Un nouveau tournant se profile. Le trafic redirigé depuis les chatbots basés sur l'IA générative vers les sites de vente au détail américains a explosé de 1 950 % lors du dernier Cyber Monday, mais ces visites représentent encore bien moins de 1 % du volume mondial de recherche à l'heure actuelle. Les aperçus IA de Google apparaissent désormais dans moins de 15 % des requêtes des utilisateurs connectés. Cela place la découverte conversationnelle dans une fourchette comprise entre « 1 % et quelques pourcents » — suffisamment faible pour être ignorée dans les tableaux de bord trimestriels, mais suffisamment importante pour modifier la courbe des comportements de recherche.

Deux normes ouvertes laissent présager une accélération de cette évolution. Le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic transforme le catalogue de produits ou le système de commande d’une marque en une interface prête à l’emploi pour n’importe quel modèle de langage de grande envergure (LLM), éliminant ainsi le recours à des techniques de scraping peu fiables ou à des API personnalisées. Le nouveau protocole Agent-to-Agent (A2A) de Google apporte la lingua franca qui manquait pour permettre à ces assistants de négocier des tâches — « vérifier les stocks, Postuler avantages, expédier en express » — entre différents fournisseurs et écosystèmes. Lorsque ces deux couches convergent, un acheteur peut rechercher, choisir et acheter au sein d’un même fil de discussion, le détaillant ne s’occupant plus que de l’exécution de la commande.

Cette possibilité ne met pas tant les marques en concurrence avec les détaillants qu’elle ne redéfinit leurs rôles. Les détaillants conservent les tâches les plus lourdes : la logistique, le service client et la confiance sur le dernier kilomètre. Les marques retrouvent le contexte du début du tunnel de conversion qu’elles avaient perdu et, pour la première fois, peuvent injecter data de première main plus riches data une conversation qui semble personnalisée. Si les interfaces de chat continuent à développer leur mémoire et leur modélisation des intentions, elles commenceront à ressembler à une plateforme de données clients (CDP) externalisée : les moteurs de recherche prédisent toujours ce que nous voulons, les places de marché savent toujours ce que nous achetons, mais l’assistant commence à comprendre pourquoi.

Pour les spécialistes du marketing, la leçon est simple : veillez à ce que vos data vos services soient exploitables, sémantiquement propres et prêts pour un monde où les agents sont omniprésents. Le débat s'oriente vers des enjeux plus stratégiques ; rejoignez-le dès maintenant, ou laissez quelqu'un d'autre définir la prochaine question de vos clients.

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