L’avenir du commerce de détail ne dépend peut-être pas de l’utilisation ou non par les consommateurs de l’intelligence artificielle, mais de la mesure dans laquelle ils sont prêts à la laisser agir en leur nom.
Les données suggèrent que les utilisateurs d’IA génèrent des paniers plus importants et des transactions de plus grande valeur. Une étude de la Bayes Business School portant sur plus de 12 000 courses dans les supermarchés a révélé que les acheteurs utilisant des chariots intelligents assistés par l'IA dépensaient jusqu'à un tiers de plus que ceux qui ne l'utilisaient pas.
De même, les données de transaction d'Adobe vont dans la même direction. Au cours de la période des fêtes 2025, le trafic référencé par l'IA s'est converti 31 % plus fréquemment que les autres sources, et le rapport d'Adobe de juillet 2026 a montré que ces visites généraient 53 % de revenus par visite en plus et étaient converties à un taux 60 % plus élevé que le trafic non IA.
Même si les consommateurs sont de plus en plus disposés à utiliser l’IA pour rechercher des produits et orienter leurs décisions d’achat, ils restent cependant nettement moins à l’aise de laisser l’IA effectuer des transactions en leur nom. Les deux réalités peuvent coexister.
L’opportunité pour les détaillants réside dans la compréhension des domaines dans lesquels les consommateurs adoptent l’IA, des domaines dans lesquels ils hésitent et de la manière de combler cet écart pour libérer la croissance. Les détaillants qui engagent leurs clients grâce à l’IA seront récompensés.
Où l'hésitation apparaît
La confiance dépend de ce que les consommateurs demandent à l’IA. Adobe a constaté que 95 % des consommateurs qui se tournent vers l'IA considèrent ses réponses au moins aussi fiables qu'un moteur de recherche traditionnel, ce chiffre atteignant 97 % parmi les utilisateurs réguliers. Au contraire, l’hésitation est plus étroite et plus spécifique, et elle s’accroît à mesure que l’IA passe de la suggestion à la sélection puis à la dépense. Au fur et à mesure que les consommateurs progressent dans leur parcours d’achat, ils posent un ensemble de questions plus spécifiques : comment mes données sont-elles utilisées ? Quels intérêts ont façonné cette recommandation ? Et à quel niveau de contrôle vais-je renoncer ?
L'outil de suivi trimestriel de Riskified a révélé que même si l'IA est devenue partie intégrante de la découverte de produits, le niveau de confiance des consommateurs à l'égard des agents effectuant des achats est passé d'environ 70 % fin 2025 à seulement 45 % début 2026. Checkout.com a rapporté que 24 % des consommateurs ont indiqué qu'ils ne délégueraient jamais leurs achats à l'IA. De plus, dans le rapport sur le commerce de détail d'Alchemer de 2026, près de la moitié des acheteurs avaient utilisé l'IA pour rechercher un achat, mais la confiance dans ce qu'elle leur disait était à la traîne à la fois des avis en ligne et du bouche à oreille.
Pourquoi les consommateurs se méfient-ils de la manière dont ces outils utilisent les données, génèrent des recommandations et exercent leur autonomie ? Les données mettent en évidence quelques domaines clés dans différents groupes d’âge.
- Confidentialité: Comment les données derrière les recommandations personnalisées sont-elles utilisées et qui y a accès ?
- Qualité des recommandations: Les trois quarts des consommateurs déclarent qu'ils feraient moins confiance à un agent d'IA si ses recommandations étaient influencées par les dollars de la marque, et qu'ils feraient également moins confiance à la marque payante, selon Chain Store Age. Cela remet en question le modèle « médias de détail à l’intérieur de l’agent » sur lequel de nombreuses plateformes s’appuient pour la monétisation.
- Contrôle: Braze a découvert que seulement 10 % des consommateurs sont prêts à laisser les agents fonctionner de manière totalement indépendante.
Et s’il est vrai que les consommateurs utilisent volontiers l’IA pour explorer leurs options, son adoption diminue fortement à mesure qu’ils approchent de la transaction.
Gagner la confiance
L’écart entre la recherche assistée par l’IA et les achats pilotés par l’IA représente l’une des plus grandes opportunités du commerce de détail. Le succès n’appartient pas aux entreprises qui automatisent le paiement le plus rapidement, mais à celles qui gagnent suffisamment de confiance pour que les acheteurs laissent un agent agir en leur nom.
Les détaillants qui intègrent la transparence, le contrôle et la responsabilité dans leurs expériences transformeront ce manque de confiance en un avantage concurrentiel durable. Les organisations devraient considérer les éléments suivants :
- Auditez les données du produit avant d’acheter une technologie : Les agents IA recommandent ce qu’ils peuvent évaluer de manière fiable. Un système avec un flux propre et conforme au protocole est pris en compte ; un système sophistiqué avec des données médiocres est négligé.
- Prend en charge les principaux protocoles d'IA : ACP (Agentic Commerce Protocol), UCP (Universal Commerce Protocol) et MCP (Model Context Protocol) aident à connecter les commerçants aux principaux écosystèmes d'achat et d'assistants IA, mettant les produits à la disposition des agents IA et augmentant leur visibilité potentielle. Alors que la prise en charge du protocole crée l'accès, le succès des recommandations dépend d'informations précises sur le produit, d'un contenu solide et d'une expérience client convaincante.
- Changez ce que vous mesurez : Les sessions et le taux de rebond en disent peu ici. Vérifiez si les produits apparaissent dans les requêtes prioritaires, où ils se classent et leur part des recommandations générées par l'IA par rapport aux concurrents nommés.
- Gagnez des recherches assistées par l'IA avant de passer à la caisse: Environ un quart des acheteurs utilisent l’IA pour décider quoi acheter, alors que presque aucun n’envisage actuellement d’acheter par son intermédiaire. Investissez là où le comportement existe déjà.
- Rendre l'IA visible et la personnalisation un choix: La confidentialité est la principale préoccupation de l’IA dans chaque tranche d’âge, et l’IA sans étiquette se lit comme un agenda caché. La personnalisation à laquelle un client a opté semble utile et non intrusive.
- Recommandations de base provenant de sources auxquelles les acheteurs font déjà confiance : Les avis vérifiés et les données d'achat réelles offrent une crédibilité qui aide les recommandations de l'IA à gagner la confiance des consommateurs.
- Repenser l'attribution pour l'ère agentique : Alors que les agents IA effectuent de plus en plus d’achats au nom des clients, les entreprises ont besoin de nouveaux moyens d’identifier les canaux, les expériences et les recommandations qui ont initialement créé la demande.
Pour en savoir plus, lisez nos perspectives sectorielles pour les biens de consommation, l’alimentation et les boissons, ainsi que la vente au détail et la restauration.
