phénomène intéressant : lorsque l'IA commence à gérer nos décisions d'achat quotidiennes, nos habitudes de consommation peuvent subir des changements subtils. Par exemple, l'IA pourrait ajuster le moment et la quantité de vos achats en fonction des fluctuations de prix, de l'état des stocks, voire 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 d'essayer. Ce type de "arbitrage intelligent" pourrait permettre aux consommateurs d'obtenir une meilleure valeur sans s'en rendre compte, tout en forçant les marques à repenser leurs stratégies de tarification et de promotion.
Les achats de style de vie ) sont, selon moi, le domaine où l'IA aura le plus d'impact. Ces achats se caractérisent par : un certain seuil de prix, impliquant le goût personnel, nécessitant un certain degré 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 individuelles. Imaginez un assistant IA qui non seulement sait ce que vous avez acheté dans le passé, mais comprend également votre morphologie, votre teint, votre style de vie, votre cercle social, et même vos aspirations (. Il pourrait recommander non seulement un produit unique, mais un ensemble complet de tenues, voire un chemin d'upgrade de votre style de vie. Ce niveau de personnalisation est inégalable par les plateformes de commerce électronique traditionnelles.
L'achat fonctionnel ) est le plus complexe et le plus difficile à automatiser par 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 vaste connaissance des produits, mais peuvent également engager des dialogues approfondis similaires à ceux d'experts en vente humains. Elles peuvent s'enquérir de vos besoins spécifiques, de vos scénarios d'utilisation, de vos limites budgétaires, et même de vos projets futurs, puis fournir des recommandations hautement personnalisées. 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 ( pourraient 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 lourdes et personnalisées pour être complètement confiées à l'IA. Mais l'IA peut jouer un rôle crucial dans la collecte d'informations, la comparaison des options, l'évaluation des risques, etc. L'IA coach que j'imagine n'est pas là pour prendre des décisions à votre place, mais pour vous aider à prendre de meilleures décisions. Elle peut organiser une quantité énorme d'informations, identifier des pièges potentiels, simuler les conséquences à long terme de différentes options, et même vous aider dans les négociations contractuelles. 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.
Les fossés de protection 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, mais je souhaite analyser plus en profondeur la source et la durabilité de cet avantage. L'avantage d'Amazon ne réside pas seulement dans le fait qu'il contrôle l'ensemble de la chaîne, de la recherche à la livraison, mais surtout qu'il détient les données comportementales les plus précieuses ) données comportementales (.
Amazon sait ce que vous avez acheté, quand vous l'avez acheté, à quelle vitesse vous l'avez reçu, si vous l'avez retourné, si vous l'avez racheté, etc. La valeur de ces données dépasse de loin celle de l'historique de recherche, 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 deviennent le matériel 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 encore moins si vous êtes satisfait du résultat de votre 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 sunk cost bias (. Lorsque vous avez déjà payé pour devenir membre Prime, vous aurez tendance à acheter plus de produits sur Amazon pour "récupérer" votre investissement. Ce mécanisme psychologique pourrait devenir encore plus puissant à l'ère de l'IA. L'agent IA, en recherchant les meilleures options d'achat pour vous, pourrait naturellement être enclin à Amazon, car il sait que vous êtes membre Prime et que vous bénéficiez de la livraison gratuite et d'autres avantages.
La logique défensive de Shopify est complètement différente, mais tout aussi puissante. Elle ne construit pas une barrière en contrôlant les consommateurs, mais en autonomisant les commerçants pour créer des effets de réseau. À mesure que de plus en plus de marques D2C)Direct-to-Consumer choisissent Shopify, cette 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 finaliser des achats simultanément à partir de centaines de sites officiels de marques différentes, et si tous ces sites fonctionnent sur Shopify, cela formerait un écosystème API standardisé.
Je pense que Shopify a un autre avantage sous-estimé : il est le plus proche des histoires de 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 d'une marque doit toujours être ressentie par des humains. Les marques sur Shopify ont généralement des histoires et des cultures uniques, ces valeurs immatérielles sont difficiles à quantifier entièrement par l'IA, mais elles sont des facteurs importants qui influencent les décisions d'achat.
Les quatre défis d'infrastructure 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 explorée en profondeur, car elles ne représentent pas seulement des défis technologiques, mais aussi des opportunités d'innovation des modèles commerciaux.
Tout d'abord, il s'agit d'un meilleur problème de données. Le système actuel d'évaluation des produits présente effectivement des problèmes graves : 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 avis généralement parce qu'ils sont extrêmement satisfaits ou extrêmement insatisfaits, et peu de gens documentent les états intermédiaires. De plus, le système d'avis existant ne parvient pas à capturer les scénarios d'utilisation des produits, les attentes des utilisateurs, ainsi que les changements dimensionnels dans le temps.
Le système de données idéal que j'imagine est le suivant : l'agent IA non seulement collecte 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 considérer 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 prendre en compte les commentaires écrits, mais aussi la fréquence d'utilisation réelle de l'utilisateur, l'état de nettoyage et d'entretien, etc. Ces données d'utilisation objectives combinées aux retours subjectifs peuvent former un véritable système d'évaluation de produit de valeur.
Le défi de l'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. Ces différences sont en grande partie délibérées, visant à créer un effet de verrouillage de la plateforme. Mais à l'ère des agents AI, cette fragmentation pourrait devenir un goulot d'étranglement en matière d'efficacité pour l'ensemble de l'industrie. Je prédis l'émergence de services d'agrégation d'API spécialisés, similaires aux systèmes de distribution mondiaux de l'industrie du voyage. Ces services standardiseront les interfaces des différentes plateformes, permettant aux agents AI de comparer et d'acheter sans couture à travers les plateformes.
L'identité et la mémoire sont les défis les plus complexes, car elles impliquent un équilibre entre la vie privée, l'exactitude et l'adaptabilité. Je pense que les futurs assistants d'achat AI devront établir un modèle de préférences multicouche. Ce modèle doit non seulement enregistrer vos achats historiques, mais aussi comprendre vos valeurs, votre stade de vie, vos contraintes financières, etc. Par exemple, il doit savoir que vous recherchez la commodité pendant le déjeuner en semaine, mais que vous privilégiez la qualité et la présentation lors des dîners du week-end. Ce type de recommandation contextuelle nécessite que l'IA possède une compréhension sociale presque humaine.
La capture intégrée pourrait être le domaine avec le plus grand potentiel d'innovation. La collecte de données traditionnelle est passive et différée : évaluer après achat, donner un retour après utilisation. Mais un agent AI peut réaliser un apprentissage des préférences en temps réel. Par exemple, lorsque vous passez du temps sur une caractéristique d'un produit, l'AI peut en déduire que vous êtes particulièrement intéressé par cette caractéristique. Lorsque vous passez rapidement certains choix de couleurs, l'AI peut apprendre vos préférences en matière de couleur. Cette analyse des micro-interactions permet à l'AI d'avoir une compréhension plus fine de vos préférences.
Remaniement des plateformes de commerce électronique : qui sortira vainqueur ?
Après avoir réfléchi à l'analyse de Justine, j'ai quelques jugements personnels sur l'avenir du secteur de l'e-commerce. Je pense que l'IA va provoquer un nouveau remaniement des plateformes, mais la logique de la victoire sera différente de celle d'avant.
Dans l'ère du commerce électronique traditionnel, la concurrence se concentre principalement sur trois dimensions : la richesse des choix, la commodité et le prix. Amazon a remporté la victoire en matière de choix grâce à son concept "Everything Store", tout en établissant un avantage en matière de commodité grâce à Prime. Cependant, à l'ère de l'IA, l'importance de ces avantages va changer.
Lorsque les agents IA peuvent automatiquement comparer les prix sur l'ensemble du réseau et acheter en tant que mandataires, l'avantage de prix d'une seule plateforme sera dilué. Lorsque l'IA sera capable de traiter intelligemment les volumes et de remplir les commandes sur plusieurs plateformes, la définition de la commodité changera également. Le véritable avantage concurrentiel se déplacera vers la qualité des données, les capacités de l'IA et l'intégration de l'écosystème.
Je prédis l'émergence de plusieurs nouvelles catégories d'acteurs de plateforme : des plateformes de commerce électronique natives de l'IA, des agents AI verticaux et des fournisseurs d'infrastructures commerciales. Les plateformes natives de l'IA seront conçues dès le départ, centrées sur les besoins des agents AI, offrant des données produits structurées, des API standardisées et une expérience utilisateur adaptée à l'IA. Les agents AI verticaux se concentreront sur des catégories spécifiques, comme la mode AI, l'AI pour les produits numériques ou l'AI pour la rénovation de la maison, établissant un avantage concurrentiel par une spécialisation approfondie. Les fournisseurs d'infrastructures commerciales fourniront des services technologiques de base pour aider les plateformes de commerce électronique traditionnelles à devenir AI.
Je pense également qu'un nouveau modèle commercial pourrait émerger : l'abonnement à un agent IA. Les consommateurs pourraient ne plus faire leurs achats directement sur différentes plateformes de commerce électronique, mais plutôt s'abonner à un ou plusieurs agents d'achat 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 du commerce électronique.
Reconstruction de l'IA dans le marketing de marque : du marketing de masse au dialogue individuel
L'impact de l'IA sur les affaires ne se limite pas aux comportements d'achat, mais va profondément remodeler 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 ni ne comparent les produits, mais dépendent des 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 de la publicité émotionnelle, mais se concentreront sur des indicateurs de performance objectifs, le rapport coût-efficacité et les notes de satisfaction des utilisateurs.
Mais cela ne signifie pas que l'histoire de la marque devient moins importante. Au contraire, je pense que le récit authentique des marques va devenir encore plus important, car les agents IA analyseront en profondeur la cohérence et la crédibilité de la marque. Si une marque communique des informations contradictoires sur différentes plateformes et à différents moments, l'IA peut facilement les identifier et réduire le poids de la recommandation.
Je prédis l'émergence d'un nouveau rôle marketing : responsable des relations AI. Le travail de ces responsables est de s'assurer que tous les aspects des informations produits d'une marque, des stratégies de prix, de la gestion des stocks, etc., peuvent être correctement compris et évalués par l'IA. Ils doivent optimiser les données produit, gérer les intégrations API, surveiller les modèles de recommandation AI, etc.
Un autre changement important est l'extrême personnalisation. Lorsque l'agent AI a une compréhension approfondie de chaque consommateur, les marques peuvent offrir des produits sur mesure à chacun. Ce n'est pas seulement une recommandation personnalisée, mais le produit personnalisé lui-même. Imaginez, lorsque votre agent AI informe une marque de vêtements de votre taille exacte, de vos préférences de couleur, de vos exigences en matière de matériaux et de votre budget, cette marque peut vous créer une pièce unique. 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 nous assistons non seulement à une transformation de l'industrie du commerce électronique, mais à un changement plus profond des comportements économiques.
L'économie traditionnelle suppose que les consommateurs sont des acteurs rationnels, qui recueillent activement des informations, comparent les options et prennent les meilleures décisions. Mais dans la réalité, nous savons tous que les décisions humaines sont pleines de biais, d'émotions et de limites cognitives. L'émergence des agents IA pourrait rendre les consommateurs plus "rationnels", car l'IA est capable de traiter plus d'informations, d'éviter les biais émotionnels et d'appliquer de manière cohérente les critères de décision.
La généralisation de cette consommation rationnelle pourrait avoir des impacts profonds. Tout d'abord, l'efficacité du marché sera considérablement améliorée, car les consommateurs pourront évaluer plus précisément la valeur des produits. Deuxièmement, la qualité des produits deviendra plus importante que la capacité de marketing, car l'agent AI ne sera pas trompé par des publicités tape-à-l'œil. Enfin, la transparence des prix augmentera, car l'AI pourra facilement comparer les prix sur l'ensemble du réseau.
Mais je crains aussi que cette consommation "hyperrationnelle" puisse avoir des conséquences négatives. Le plaisir de la découverte lors des achats pourrait diminuer, car l'agent AI recommande toujours le choix "optimal", plutôt que des choix surprenants ou agréables. Les achats impulsifs, bien qu'ils ne soient pas très rationnels, font également partie du plaisir de la vie. Si tout est optimisé par l'AI, la vie pourrait devenir trop prévisible.
D'un point de vue plus macroéconomique, je pense que l'application de l'IA dans le domaine commercial va accélérer la numérisation de l'économie. De plus en plus de comportements commerciaux seront enregistrés et analysés numériquement, ce qui fournira une base de données sans précédent pour la planification économique et l'élaboration de politiques. Le gouvernement pourrait être en mesure de prédire 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 passage des applications expérimentales aux pratiques courantes dans le commerce alimenté par l'IA. Les premiers adoptants bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif, mais à mesure que la technologie se généralisera, ces avantages seront progressivement banalisés. Les véritables gagnants à long terme seront les entreprises capables de redéfinir la valeur client à l'ère de l'IA.