La découverte de produits devient un élément central et intégré des opérations de commerce électronique
En 2026, la découverte de produits fera partie du moteur. Les détaillants qui traitent encore leurs fonctions de découverte comme des éléments cosmétiques ou de façade sont déjà à la traîne. La découverte est désormais guidée par la pensée systémique. Il s’agit d’une opération unifiée où l’IA combine les données produit, le comportement des acheteurs, la logistique, le contenu et les décisions de merchandising en une seule pile exploitable.
Kate Massey, directrice générale pour l’APAC chez Athos Commerce, explique clairement cette évolution : la découverte doit être la prochaine étape logique de l’acheteur, où chaque signal oriente le client vers l’action. Et c’est l’action, sans lutte, qui crée la fidélité. Si les détaillants n’y parviennent pas, ils risquent de transformer leurs expériences de commerce électronique en impasses.
L’élément clé de cette évolution est l’existence de données produits propres et structurées. Associées à l’IA, ces données ne se contentent pas d’accélérer la découverte, elles la rendent plus intelligente, en alignant les suggestions sur les intentions du client. Les performances s’améliorent dans tous les domaines. Le marketing devient plus pointu. L’exécution des commandes devient prévisible. Le merchandising s’adapte en temps réel. Selon M. Massey, les outils de découverte alimentés par l’IA, tels que la recherche intelligente et les recommandations contextuelles, deviendront la norme, et non un point de différenciation. Et c’est là le bon état d’esprit. Ne cherchez pas à être fantaisiste. Cherchez à être fonctionnel, avec précision.
Les détaillants qui unifient leurs données autour de cet écosystème ne se contenteront pas de battre la concurrence, ils s’approprieront la relation client. Le résultat ? Vous n’optimisez pas pour une transaction unique. Vous construisez pour un engagement prévisible et évolutif.
L’IA étend la découverte de produits au-delà des canaux traditionnels
La découverte ne se fait plus dans les barres de recherche. Elle se produit partout où les gens défilent, regardent, parlent ou tapotent. Le commerce de détail n’a pas dépassé le stade de l’étagère infinie, il l’a simplement déplacé dans tout ce qui va des stories Instagram aux chats du service client. Si vos systèmes ne le reconnaissent pas, vous privez vos clients de la possibilité d’acheter où qu’ils soient, quelle que soit la plateforme sur laquelle ils se trouvent.
Kate Massey souligne l’essor rapide du commerce conversationnel. Pensez-y, une IA comme ChatGPT peut maintenant prendre un simple message comme « J’ai besoin d’une veste imperméable noire pour faire du vélo en hiver » et générer des options précises, susceptibles d’être achetées. Cela signifie que vos données produit doivent être suffisamment bien structurées pour être comprises non seulement par les humains, mais aussi par les algorithmes qui interprètent le contexte, les émotions et les besoins en temps réel.
C’est là que la plupart des piles commerciales échouent. Elles gèrent les données en silosIls gèrent les données en silos, les stocks ici, les créatifs là, la nomenclature ailleurs. Massey explique clairement ce problème : une bonne découverte assistée par l’IA dépend d’informations sur les produits proprement étiquetées, normalisées et enrichies dans l’ensemble de la pile. C’est ce qui permet la cohérence. Sans cela, vous faites tourner un moteur d’IA sur du bruit, et non sur du signal.
Dans ce contexte, la réussite passe par l’évaluation de nouvelles choses. Les clients passent-ils du premier coup d’œil à l’achat sans hésitation ? Les recommandations sont-elles formulées en toute confiance et en tenant compte du contexte ? L’IA ne fonctionne pas avec des suppositions, elle s’épanouit dans la structure. Les détaillants les plus intelligents ajustent déjà les conventions de dénomination, les actifs créatifs et les règles de taxonomie pour prendre de l’avance. Si vos systèmes parlent clairement aux machines, votre marque aura du sens pour les gens, où qu’ils choisissent de faire leurs achats.
Les modèles d’abonnement flexibles sont sur le point de devenir des moteurs de revenus essentiels
Le commerce par abonnement n’est pas en train de disparaître. Il est en train de pivoter. Les consommateurs sont toujours prêts à s’abonner, en particulier pour les produits essentiels et les catégories de style de vie, mais leurs attentes sont différentes. Ils sont plus conscients de leurs dépenses mensuelles, suivent le nombre de services auxquels ils se sont abonnés et s’arrêtent plus souvent. Les modèles de verrouillage ne suffisent plus.
Simon Wharton, fondateur de PushON, souligne que d’ici 2026, les acheteurs privilégieront les marques qui rendent les abonnements adaptables. Cela signifie qu’il sera possible de faire une pause, de passer à des achats uniques, d’appliquer des remises de fidélité ou de regrouper et de commander à nouveau selon des modalités flexibles. Il ne s’agit pas d’une fonctionnalité agréable à avoir. Il s’agit d’un enjeu de taille. La plupart des consommateurs n’envisagent même pas de souscrire à un abonnement qui n’offre pas une certaine forme de contrôle et de transparence.
Cette évolution du comportement des consommateurs est directement liée à une plus grande prise de conscience financière. Chaque abonnement est désormais évalué en fonction du revenu disponible global. Les marques qui facilitent l’adaptation, sans friction, vont gagner en valeur à long terme.
Pour les dirigeants, le message est simple : les systèmes rigides saignent les clients. Une gestion souple des abonnements, intégrée à des informations au niveau du compte, est ce qui maintient la confiance et le chiffre d’affaires. Et comme le note Wharton, cela est lié à la direction que prend le commerce : des systèmes qui soutiennent des parcours plus intelligents, dirigés par l’utilisateur, avec moins de frictions et moins d’impasses. Si votre stratégie de fidélisation n’est pas adaptative, elle ne sera pas compétitive.
Les systèmes d’IA agentique évolueront pour gérer et optimiser automatiquement les processus d’achat pour le compte des consommateurs.
L’IA ne se contente pas de s’améliorer en matière de suggestions, elle commence à agir de manière autonome pour servir les clients. D’ici 2026, nous verrons davantage de systèmes agentiques qui n’attendent pas que les utilisateurs demandent de l’aide. Ils surveilleront les signaux, prédiront les besoins et agiront. Il s’agira notamment de comparer les prix, de personnaliser les paniers de commande en fonction des budgets, d’éviter les conflits de produits et de résoudre les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
Simon Wharton explique clairement cette évolution. Il décrit un environnement à court terme où l’IA n’assiste pas, mais opère. Ces systèmes agentiques planifieront et optimiseront les transactions pour le compte de l’utilisateur, en particulier dans les cycles d’achat complexes ou récurrents. L’IA connaîtra les limites budgétaires. Elle comprendra l’écosystème des produits. Elle restructurera les paniers de manière proactive et signalera les problèmes d’expédition ou de service avant qu’ils ne se répercutent sur le client.
Cela modifie l’ensemble du cadre des achats numériques. Les marques qui adopteront ces systèmes se distingueront en proposant une automatisation utile plutôt qu’une intelligence générique. Le risque n’est pas la complexité, mais le retard. Les entreprises qui ne commencent pas tôt à intégrer l’IA agentique seront lentes à en exploiter le potentiel. Et une fois que les acheteurs commenceront à bénéficier de ces avantages, ils s’attendront à ce qu’il en soit de même ailleurs.
Les dirigeants doivent penser au-delà des moteurs de recommandation. Commencez à financer des infrastructures qui confèrent à l’IA un rôle de coordination, et pas seulement d’assistance. Les bénéfices sont évidents : moins de tickets d’assistance, des parcours commerciaux plus intelligents et un sentiment plus profond d’appropriation du service entre la marque et le client.
Le commerce émotionnel transformera la vente au détail en ligne en adaptant les interfaces utilisateur à l’état émotionnel du consommateur.
La conception du commerce électronique est en train de changer d’orientation, passant de la convivialité à la pertinence émotionnelle. Les interfaces utilisateurs s’adapteront bientôt en temps réel, réagissant non seulement aux clics mais aussi à ce que les utilisateurs ressentent pendant l’interaction. La frustration, la curiosité, l’urgence sont autant de signaux. D’ici à 2026, les principales plateformes utiliseront ces signaux pour modifier ce que voit l’utilisateur et le comportement du système.
Junwei Huang, PDG de Genstore, explique clairement cette transition : les présentations et les interactions se modèleront de manière dynamique en fonction d’indices émotionnels. Ces indices ne proviendront pas d’une segmentation statique ou d’hypothèses. Ils proviendront de données réelles, du temps passé sur certaines pages, des hésitations, des actions interrompues et de l’intensité de l’engagement. L’IA interprétera ces modèles et rendra les décisions d’interface plus personnalisées et plus opportunes.
Il ne s’agit pas seulement d’optimiser les conversions. Il s’agit de réduire l’effort pour les utilisateurs qui sont émotionnellement fatigués et de développer la découverte lorsque les utilisateurs sont très engagés. Ce niveau de personnalisation, fondé sur la psychologie de l’utilisateur, augmentera considérablement l’intelligence perçue de la plateforme et améliorera la satisfaction.
Pour les dirigeants, l’orientation opérationnelle est simple : investir dans une technologie capable de lire et de répondre, et pas seulement d’instruire et d’afficher. Les utilisateurs ne se contenteront pas d’une expérience unique, d’autant plus que les attentes se tournent de plus en plus vers des systèmes qui « comprennent » le contexte humain. Le commerce émotionnel définira un nouveau seuil de personnalisation, où l’expérience sera réactive plutôt que statique.
La normalisation des marques natives de l’IA s’articulera autour du maintien de la qualité des services de base parallèlement à l’intégration innovante de l’IA
Le consommateur moyen suppose déjà que la plupart des marques sont alimentées par l’IA. D’ici à 2026, ce postulat deviendra un postulat par défaut. La question la plus importante que les consommateurs se poseront sera de savoir si la marque tient ses promesses, dans les délais, à un prix équitable et avec une résolution harmonieuse en cas de problème. La technologie sous-jacente devient secondaire si l’expérience de base est satisfaisante.
Junwei Huang, directeur général de Genstore, prévoit que la première marque exploitée par l’IA, où l’IA gère la plupart des fonctions commerciales, sera rentable d’ici 2026. Mais ce résultat à lui seul ne choquera pas les clients et ne les rendra pas sceptiques. Ils l’accepteront tant que les résultats seront à la hauteur des attentes. Ce seuil d’incrédulité est déjà en train de baisser sur la plupart des marchés.
Pour les responsables de marques, il ne faut pas accorder trop d’importance à l’automatisation pour elle-même. Les acheteurs se concentrent sur les résultats, et non sur l’architecture des processus. Si l’IA permet une meilleure disponibilité des stocks, des recommandations plus précises ou des retours plus rapides, elle gagne la confiance. Si elle introduit de nouvelles frictions, elle se retourne contre vous.
La frontière entre le commerce dirigé par l’homme et le commerce dirigé par la machine s’estompe. Les entreprises tournées vers l’avenir feront en sorte qu’il n’y ait plus de problème en alignant les normes de performance sur les deux types de commerce. Dans cet environnement, l’IA devient invisible, mais seulement lorsqu’elle est efficace. Les dirigeants doivent se concentrer sur la fiabilité, la clarté et la précision des résultats en contact avec les clients. L’IA peut faire le travail, mais elle ne peut pas remplacer les attentes.
Principaux faits marquants
- La découverte de produits devient une infrastructure : Les dirigeants devraient intégrer la découverte dans les opérations de base en unifiant la recherche, le contenu, la logistique et le merchandising en un seul système de données alimenté par l’IA. Cette évolution favorise la fidélisation grâce à des parcours clients fluides et améliore les performances dans l’ensemble des départements.
- La découverte multicanal de l’IA nécessite la clarté des données : Pour soutenir la découverte à travers le social, la voix, la vidéo et le chat, les données produit standardisées doivent être gérées de manière cohérente. Les dirigeants doivent donner la priorité à la structuration et à l’enrichissement des données pour permettre la précision à travers tous les points d’entrée des clients.
- La flexibilité de l’abonnement favorisera la fidélisation : Les modèles d’abonnement rigides ne donneront pas les résultats escomptés sur un marché soucieux des coûts. Les décideurs devraient repenser leurs programmes pour permettre des pauses, des achats uniques et des options flexibles axées sur la fidélité afin de réduire le taux de désabonnement et d’augmenter la valeur de l’abonnement.
- L’IA agentique optimisera les cycles d’achat complets : Les systèmes d’IA passeront du statut d’assistants passifs à celui d’agents actifs gérant les prix, la composition du panier et la résolution des problèmes. Les dirigeants devraient investir dans une infrastructure d’IA qui anticipe et automatise les décisions des clients.
- Le commerce émotionnel redéfinit la personnalisation : Les interfaces s’adapteront en temps réel en fonction des émotions de l’utilisateur, ce qui réduira les frictions et favorisera la découverte. Les dirigeants devraient s’engager dans des technologies qui rendent les plateformes émotionnellement réactives, augmentant ainsi la satisfaction et les taux de conversion.
- Les marques natives de l’IA gagneront des parts de marché si le service est au rendez-vous : Les consommateurs accepteront les expériences basées sur l’IA si elles sont fiables, abordables et efficaces. Les dirigeants doivent s’assurer que les performances de l’IA atteignent ou dépassent les normes de service existantes afin de maintenir la confiance dans la marque.
