Les achats par IA sont déjà devenus courants. Dans une enquête 2026 d’Exploding Topics menée auprès de 1 009 consommateurs américains, 77,6 % ont déclaré avoir utilisé l’IA pour les aider dans leurs décisions d’achat au cours des six derniers mois. Mais la même enquête trace une frontière nette : les acheteurs acceptent volontiers que l’IA fasse des recherches, compare et résume. Ils sont bien moins disposés à lui confier l’argent.
Le signal pour les marques est clair. L’IA devient une partie de la couche de découverte du commerce, en particulier pour la recherche de produits et la comparaison des prix, tandis que le paiement reste entre les mains des humains. Si vous vendez en ligne, la question immédiate n’est pas de savoir si un agent finalisera l’achat à la place de votre client. La vraie question est de savoir si ChatGPT et Gemini façonnent la liste restreinte avant même que ce client n’arrive sur votre site.
Parce qu’ils font gagner du temps précisément dans les parties des achats que les gens trouvent fastidieuses. Selon l’enquête Exploding Topics, 68,5 % des acheteurs utilisant l’IA s’en servent pour la recherche de produits et 55,19 % pour trouver le meilleur prix ou la meilleure offre.
L’usage n’est plus occasionnel. L’enquête a révélé que 43,21 % des consommateurs utilisent l’IA pour faire des achats au moins une fois par semaine, et 68,07 % des utilisateurs actuels ont déclaré que leur usage avait augmenté au cours des six derniers mois. Près de 69 % ont dit que l’IA les avait clairement influencés à acheter quelque chose qu’ils n’auraient pas acheté autrement.
La répartition des catégories compte aussi. L’enquête a montré une utilisation particulièrement forte dans les vêtements et la technologie, et 44,62 % des répondants avaient même utilisé l’IA pour faire leurs courses alimentaires. C’est un signe d’habitude, pas de simple nouveauté. Les gens intègrent l’IA dans des décisions d’achat courantes, pas seulement dans les comparaisons à gros budget.
Le choix des outils se consolide également. Parmi les personnes qui utilisent l’IA pour faire des achats, 77,56 % ont déclaré utiliser ChatGPT et 58,21 % Gemini. Pour les marketeurs, cela signifie que le comportement d’achat via l’IA ne relève pas d’un seul canal. Il dépend du modèle, et la façon dont votre marque apparaît dans chaque réponse peut changer le résultat.
La confiance se brise au moment où l’IA passe du conseil à l’action. Le commerce agentique désigne une situation où un système d’IA ne se contente plus de recommander un produit, mais commence à effectuer des actions comme enregistrer des moyens de paiement ou passer une commande en votre nom.
Ce saut semble encore trop important pour la plupart des acheteurs. Dans l’enquête, 42,83 % ont déclaré ne pas être du tout au courant des outils de paiement direct intégrés à l’IA, et 23,01 % supplémentaires n’en avaient qu’une connaissance vague. Une fois le concept expliqué, les réactions les plus fréquentes ont été le scepticisme à 41,08 % et la suspicion à 33,1 %.
La couche de paiement est encore plus sensible. L’enquête a montré que 51,45 % des consommateurs étaient au moins un peu mal à l’aise à l’idée que des outils d’IA stockent les informations de leur carte. Plus d’un tiers des consommateurs âgés de 18 à 29 ans ont déclaré qu’ils seraient très mal à l’aise, ce qui contredit l’hypothèse facile selon laquelle les plus jeunes accepteraient automatiquement ce changement.
Il y a aussi un problème de motivation. Seulement 14,16 % des répondants pensaient que les outils d’achat par IA servent principalement les consommateurs à l’heure actuelle. Davantage de personnes estimaient qu’ils servent surtout les entreprises d’IA, 27,52 %, ou les marques et les annonceurs, 27,32 %. Si les acheteurs pensent que le système travaille pour quelqu’un d’autre, ils ne lui confieront pas leur portefeuille.
Pas beaucoup. Dans l’enquête Exploding Topics, le montant le plus courant que les consommateurs accepteraient de laisser dépenser à l’IA de manière autonome était de 0 $, et le plafond médian était de 50 $.
La répartition est encore plus parlante. Environ 31,21 % n’autoriseraient aucun achat autonome par l’IA. 17,45 % fixeraient la limite à 20 $, et 20,74 % à 50 $. Même parmi les acheteurs hebdomadaires utilisant l’IA, 51,84 % plafonneraient encore les dépenses autonomes à 50 $ ou moins.
C’est pourquoi le paiement entièrement automatisé reste un comportement marginal. L’enquête a révélé que seulement 8,99 % des acheteurs utilisant l’IA s’en servent comme unique source avant d’acheter, et que seulement 2,18 % mènent l’ensemble du parcours dans l’IA, de la recherche au paiement. Les consommateurs peuvent apprécier les conseils de l’IA, mais ils veulent encore une dernière étape de vérification avant que l’argent ne quitte leur compte.
Un exemple utile tiré de l’enquête concerne les billets de concert. Si un agent IA est censé les acheter dès leur mise en vente, cette transaction dépassera souvent 100 $. Pourtant, seulement 11,71 % des consommateurs interrogés seraient actuellement à l’aise de laisser l’IA gérer un achat au-delà de ce montant. La vitesse est séduisante. Abandonner le contrôle ne l’est pas.
Cela signifie que le terrain d’affrontement à court terme est la découverte, pas la délégation. Les acheteurs utilisent l’IA dans le milieu mouvant du parcours, où ils comparent les marques, résument les avis, vérifient les prix et réduisent les options avant de cliquer ou d’acheter ailleurs.
L’enquête montre une répartition presque équilibrée entre deux comportements : 44,8 % commencent sur des sites marchands puis utilisent l’IA en complément, tandis que 44,03 % commencent avec l’IA puis consultent d’autres sources. Dans les deux cas, votre marque doit résister à la vérification croisée. Une bonne page produit ne suffit pas si l’IA vous oublie, vous présente mal ou recommande un concurrent avec plus d’assurance.
L’optimisation pour les moteurs génératifs, ou GEO, consiste à améliorer la façon dont votre marque apparaît dans les réponses générées par l’IA. Dans ce contexte, le GEO consiste moins à courir après des mentions flatteuses qu’à contrôler la manière dont les faits produits, les prix, les points de comparaison et le sentiment de marque sont mis en avant lorsqu’un acheteur demande de l’aide.
Cela crée un nouveau modèle opérationnel pour les équipes search et e-commerce :
Cette approche fonctionne particulièrement bien dans les catégories où l’IA aide déjà à l’évaluation de routine, comme les vêtements, la technologie et l’alimentation. Elle montre des limites plus nettes dans les catégories à plus forte confiance ou à plus forte considération, comme le mobilier et la joaillerie, où les consommateurs veulent encore davantage de validation humaine.
Probablement oui, mais selon une trajectoire plus lente et plus chaotique que ne le laissent entendre de nombreuses feuilles de route produit. La même enquête qui a trouvé une limite habituelle de dépense autonome à 0 $ a aussi montré que 55,83 % des consommateurs s’attendent à ce que l’IA joue un rôle plus important dans leur façon d’acheter au cours des cinq prochaines années.
C’est le paradoxe que les marques doivent comprendre. Les consommateurs peuvent penser que l’IA deviendra plus importante tout en refusant aujourd’hui les dépenses autonomes. En pratique, cela suggère que la croissance viendra d’abord d’une meilleure découverte, de meilleures recommandations et de passerelles plus fluides, et non de robots qui finalisent discrètement les commandes en arrière-plan.
L’enquête a également révélé que 55,83 % des consommateurs pensent que les fonctionnalités d’IA rendent les achats au moins un peu meilleurs dans l’ensemble. Le plafond du commerce par IA pourrait donc monter. Il est simplement peu probable qu’il grimpe en ligne droite, d’un assistant de recherche à un acheteur pleinement digne de confiance.
Cette base de données montre une chose de façon évidente : la visibilité dans l’IA n’est plus une expérience pour les marques e-commerce. Si la plupart des acheteurs utilisent l’IA pour la recherche et la comparaison, tout en prenant encore eux-mêmes la décision finale, alors la marque qui gagne est celle qui apparaît avec précision au moment où l’intention devient sérieuse.
C’est précisément là que la fonctionnalité AI Visibility de BotRank devient utile. Les équipes peuvent créer des prompts réutilisables centrés sur l’intention d’achat, les exécuter sur des modèles comme ChatGPT et Gemini, puis suivre la fréquence à laquelle leur marque apparaît, la manière dont les concurrents sont décrits et les pages qui sont citées. C’est important parce qu’un acheteur qui voit votre site après avoir utilisé l’IA n’arrive pas à froid. Il arrive avec un résumé déjà préparé, une liste restreinte et un biais. Si l’IA vous a exclu, vous a présenté de travers ou a cité la mauvaise page, le problème de conversion a commencé avant le clic. La vraie question pour les marques n’est pas « L’IA va-t-elle acheter à la place de mon client ? » Elle est plutôt : « Que dit l’IA de nous quand le client est sur le point d’acheter ? »
Commencez par les questions d’achat auxquelles l’IA répond déjà bien. Selon l’enquête, il s’agit de la recherche de produits, de la comparaison des prix, des idées de cadeaux, des décisions de marque et des résumés d’avis. C’est là que la demande existe aujourd’hui, et c’est là que la visibilité peut faire bouger le chiffre d’affaires plus vite que des fonctions de paiement spéculatives.
L’erreur, aujourd’hui, serait de traiter le commerce par IA comme une fonctionnalité de paiement. L’approche la plus intelligente consiste à le considérer comme un canal de découverte et de perception dont l’influence sur la liste restreinte ne cesse de croître.
Surtout pour les rechercher. Dans l’enquête Exploding Topics, la recherche de produits et la comparaison des prix étaient les principaux cas d’usage, tandis que seulement 2,18 % ont déclaré effectuer l’ensemble du parcours dans l’IA.
ChatGPT est arrivé en tête de l’enquête avec 77,56 % parmi les utilisateurs d’IA pour l’achat, suivi de Gemini à 58,21 %. Cela rend les deux plateformes importantes pour les marques qui veulent être visibles pendant le parcours d’achat.
L’enquête pointe trois problèmes : la faible connaissance des outils de paiement direct, l’inconfort lié au stockage des informations de paiement et le scepticisme quant aux intérêts réellement servis par ces systèmes. Quand l’argent est en jeu, la simple commodité ne suffit plus.
Le chiffre le plus clair est le plafond de dépense. Le montant le plus courant que les consommateurs accepteraient de laisser dépenser à l’IA de manière autonome était de 0 $, et le plafond médian était de 50 $.
Optimisez d’abord la découverte guidée par l’IA avant les transactions autonomes. À l’heure actuelle, les marques doivent gagner les moments où les acheteurs demandent à l’IA de comparer des produits, de résumer des avis et de réduire les options avant d’acheter.
