Les agents IA transforment les habitudes d'achat. Voici ce que cela implique pour les marques.

Avec l'arrivée des agents d'IA de dernière génération qui accompagnent les consommateurs tout au long de leur parcours d'achat, le rapport de force devrait s'éloigner des détaillants pour se déplacer vers les marques et les agents d'IA. En effet, ces agents d'IA rechercheront les produits de consommation de manière plus large, plus rapide et plus exhaustive que les humains. Avec l'arrivée des agents d'IA de dernière génération qui accompagnent les consommateurs tout au long de leur parcours d'achat, le rapport de force devrait s'éloigner des détaillants pour se déplacer vers les marques et les agents d'IA. En effet, les agents IA rechercheront les biens de consommation de manière plus large, plus rapide et plus exhaustive que les humains. Pour rester compétitifs dans ce nouvel environnement, les marques et les détaillants devront adopter l'optimisation des agents IA (AAO), en veillant à ce que leurs atouts uniques — qu'il s'agisse de la qualité des produits, de l'innovation ou du service client — soient clairement mesurables et facilement reconnaissables par ces systèmes IA, et en optimisant les sources sur lesquelles s'appuieront les agents IA.

Les agents IA — ces algorithmes capables d’agir au nom d’un utilisateur — commencent à transformer en profondeur le paysage des entreprises et de la consommation. Un exemple concret : de plus en plus de consommateurs délaissent Google au profit de ChatGPT, un agent IA qui interprète les questions et synthétise les résultats de recherche, à tel point quecertains experts estiment qu’il pourrait remplacer Google d’ici quatre ans. Pour d'autres, les agents IA constituent unenouvelle source de prospects, indépendante du référencement naturel (SEO) traditionnel. Il ne fait aucun doute que les acteurs dominants riposteront, mais l'adoption rapide des agents IA a des implications bien plus importantes quant à savoir qui capte la valeur — en particulier qui détient le client final, le Saint Graal de l'ère numérique.

Prenons l'exemple de la recherche de produits. Auparavant, un client potentiel commençait souvent par effectuer une recherche sur des moteurs de recherche tels que Google. Il consultait ensuite les avis sur les produits pour se décider, recherchait ensuite les détaillants proposant les meilleures offres, puis suivait les différentes étapes du processus d'achat.

Les agents IA transforment déjà ce processus. Aujourd’hui, vous pouvez demander à un portail IA, tel que Perplexity, quelle est la meilleure alternative à Tesla, recevoir des suggestions de voitures à acheter, un résumé des avantages et des inconvénients tirés d’avis de produits fiables, ainsi que des liens vers les meilleurs sites et les meilleurs prix. Il ne reste plus qu'un petit pas à Perplexity pour mener à bien la transaction, éliminant ainsi presque entièrement l'influence des « gardiens » (par exemple, Google, Amazon) ou des influenceurs (par exemple, les marques, les personnalités d'Instagram). Perplexity est à mi-chemin de cet objectif, avec le lancement d'agents IA pour des tâches multi-applications telles quela réservation de voyagesoula planification d'événements.

C'est le début d'une évolution qui pourrait s'avérer radicale. Les agents IA sont déjà intégrés dans les applications — et tous les grands acteurs du secteur (par exemple OpenAI, Claude, Google, etc.) ont lancé leurs propres agents — mais ils ne sont pour l'instant capables d'accomplir que des tâches simples. Les agents sont capables de répondre à des questions telles que « Pouvez-vous m'aider à choisir une police d'assurance ? » ou « Pouvez-vous trouver le meilleur mode d'expédition pour livrer les pièces au client ? ». Il ne reste plus qu'un petit pas à franchir pour que les agents IA finalisent l'achat et optimisent la logistique. Perplexity serait déjà en trainde finaliser des achats.

Le passage aux agents IA va transformer les méthodes de travail et les rapports de force, car ce sont eux qui contrôlent l'accès aux clients finaux. Si de nombreux secteurs seront concernés, cette évolution commencera là où les activités ou les produits sont plus simples ou plus standardisés, comme dans le secteur des biens de consommation. Ces entreprises traitent souvent des produits relativement simples, mais des flux d'informations complexes, et les agents IA pourraient rapidement modifier le rôle des détaillants et des marques, ainsi que la manière dont les clients évaluent, choisissent et achètent les produits. Voici comment cela se passera — et ce que les entreprises peuvent faire pour s'y préparer.

Pour comprendre comment les agents IA pourraient bouleverser la chaîne de valeur dans le secteur B2C, rappelons-nous brièvement comment les affaires se déroulaient avant l’avènement d’Internet. L’équilibre en matière d’informations entre les détaillants et les marques était relativement équilibré. Les détaillants avaient accès à dataau niveau des tickets de caisse — data de vente data , bien que non liées à des clients individuels, donnaient un aperçu de ce qui était vendu, sous quelles formes et à quelle fréquence. Les marques n'avaient généralement pas accès à ces data granulaires, data pouvaient recueillir des informations sur les « ventes réelles » ou les « ruptures de stock » sur l'ensemble du marché. Ce n'est qu'en collaborant que les détaillants et les marques pouvaient glaner des informations essentielles au développement de nouveaux produits ou de stratégies marketing plus intelligentes. Par exemple, les marques pouvaient mener des études de marché chez les détaillants pour développer de nouveaux produits, ou les détaillants pouvaient partager l'historique des commandes, les niveaux de stock ou data de point de vente data les marques afin d'optimiser les ventes ou les promotions.

Avec l'essor du commerce électronique, cependant, le rapport de force a commencé à évoluer. Les détaillants, en particulier la nouvelle génération de détaillants en ligne, sont passés de la collecte data transactionnelles data niveau data la caisse à la possession data au niveau du client. Les marques, quant à elles, n'ont généralement pas eu accès à beaucoup plus data. À l'ère numérique, où data l'accès aux clients règnent en maîtres, le pouvoir – et les bénéfices – se sont déplacés vers les détaillants qui contrôlent ces data. Au cours de la dernière décennie, nous avons vu de grands détaillants comme Amazon, Alibaba et Zalando exploiter data clients data d’importantessources de revenus (provenant de la publicité, par exemple)etaugmenter leurs marges. Leurs vastes réserves d’informations sur les clients leur confèrent un avantage certain par rapport aux marques ou aux détaillants qui ne disposent pas de données sur les clients finaux. Cette tendance ne se limite pas aux grandes entreprises technologiques.Les détaillantsplustraditionnelsexploitent également ce pouvoir pour améliorer leurs marges.

Lorsque l’on se tourne vers l’avenir du commerce de détail, il apparaît clairement que l’IA générative (IAG) pourrait transformer radicalement le secteur, tout comme l’e-commerce l’avait fait auparavant. Historiquement, le succès des détaillants reposait sur une combinaison de formule commerciale, de prix et d’emplacement. Autrefois, l'emplacement physique d'un magasin était crucial : être au bon endroit garantissait visibilité et accessibilité pour les consommateurs. Puis vint l'essor du commerce électronique, qui a bouleversé le secteur de la vente au détail, déplaçant l'attention de l'emplacement vers l'efficacité transactionnelle. Les plateformes de commerce électronique ont commencé à se démarquer en proposant des prix compétitifs, une livraison rapide et en tirant parti de la valeur de leur marque pour instaurer la confiance auprès des consommateurs, comme nous l'avons vu avec des entreprises telles qu'Amazon.

Avec l'arrivée des agents d'IA générique qui accompagnent les consommateurs dans leur parcours d'achat, nous prévoyons un glissement du rapport de force au détriment des détaillants et au profit des marques et des agents d'IA. En effet, les agents IA rechercheront les biens de consommation de manière plus large, plus rapide et plus exhaustive que les humains. Alors que la plupart des consommateurs achètent principalement auprès d’unnombre restreint de détaillants– il est tout simplement trop fastidieux de chercher partout, de gérer un nombre toujours croissant de comptes et d’évaluer la fiabilité de chaque détaillant en ligne –, les agents IA peuvent le faire et optimiser des facteurs clés que les humains négligent parfois mais auxquels ils accordent néanmoins de l’importance. Les agents IA passeront au crible data jugent moins biaisées par l’influence des entreprises, comme Reddit, pour faire ressortir les data les plus pertinenteset suggérer des options basées sur un éventail plus large de data des indicateurs clés tels que :

• Prix: Quel magasin propose le prix le plus bas ?
• Disponibilité: Le produit est-il en stock ? Est-il possible de commander plusieurs variantes et de retourner facilement celles dont on ne veut pas ?
• Fiabilité: Le détaillant a-t-il toujours livré dans les délais ?
• Service: Le commerçant propose-t-il des conditions de retour raisonnables et simples, ainsi qu'une assistance ?
• Partenariats: Le commerçant travaille-t-il en collaboration avec des passerelles de paiement et des services de livraison réputés ?

La possibilité d’accéder à toutes les data disponibles data ces critères objectifs va bouleverser le paysage du commerce de détail, car l’agent IA du consommateur privilégiera ces facteurs pragmatiques plutôt que la fidélité à une marque. Par exemple, alors qu’auparavant, les consommateurs à la recherche d’un article tel qu’une veste de travail française pouvaient se tourner vers des détaillants en qui ils avaient confiance (comme Amazon, Zalando ou Uniqlo) parce qu’il fallait tout simplement trop de temps pour chercher partout et effectuer des comparaisons précises, un agent IA est capable d’analyser ces data. Un agent IA pourrait suggérer un petit créateur moins connu comme Paynter Jackets en raison de l'engouement croissant des passionnés qui adorent leur veste de travail française. Ainsi, dans ce futur, le pouvoir se déplacera des détaillants vers ceux qui ont la capacité de fournir le meilleur service au coût le plus bas.

Dans ce nouveau monde, nous voyons clairement se dessiner des gagnants et des perdants. Les détaillants comme Amazon, avec leurs marges extrêmement faibles, leur vaste réseau de livraison et leurs politiques de retour souples, sont bien placés pour prospérer. Leur capacité à répondre aux exigences élevées d’un agent d’IA de dernière génération — qui filtrera les options en fonction de critères tels que le prix, la rapidité de livraison et le service client — consolidera leur position dominante.

En revanche, les détaillants « intermédiaires », tels que les grands magasins, qui ne se distinguent ni par leurs prix ni par la qualité de leur service, risquent de connaître des difficultés à moins de tirer parti de leurs magasins physiques pour se démarquer. Ces entreprises se retrouveront prises en étau entre des acteurs à bas coûts et hautement efficaces comme Amazon et des détaillants haut de gamme proposant un service hors pair ou des produits exclusifs. L'avenir du commerce de détail ne se résumera pas à unecourse à la baissedes prix ; les détaillants haut de gamme peuvent encore s'imposer, mais uniquement s'ils proposent une offre de services supérieure. Cela inclut une livraison excellente, des retours faciles et un service client solide, créant ainsi une expérience d'achat fluide et agréable.

Les commerçants locaux qui proposent des expériences uniques pourraient encore occuper une place importante dans un secteur du commerce de détail en pleine mutation, à condition qu’ils soient mis en avant par des agents IA capables de reconnaître l’intérêt de faire ses achats localement — ce qui dépendra de leur capacité à se faire remarquer. En résumé, dans un monde où data de plus en plus transparentes, ce sont les expériences qui constitueront des facteurs de différenciation uniques pour attirer les clients.

Dans l'ensemble, tout cela laisse entrevoir l'émergence potentielle d'un nouveau domaine — l'optimisation pour les agents IA (AAO) — qui aidera les détaillants et les marques à se démarquer non seulement auprès des consommateurs, mais aussi auprès des agents IA. Tout comme le référencement naturel (SEO) aide les détaillants à se démarquer dans le monde du commerce électronique, l'AAO deviendra probablement une discipline importante à l'avenir.

Les agents IA seront probablement programmés pour évaluer un produit en fonction de facteurs tels que la qualité, les caractéristiques et les avis. Les marques doivent donc veiller à ce que leurs atouts spécifiques — qu'il s'agisse de la qualité des produits, de l'innovation ou du service client — soient clairement mesurables et facilement identifiables par ces systèmes d'IA. De plus, les marques et les détaillants devront optimiser les sources sur lesquelles s'appuieront les agents IA, par exemple en accordant encore plus d'importance à des ressources telles que les avis sur les produits ou les avis clients, ainsi qu'à leur contenu. Alors qu'auparavant, lenombre d'avissur Amazon constituait un facteur déterminant dans la décision d'achat, il sera de plus en plus facile pour les agents IA de synthétiser et d'agir en fonction du contenu agrégé de ces avis.

Pour les marques qui s'appuient fortement sur des valeurs traditionnelles sans offrir grand-chose de plus en termes de qualité ou de différenciation, cette évolution pourrait constituer un défi de taille. La prime que ces marques ont toujours pu obtenir grâce à leur seule notoriété pourrait s'amenuiser si les agents IA estiment qu'elles n'offrent aucun avantage significatif par rapport à des alternatives moins chères.

Pour compliquer encore les choses, les marques devront optimiser leur offre pour plusieurs agents IA à la fois. En effet, les agrégateurs d’agents IA, comme Poe, permettent à l’utilisateur de passer très facilement d’un agent à l’autre lorsqu’il recherche des produits ou des services. Ainsi, le détaillant ne saura pas si le client utilisera ChatGPT, DeepSeek, Perplexity ou une combinaison d’agents pour ses requêtes. À l'avenir, les spécialistes du marketing devront peut-être également se former au marketing des agents IA (AAM), à l'instar du marketing sur les moteurs de recherche (SEM).

Les marques devront s'adapter à un monde où les agents IA prennent les décisions d'achat à la place des consommateurs, même si elles sont confrontées à un autre défi : associer leur marque aux besoins des consommateurs grâce à une approche d'optimisation par agent IA (AAO). Lorsqu'on leur demandera de recommander un achat, les agents IA ne commenceront probablement pas leur processus décisionnel en examinant des produits ou des marques spécifiques. Ils se concentreront plutôt sur les besoins du consommateur. Cela est déjà évident aujourd’hui ; sur des plateformes comme Google, les requêtes de recherche liées aux besoins des consommateurs (par exemple, « meilleur chargeur de téléphone pour voyager ») sont largement plus nombreuses que celles portant sur des produits ou des marques spécifiques. Cela signifie que pour prospérer, une marque doit définir clairement quels besoins des clients elle répond et en quoi elle se démarque pour y répondre.

Les marques devront faire preuve de fiabilité et différencier clairement leurs produits ou services de ceux de leurs concurrents. Cette perspective est particulièrement prometteuse, car cela signifie que les marques qui proposent véritablement quelque chose d’unique – qu’il s’agisse d’innovation produit, de qualité de service ou d’une combinaison des deux – seront probablement privilégiées par les agents IA par rapport à celles qui proposent des imitations génériques. Plutôt que de collaborer avec les détaillants pour promouvoir et recommander des produits, les marques devront mettre en avant leurs atouts via les canaux sur lesquels ces agents s’appuient fortement, comme les avis sur les produits.

Les produits génériques sont essentiellement des biens interchangeables : des articles qui ne se distinguent guère, voire pas du tout, les uns des autres, si ce n'est par leur nom de marque. L'éclairage de bureau en est un excellent exemple. Alors que Signify fabrique des ampoules de haute qualité sous son ancienne marque Philips, de nombreuses marques génériques commercialisent des produits pratiquement identiques. En réalité, bon nombre de ces ampoules sont produites dans les mêmes usines, ce qui rend difficile pour les consommateurs — ou les agents IA — de justifier le surcoût du produit de marque.

Pour ces marques, l'avenir s'annonce difficile. Dans le monde du commerce électronique, les consommateurs continuent de privilégier les marques renommées, même sur des plateformes comme Amazon qui regorgent généralement de produits génériques. En effet, déterminer si un produit similaire est réellement aussi bon représente un défi qui prend du temps. Cependant, à mesure que les agents IA deviendront plus efficaces pour comparer les produits — notamment en s'appuyant sur data les avis clients et les évaluations de produits pour démontrer l'équivalence —, les clients se tourneront probablement davantage vers des alternatives moins chères, à moins que la marque ne puisse offrir quelque chose de véritablement distinctif.

Cela vaut tout particulièrement pour les produits dont la visibilité de la marque est limitée, voire inexistante, lors de leur utilisation, comme les ampoules électriques ou d’autres produits de grande consommation. Imaginez qu’un agent IA constate que deux ampoules sont fabriquées dans la même usine et recommande (ou achète automatiquement) celle du concurrent, moins chère. Dans ce genre de situation, les marques peuvent avoir du mal à fidéliser leurs clients face à des alternatives moins chères, souvent tout aussi efficaces.

Alors, comment les marques peuvent-elles réussir dans ce nouveau contexte ? La clé réside dans une différenciation qui réponde aux priorités des agents IA, c'est-à-dire l'optimisation des agents IA (AAO). Les marques devront se démarquer dans un ou plusieurs des domaines suivants :

1. Prix: proposer un prix attractif, ou une variante à bas prix, qui apparaîtra dans les résultats de recherche générés par des agents IA afin de contrer la concurrence des produits génériques bon marché.
2. Innovation produit: créer des produits dotés de caractéristiques, de matériaux ou de performances supérieurs qui se démarquent lors des recherches effectuées par des agents IA, ce qui les rend difficiles à comparer.
3. Conception: proposer des produits au design unique qui séduisent les consommateurs en quête de style et de qualité, et se démarquer une fois de plus dans le cadre des activités menées par les agents
4. Service: offrir des services après-vente exceptionnels, tels que l'assistance client, les garanties et des procédures de retour simplifiées, mais en veillant à ce que ces services se démarquent sur les forums où les agents IA iront puiser leurs informations.

Le marché des chargeurs sans fil pour téléphones en est un bon exemple. D'un côté, on trouve des options abordables, comme celles proposées par Ikea, qui séduisent les consommateurs à la recherche de fonctionnalité à petit prix. De l'autre, on trouve des marques haut de gamme telles que Zens, qui proposent des chargeurs dotés d'une électronique de pointe, d'un plus grand nombre de bobines de charge et d'une capacité de recharge plus rapide. Ces deux types de produits s'adressent à des segments de marché différents, mais ce qui sera déterminant à l'avenir, c'est la capacité de chaque marque à communiquer efficacement ses arguments de vente uniques aux agents IA.

En résumé, les marques et les détaillants qui sortiront gagnants de ce nouveau monde axé sur l'IA sont ceux qui parviennent à se démarquer clairement grâce à des produits ou services uniques et à développer des capacités d'optimisation par agents IA (AAO) pour se distinguer. Que ce soit par l'innovation, le design ou un service client exceptionnel, ces marques se démarqueront tant auprès des consommateurs que des agents IA. En revanche, les marques proposant des produits génériques qui misent uniquement sur la notoriété de leur nom sans apporter de valeur ajoutée pourraient avoir du mal à conserver leurs parts de marché. L'avenir des marques dépendra de leur capacité à s'adapter à un monde où les agents IA guident le parcours client, et seules celles qui sont véritablement uniques prospéreront.