Préparation des données de produits pour l’essor de l’achat en ligne avec l’IA

En 2025, ChatGPT et Stripe ont transformé le paysage du commerce électronique grâce au lancement de Instant Checkout. Marquant un pas en avant dans le commerce agentic, les utilisateurs ont maintenant la possibilité d’acheter directement via l’IA. Ce qui était autrefois un canal de recherche et de découverte, ChatGPT a créé un tout nouveau canal de vente qui devrait dépasser la recherche traditionnelle d’ici 2028. De la prise en charge de l’IA à la personnalisation des recommandations de produits, les consommateurs ont plus de choix et de flexibilité que jamais pour décider quand et où ils achètent.

L’IA générative est utilisée de diverses manières dans le paysage de la vente au détail pour améliorer l’expérience d’achat et créer de la valeur pour les consommateurs. En fait, 75% des acheteurs ont déjà remarqué des recommandations ou des chatbots basés sur l’IA en ligne – et la croissance soudaine n’est pas due au hasard. Parmi les consommateurs qui ont effectué un achat recommandé par l’IA, 84% ont considéré l’expérience comme positive. La capacité de l’IA à analyser le comportement des utilisateurs et à aider les acheteurs à trouver des produits est en train de transformer la découverte et l’expérience des articles. À partir d’octobre 2025, ChatGPT et Gemini représentaient déjà plus de 63% de l’activité de découverte basée sur l’IA et ont abouti à plus de la moitié (52%) des consommateurs qui déclarent qu’ils sont susceptibles d’acheter sur la base de recommandations basées sur l’IA. Alors que les acheteurs changent de méthodes, les marques et les détaillants doivent également le faire. Les entreprises doivent aller au-delà de la correspondance rigide des mots clés et optimiser l’expérience du commerce électronique pour la façon dont les utilisateurs réellement recherchent et achètent.

Alors que l’IA interprète les requêtes de recherche et analyse les demandes des acheteurs, les marques et les détaillants doivent s’assurer que leurs systèmes back-end peuvent suivre le rythme. Se préparer à l’accélération de l’achat en ligne avec l’IA signifie s’assurer que les données de produits sont optimisées pour que l’IA puisse les analyser, et que les données de produits sont exactes et cohérentes à chaque point de contact. Le fait est que l’avenir de l’achat en ligne et de la recherche de produits est déjà là. Si les marques et les détaillants veulent rester à la pointe, ils doivent se préparer aujourd’hui, et cela commence par les données de produits.

Les catalogues de produits ne sont pas prêts pour l’accélération de l’achat en ligne avec l’IA

Pendant des années, les données de produits ont été optimisées pour les méthodes de recherche traditionnelles. Pensez aux stratégies de référencement (SEO) basées sur des mots clés longs ou au lien interne visant à améliorer la pertinence. Aujourd’hui, se concentrer uniquement sur les canaux de recherche traditionnels signifie risquer une baisse de 20 à 50% du trafic. Les marketeurs, les marques et les détaillants doivent s’assurer qu’ils intègrent des modèles de recherche basés sur l’IA pour cibler correctement les consommateurs et optimiser la visibilité.

Malgré le fait que 47% des acheteurs américains utilisent déjà des outils basés sur l’IA pour au moins une tâche d’achat, de nombreux catalogues de produits n’ont pas encore été optimisés pour l’IA de génération. Actuellement, de nombreux catalogues de produits manquent de fichiers de données structurées, sont dépourvus de contexte ou ont des attributs incohérents entre les produits. Le MIT a même signalé que 95% des programmes pilotes d’IA de génération échouent en grande partie en raison de fondations de données faibles ou fragmentées, ce qui peut coûter à certaines organisations jusqu’à 25 millions de dollars ou plus par an.

Contrairement à l’optimisation traditionnelle pour les moteurs de recherche, l’optimisation pour les moteurs de recherche basés sur l’IA nécessite une structure, un contexte et une cohérence lorsqu’il s’agit de données. Si les catalogues de produits manquent de l’un de ces éléments clés, cela signifie que le contenu ne sera pas présenté aux acheteurs par les agents basés sur l’IA, même s’il s’agit de ce qu’ils recherchent. Les hallucinations de l’IA et les mauvaises recommandations proviennent de faibles entrées de produits, et non de l’échec du modèle d’IA, et il incombe aux équipes de s’assurer qu’elles travaillent avec les nouveaux modèles. Avoir simplement du « contenu de produit suffisant » n’est pas suffisant à l’ère de l’IA, en particulier lorsque les résultats incohérents sont susceptibles de détruire la confiance des utilisateurs. Pour que l’achat en ligne avec l’IA réussisse à son plein potentiel, les marques et les détaillants doivent recentrer leur attention sur la base du commerce : leurs propres données de produits.

Alors que l’IA détient une part plus importante du tunnel d’achat, la recherche basée sur l’IA n’élimine pas la construction de relations avec les clients. En fait, la capacité de l’IA à prédire les préférences des clients renforce la confiance des clients. À tel point que les clients sont prêts à payer en moyenne 25-30% de plus pour des produits avec des informations de produit complètes et de haute qualité. Dans le paysage d’achat actuel, l’IA offre un énorme potentiel pour les marques et les détaillants – mais pour en récolter les bénéfices, il faut améliorer les informations sur les produits comme jamais auparavant.

Les éléments nécessaires pour réussir à l’ère de l’achat en ligne avec l’IA

Pour que l’achat en ligne avec l’IA fonctionne au mieux, il a besoin d’informations contextuelles riches qui peuvent aider l’agent à identifier pour qui est le produit, pourquoi il est pertinent pour lui et pourquoi il est différent des autres produits. Lorsque toutes ces informations sont facilement disponibles, l’IA peut faire une forte recommandation basée sur les données aux acheteurs.

Savoir si vos données sont prêtes pour l’IA ou non signifie comprendre si elles répondent aux critères que l’IA nécessite pour produire des réponses éclairées. Pour l’achat en ligne avec l’IA, cela signifie se poser sept questions cruciales qui aideront à déterminer si les informations sur les produits sont suffisamment solides pour soutenir des recommandations d’achat précises.

1. Source unique de vérité et de gouvernance : Existe-t-il un système central où les données de produits, y compris les règles de validation et l’historique des versions, vivent et sur lequel chaque système peut compter ? Les agents basés sur l’IA évaluent des milliers d’unités de stock (SKUs) en quelques secondes. Si les attributs sont dupliqués, incohérents ou fragmentés entre les systèmes, les modèles perdent confiance dans les données et peuvent faire des inférences incorrectes. Les structures de données doivent être cohérentes pour tous les produits et adaptables aux changements au fil du temps. De cette façon, les modèles basés sur l’IA ne seront pas cassés à mesure que les catalogues de produits évoluent.
2. Modèle et taxonomie : Les catégories, les attributs, les unités et les listes de valeurs sont-elles définies, cohérentes et partagées entre les équipes afin que les produits puissent être facilement comparés ? Les modèles reposent sur un sens partagé. Si les mots « matériau » ou « tissu » existent comme des concepts distincts, par exemple, alors les modèles auront du mal à comparer les produits. Des définitions cohérentes entre les équipes aident à réduire les préjugés et l’ambiguïté de l’IA, tout en améliorant la précision des recommandations.
3. Complétude et normalisation par canal : Pour chaque canal, les attributs requis sont-ils complets, normalisés et faciles pour l’IA à comparer entre les SKUs ? L’IA ne peut pas déduire ce qui n’est pas là, donc assurez-vous qu’il y a un grand volume de données par SKU et que les valeurs sont normalisées et faciles à comparer. Plus de points de données par produit permettent aux modèles basés sur l’IA de reconnaître des modèles subtils, améliorant ainsi la précision des prédictions.
4. Contenu riche et ressources numériques : Chaque produit inclut-il des descriptions riches, des images, des vidéos et des directives qui sont structurées et faciles pour l’IA à interpréter ? L’IA a besoin de champs riches, comme les cas d’utilisation prévus et les matériaux, pour permettre une analyse plus solide de l’IA. Beaucoup d’informations d’aujourd’hui, cependant, sont piégées dans des formats non structurés, comme des PDF ou des images. Ce type de contenu nécessite souvent un nettoyage approfondi pour devenir lisible par l’IA. Structurer les données dès le départ peut réduire les erreurs et les efforts à long terme.
5. Localisation et préparation spécifique à la région : Les langues, les unités, les tailles et les exigences régionales sont-elles clairement structurées et régies avec une révision humaine lorsque nécessaire ? Les modèles basés sur l’IA formés sur des données mondiales ont besoin de contexte régional ; sinon, ils peuvent produire des recommandations incorrectes. Assurez-vous qu’il y a une gouvernance basée sur le flux de travail qui combine l’automatisation et la surveillance humaine, en détectant tout changement d’unité ou d’attribut non localisé. La surveillance humaine est cruciale pour garantir que les sorties de l’IA restent précises à mesure que les données sont traduites, converties et localisées.
6. <strong<Intégration des données des fournisseurs et découverte : Les fournisseurs soumettent-ils des données dans des formats standardisés avec des identificateurs cohérents que l’IA peut facilement relier et comparer ? L’IA fonctionne mieux lorsqu’elle peut faire référence à plusieurs sources de données. Les données des fournisseurs qui arrivent incohérentes ou semi-structurées affaiblissent l’ensemble du modèle. Pour devancer cela, les équipes ont besoin de modèles d’entrée standardisés et d’identificateurs cohérents pour garantir que les données des tiers sont conviviales pour l’IA. En prime, relier les données des fournisseurs à d’autres sources, comme les places de marché ou les données des clients, peut améliorer la précision et réduire les préjugés de l’IA.
7. Découverte de l’agent basé sur l’IA et de l’optimisation pour les moteurs de recherche : Les données de produits sont-elles lisibles par machine, enrichies de balises structurées et conçues pour s’adapter à mesure que la découverte basée sur l’IA évolue ? Les modèles basés sur l’IA fonctionnent mieux lorsque les données sont fournies dans des formats prévisibles et structurés (comme des tableaux, des lignes, des fichiers standardisés), plutôt que dans des formats incohérents comme des PDF ou des documents Word. À mesure que la découverte basée sur l’IA se développe, l’architecture doit être prête pour l’avenir afin que les modèles et les agents puissent continuer à interpréter les données pour les années à venir.

Règles empiriques pour les meilleurs résultats

Les acheteurs ont le choix lorsqu’il s’agit d’outils basés sur l’IA, se tournant vers ChatGPT ou des assistants spécifiques aux magasins, tels que Amazon’s Rufus. Alors que les marques et les détaillants possèdent les catalogues de produits que l’IA peut analyser, ils n’ont pas tous leurs propres interfaces basées sur l’IA. Cela signifie qu’ils n’ont pas un contrôle total sur les outils basés sur l’IA qui analysent leurs produits, mais uniquement sur les données qui sont alimentées dans les modèles eux-mêmes.

Rester compétitif dans le commerce actuel signifie s’assurer que les produits sont visibles pour les agents basés sur l’IA et, plus important encore, que les données qui se cachent derrière eux sont exactes. Toutes les données doivent provenir d’une source crédible et vérifiable avec ses propres antécédents d’exactitude. Que les données proviennent d’un fournisseur ou d’un fournisseur de données, elles doivent respecter les normes et les réglementations de collecte de données (comme le RGPD en Europe ou la loi sur la confidentialité des consommateurs de Californie). Si les ensembles de données contiennent des préjugés ou des inexactitudes, les outils basés sur l’IA pourraient les perpétuer et finalement diffuser des informations inexactes.

Pour la meilleure mesure, les marques et les détaillants devraient régulièrement auditer les données pour s’assurer qu’elles restent cohérentes et exactes. Les formats de données doivent être suivis à tout moment, et il ne doit pas y avoir de changements involontaires dans les données au fil du temps.

En suivant ces meilleures pratiques, cela signifie avoir une solide base pour le commerce, puis pour l’IA. Lorsque les données sont exactes, les résultats sont précieux, et c’est ce qui garde les clients qui reviennent vers les marques et les détaillants qu’ils font confiance.

Regarder vers l’avenir

La révolution de l’achat en ligne avec l’IA est là. À mesure que les consommateurs se tournent de plus en plus vers les assistants basés sur l’IA pour les requêtes d’achat, la technologie continuera de grandir et d’étendre ses capacités. Avec le temps, ils pourraient même prouver être le facteur le plus important contribuant à une décision d’achat.

Les entreprises doivent s’adapter rapidement pour suivre le rythme des changements dans le commerce, et pour beaucoup, cela signifie prendre un regard critique sur la préparation des informations sur les produits. La recherche traditionnelle est en train de changer, et aujourd’hui, les marques qui ouvrent la voie ne sont pas les plus bruyantes dans la salle, mais les plus méticuleuses. Si les données ne sont pas prêtes pour l’intégration de l’IA maintenant, elles ne seront pas présentées aux acheteurs de demain.

Alors que les modèles basés sur l’IA continuent d’évoluer, une chose est claire : le succès réside dans une solide base de commerce, et les marques les plus fortes transformeront les données en intelligence et l’intelligence en confiance.