OpenAI lance une recherche d'achat dans ChatGPT
OpenAI a introduit la recherche d'achat, une nouvelle fonctionnalité dans ChatGPT qui transforme l'IA en un chercheur de produits interactif. Les utilisateurs décrivent leurs besoins, comme un aspirateur sans fil silencieux pour un petit appartement ou un cadeau pour un enfant qui aime l'art, et le système répond avec des questions de clarification sur le budget, la taille, les préférences et les priorités comme la performance ou le prix. Il effectue ensuite des recherches web en plusieurs étapes, en extrayant des données structurées sur les prix, les spécifications, les avis et la disponibilité à partir de sources de qualité pour fournir un guide d'achat personnalisé avec des options classées, des comparaisons et des compromis [4][1][2].
La fonctionnalité a été déployée le 24 novembre 2025, pour les utilisateurs connectés sur les plans gratuits, Plus, Pro et autres sur mobile et web, avec une utilisation quasi illimitée pendant les vacances pour faciliter les achats de cadeaux. Propulsé par une variante spécialisée de GPT-5 mini formée par apprentissage par renforcement pour les tâches d'achat, il prend plusieurs minutes par requête, atteignant une précision de 52 % sur les requêtes à contraintes multiples (comme des fourchettes de prix, des couleurs et des fonctionnalités spécifiques) contre 37 % pour la recherche ChatGPT standard. OpenAI note d'éventuelles erreurs de prix ou de disponibilité, exhortant à la vérification sur les sites des détaillants [2][3][4].
Implications pour les flux de produits e-commerce
La recherche d'achat extrait des données en temps réel de tout le web, les synthétisant en guides structurés plutôt qu'en listes brutes. Cela exige que les plateformes e-commerce maintiennent des flux de produits dynamiques et de haute qualité avec des spécifications, des prix et des avis à jour pour apparaître avec précision dans les recherches basées sur l'IA. Les flux incomplets ou obsolètes risquent d'être exclus des recommandations, car l'IA privilégie les sources fiables [1][4].
Pour les normes de catalogage, la fonctionnalité impose un passage à la richesse sémantique : les produits doivent inclure des attributs détaillés (dimensions, matériaux, évaluations des utilisateurs) qui correspondent aux requêtes en langage naturel. Les catégories comme l'électronique, la beauté, les articles pour la maison, les appareils de cuisine et les équipements d'extérieur sont les plus performantes en raison de leur nature axée sur les spécifications, tandis que l'habillement peine avec des facteurs subjectifs comme la coupe [2][3][4].
Améliorer la qualité et l'exhaustivité des fiches produits
Les guides d'achat mettent en évidence les compromis et la personnalisation, s'appuyant sur la mémoire de ChatGPT pour le contexte tel que les préférences passées des joueurs ou les aversions stylistiques, exposant les lacunes des fiches produits de base. L'e-commerce doit améliorer les fiches avec des détails complets, des images et du contenu généré par les utilisateurs pour correspondre à la profondeur que l'IA synthétise. Les raffinements interactifs, tels que le marquage des options "non intéressé" ou "plus comme ceci", incitent davantage les plateformes à activer le filtrage en temps réel [1][2][6].
Cela relève la barre de l'exhaustivité du contenu : des spécifications partielles ou des avis obsolètes entraînent des classements sous-optimaux, car l'IA croise plusieurs sites. Les plateformes avec des fiches robustes et standardisées gagnent en visibilité dans ces flux conversationnels [1][5].
Accélérer le déploiement de l'assortiment
L'e-commerce traditionnel s'appuie sur une curation manuelle pour les nouveaux assortiments, mais la recherche d'achat accélère la découverte en indexant instantanément les données web. Les commerçants peuvent sortir l'inventaire plus rapidement via des flux optimisés par l'IA, réduisant ainsi le délai de mise sur le marché pour les articles saisonniers ou de niche. Le mode de recherche approfondie de la fonctionnalité, qui gère les décisions complexes en quelques minutes, contourne la navigation exhaustive, canalisant le trafic vers des catalogues bien indexés [4][6].
Les boosts de vacances comme les requêtes illimitées soulignent cette vélocité : les périodes à fort trafic amplifient l'exposition pour les gestionnaires de flux agiles, remodelant potentiellement la vélocité de l'assortiment de semaines à jours [4]. Apprenez-en davantage sur le sujet dans notre article sur les erreurs courantes dans les chargements de flux de produits.
No-Code et intégration de l'IA dans les flux de travail de contenu
Les outils No-code s'intègrent désormais de manière transparente aux chercheurs en IA, automatisant la génération de flux et l'enrichissement des fiches sans les équipes de développement. La dépendance de la recherche d'achat aux données web structurées encourage les plateformes low-code à intégrer l'IA pour le catalogage dynamique, comme l'étiquetage automatique des spécifications ou la génération de tableaux comparatifs. Vous pouvez découvrir comment structurer vos données produit au format CSV dans notre article sur Le format CSV.
Le futur Instant Checkout, déjà en ligne pour certains commerçants, fait allusion à des parcours en boucle fermée, mélangeant la recherche avec des achats sans friction. Cette synergie no-code/IA rationalise l'infrastructure de contenu, transformant les catalogues statiques en systèmes adaptatifs et réactifs aux requêtes [2][3]. Découvrez également plus d'informations sur L'intelligence artificielle pour les entreprises.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
L'évolution de la recherche d'achat alimentée par l'IA met en évidence un changement crucial dans l'e-commerce : l'accent mis sur la qualité et l'exhaustivité des données au sein des flux de produits. À mesure que les outils d'IA deviennent plus sophistiqués, ils s'appuient sur des informations produits riches et structurées pour une performance optimale. Cette tendance souligne l'importance de solutions telles que NotPIM, qui fournissent les outils et les capacités pour standardiser, enrichir et optimiser les données de produits, garantissant ainsi que les entreprises d'e-commerce puissent prospérer dans un paysage de plus en plus axé sur l'IA en étant représentées avec précision et de manière globale dans les parcours d'achat pertinents. Pour plus d'informations, consultez notre article sur Les défis de l'intégration des données.