### L'IA comme couche principale de découverte de produits
Des études récentes sur les consommateurs montrent un changement structurel dans la façon dont les acheteurs découvrent et évaluent les produits en ligne. Selon le dernier rapport sur le comportement d'achat sur les marketplaces en 2026, 58 % des acheteurs utilisent désormais des outils d'IA pour rechercher des produits, tandis que 37 % commencent leur parcours d'achat sur les marketplaces – soit une baisse de 10 points de pourcentage par rapport à l'année précédente. Les marketplaces restent le point d'entrée le plus important, mais leur domination s'érode à mesure que l'attention se fragmente entre la recherche, les réseaux sociaux et les assistants d'IA.
Parallèlement, l'IA se positionne clairement comme une couche de recherche plutôt que comme un canal d'achat à part entière. Seuls 17 % des consommateurs sont à l'aise pour effectuer un achat directement via l'IA, bien que plus d'un tiers aient déjà commencé un parcours d'achat via un assistant d'IA. Parallèlement, d'autres études indiquent qu'une part importante de consommateurs "arrivent déjà informés" : près de la moitié utilisent l'IA quelque part dans le parcours d'achat, notamment pour interpréter les avis et évaluer les offres, tandis qu'une minorité croissante expérimente des outils d'achat d'IA générative pour obtenir des suggestions et des comparaisons personnalisées.
Cette combinaison de comportements modifie la mécanique de la découverte des produits. Au lieu de naviguer dans de vastes pages de catégories ou d'effectuer des recherches génériques par mots-clés, les consommateurs demandent de plus en plus aux systèmes d'IA de pré-filtrer les options par prix, cas d'utilisation, compatibilité, durabilité ou autres contraintes. La découverte, la comparaison et la présélection se compressent en un nombre plus restreint d'interactions à forte intention, l'IA agissant comme la couche de décision qui détermine quels produits sont même pris en considération.
### Pourquoi cela est important pour les données produit et les normes de catalogue
Alors que les assistants d'IA deviennent le premier interprète des informations sur les produits, la qualité et la structure des données produit passent d'une simple question d'hygiène opérationnelle à un levier stratégique. Les feeds de produits traditionnels étaient optimisés pour les moteurs de recherche et la recherche sur les marketplaces : titres cohérents, attributs de base, descriptions optimisées pour le SEO. Dans un environnement géré par l'IA, les mêmes feeds doivent prendre en charge des systèmes qui analysent, résument et comparent simultanément plusieurs sources.
Trois comportements de consommateurs amplifient la pression sur la qualité des données :
- Une majorité d'acheteurs utilisent l'IA pour la recherche, ce qui signifie que les modèles agrègent et normalisent en permanence les informations sur les produits provenant de multiples canaux.
- Plus de la moitié des acheteurs affirment qu'ils comparent souvent le même produit sur plusieurs marketplaces, naviguant généralement sur environ trois plateformes avant d'acheter.
- Les incohérences de prix et les informations contradictoires sur les produits d'un canal à l'autre sont citées comme des raisons essentielles de perte de confiance, en particulier lorsque les avis sont absents ou rares.
Pour les marques et les détaillants, toute incohérence entre les variantes de feed, les listings sur les marketplaces et les catalogues directs au consommateur n'est plus seulement un problème d'UX ; elle dégrade activement la façon dont les systèmes d'IA classent, résument et recommandent leurs produits. Si une source indique une composition de matériau, des dimensions ou des conditions de garantie différentes, l'assistant doit soit résoudre le conflit, soit diminuer la confiance dans le produit. Cela fait des catalogues normalisés et lisibles par machine une condition préalable à la visibilité dans les réponses de l'IA.
Du point de vue de la gouvernance des catalogues, cela pousse le marché vers :
- Des taxonomies d'attributs plus strictes et des définitions partagées sur plusieurs canaux.
- Des unités, classifications et données de compatibilité normalisées pour prendre en charge le raisonnement structuré.
- L'enrichissement systématique des attributs "longue traîne" qui paraissaient auparavant facultatifs mais sont essentiels pour une comparaison basée sur l'IA (par exemple, les indicateurs de durabilité, les spécifications techniques détaillées, les étiquettes de cas d'utilisation).
### L'évolution du rôle des feeds de produits
Dans ce contexte, les feeds de produits passent d'artefacts d'export à la représentation centrale de l'assortiment. Alors qu'auparavant un feed pouvait être minimalement conforme pour chaque marketplace ou réseau publicitaire, la découverte basée sur l'IA suppose que chaque représentation du produit est une abstraction fidèle et structurée de la même source de vérité.
Plusieurs changements en découlent :
- La profondeur sémantique plutôt que les mots-clés de surface. Les modèles d'IA s'appuient moins sur les correspondances exactes de mots-clés et davantage sur les relations sémantiques. Les feeds qui capturent les fonctions, les scénarios et les contraintes précises aident les assistants à mapper les produits sur des invites utilisateur très spécifiques ("un lave-vaisselle compact pour une famille de trois personnes avec une faible consommation d'eau" plutôt que simplement "lave-vaisselle").
- Cohérence d'un point de terminaison à l'autre. Étant donné que les assistants intègrent des informations provenant des sites de marques, des marketplaces, des plateformes d'évaluation et des outils de comparaison, les divergences entre les feeds deviennent directement visibles. Cela affecte la fiabilité perçue et peut apparaître sous forme de recommandations "mixtes" ou prudentes.
- Synchronisation continue. Étant donné la fréquence des changements de prix, de stock et de variantes, les feeds statiques ou rarement mis à jour augmentent le risque que l'IA présente des informations obsolètes ou incorrectes. La synchronisation en temps réel ou quasi en temps réel entre le PIM, la plateforme e-commerce et les feeds externes devient essentielle non seulement pour la conversion, mais aussi pour maintenir la confiance du modèle dans les données.
En termes pratiques, cela élève les API et les intégrations basées sur les événements par rapport aux exports CSV par lots. Plus le feed est actuel et granulaire, plus il est facile pour les systèmes d'IA de répondre à des questions détaillées et sensibles au temps sans recourir à des suggestions génériques ou prudentes. Pour comprendre les différents formats de ces feeds, lisez-en plus sur le [product feed](/blog/product_feed/).
### Les pages de détails produit dans un parcours géré par l'IA
Si l'IA gère désormais la première phase de découverte, le rôle de la page de détails produit (PDP) change également. Au moment où un utilisateur arrive sur une PDP, il a souvent réduit une liste de présélection grâce à un assistant et cherche à vérifier des aspects spécifiques : spécifications exactes, compromis, confirmation visuelle et preuve sociale.
Les recherches sur le comportement des consommateurs montrent que trois acheteurs sur cinq hésitent à acheter si un produit n'a pas d'avis, et que les informations incohérentes d'un canal à l'autre érodent la confiance lors de la comparaison. Combiné à l'utilisation de l'IA pour interpréter les avis et résumer les sentiments, cela impose de nouvelles exigences au contenu des PDP :
- Complétude et structure. Les attributs manquants ne frustrent pas seulement les utilisateurs ; ils créent des lacunes dans la capacité du modèle à répondre aux questions. Des champs riches et structurés pour les matériaux, les dimensions, la compatibilité, les instructions d'entretien et les cas d'utilisation améliorent à la fois les réponses de l'IA et la prise de décision humaine.
- Formatage adapté aux machines. Les spécifications sous forme de puces, les attributs tabulés et les sections clairement segmentées aident les modèles à extraire les informations plus précisément que les longs blocs de texte non structurés.
- Profondeur des avis et métadonnées. Le volume des avis reste important, mais il en va de même pour la présence de données quantitatives et catégorielles (évaluations par fonctionnalité, étiquettes de cas d'utilisation, avantages/inconvénients) que l'IA peut agréger et présenter à l'utilisateur. Pour vous assurer que tout est correct, consultez notre guide sur [how to create a product description for your website](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
Dans ces conditions, les PDP génériques ou basés sur des modèles perdent rapidement leur efficacité. Le contenu doit être suffisamment spécifique pour qu'un assistant puisse affirmer avec certitude pourquoi un produit donné convient (ou non) à un scénario particulier, plutôt que de renvoyer des résumés vagues et non engageants.
### La rapidité de l'expansion de l'assortiment et l'automatisation
Le rôle croissant de l'IA dans la découverte ne réduit pas la pression pour développer rapidement l'assortiment ; le cas échéant, il l'intensifie. Au fur et à mesure que les consommateurs posent des questions plus granulaires, la probabilité augmente que des variantes, des packs ou des configurations de niche soient nécessaires pour correspondre à des contraintes spécifiques. Pourtant, chaque nouvelle SKU multiplie la demande de données structurées, de descriptions précises et de feeds alignés sur plusieurs canaux.
La production manuelle de contenu est le principal goulot d'étranglement de cette équation. La nécessité de créer, de localiser et de maintenir des informations sur les produits de haute qualité pour des milliers de SKU ne peut être satisfaite à grande échelle en utilisant uniquement des flux de travail humains. C'est là que les outils sans code et l'automatisation basée sur l'IA deviennent essentiels à l'infrastructure de contenu :
- La génération de contenu basée sur des modèles peut garantir que les attributs de base et les informations de conformité sont présents pour chaque SKU, tout en permettant la différenciation là où cela compte.
- L'enrichissement assisté par l'IA peut déduire les attributs manquants à partir des données existantes, de la documentation du fabricant ou de produits similaires, en signalant les incertitudes pour une révision humaine.
- L'automatisation des flux de travail peut orchestrer la séquence, de l'ingestion des données maîtres à la génération, la validation et la distribution des feeds sur les marketplaces, les surfaces de commerce social et les outils d'achat d'IA émergents. Tout commence par le bon [product feed](/blog/product_feed/).
La contrainte essentielle est la gouvernance : le contenu automatisé doit toujours respecter les exigences de la marque, les exigences légales et réglementaires, et tout attribut erroné ou incorrect peut se propager largement via les systèmes d'IA qui s'appuient sur ces données. En conséquence, la supervision humaine a tendance à passer de l'écriture en pratique à la configuration, à la révision et à la gestion des exceptions. Si vous souhaitez approfondir la création de product cards, consultez notre article, [How to upload product cards](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### Le no-code, l'IA et la nouvelle interface avec les consommateurs
Un changement parallèle se produit sur le front de l'e-commerce. Alors que la découverte passe des boîtes de recherche et des arborescences de catégories aux interfaces conversationnelles, les détaillants et les marques ont besoin de moyens d'exposer leurs catalogues à ces interfaces sans développement personnalisé pour chaque nouveau canal d'IA.
Les outils sans code et low-code émergent comme un pont entre l'infrastructure des produits backend et les expériences natives de l'IA :
- La découverte conversationnelle sur les canaux propres (par exemple, les interfaces de chat sur les sites ou dans les applications) peut être configurée pour interroger les API produit et les systèmes PIM existants, en utilisant une combinaison de compréhension du langage naturel et de règles.
- Les couches de recherche et de recommandation sur site basées sur l'IA peuvent être entraînées sur les mêmes données produit canoniques utilisées pour les feeds externes, garantissant ainsi que les consommateurs obtiennent des réponses cohérentes, qu'ils interrogent un assistant tiers ou l'interface du détaillant.
- La découverte visuelle et multimodale (recherche basée sur les images, requêtes vocales) peut être branchée sur les catalogues sans reconstruire l'ensemble de la pile, à condition que le modèle de données sous-jacent soit robuste et bien structuré. Besoin de plus d'informations sur la façon dont les CSV peuvent vous aider ? Alors consultez notre article sur le [CSV Format](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Du point de vue de l'infrastructure, l'exigence essentielle est la convergence : au lieu de pipelines de contenu distincts pour le site, la marketplace et le marketing, la pression est croissante pour maintenir un seul graphique produit structuré que toutes les expériences d'IA – internes et externes – peuvent interroger.
### Implications pour la stratégie e-commerce
Le fait qu'une majorité de consommateurs utilisent désormais des outils d'IA pour la recherche de produits, tandis que moins commencent sur les marketplaces qu'il y a un an, signale un rééquilibrage du pouvoir dans l'e-commerce. Le trafic et l'influence passent de plateformes individuelles à la couche d'intelligence intermédiaire qui se situe entre les consommateurs et les catalogues.
Pour les opérateurs, cela a plusieurs implications stratégiques :
- La visibilité dépend moins des stratégies d’enchères et du classement des catégories et davantage de la façon dont les données produit sont intelligibles et fiables pour les systèmes d'IA.
- Investir dans la gestion des informations sur les produits, la taxonomie et les opérations de contenu procure un avantage concurrentiel direct dans les environnements gérés par l'IA.
- La fragmentation des canaux de découverte – marketplaces, recherche, réseaux sociaux, assistants d'IA – rend la cohérence de toutes les représentations de produits essentielle au maintien de la confiance et de la conversion.
- L'automatisation et les capacités sans code ne sont plus des jeux d'efficacité optionnels ; elles sont nécessaires pour que la qualité des catalogues et la rapidité des changements correspondent à la vitesse à laquelle les requêtes et les attentes des consommateurs évoluent.
Dans ce paysage, l'atout central n'est pas une seule vitrine, mais la profondeur, la structure et la fiabilité des données produit que tous les canaux de découverte consomment. Alors que l'IA continue d'assumer une plus grande partie de la charge de travail de recherche, les fournisseurs d'e-commerce et de SaaS qui traitent le contenu produit comme une infrastructure de base – plutôt qu'un simple artefact marketing en aval – seront les mieux placés pour s'aligner sur les nouveaux modèles de comportement des consommateurs, pilotés par l'IA.
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Les tendances mises en évidence dans cette analyse soulignent l'importance cruciale d'un système de gestion des informations sur les produits (PIM) robuste. Alors que l'IA intervient de plus en plus dans la découverte des produits, la qualité et la cohérence des données produit deviennent primordiales. NotPIM propose une solution sans code pour centraliser, enrichir et harmoniser les informations sur les produits provenant de diverses sources, garantissant ainsi que les marques et les détaillants peuvent fournir aux systèmes d'IA les données précises et structurées dont ils ont besoin pour stimuler la visibilité et les ventes. En tirant parti de NotPIM, les entreprises peuvent s'adapter à l'évolution du paysage du commerce axé sur l'IA et conserver un avantage concurrentiel.