Google change la donne du retail avec ses assistants IA

Transformation du commerce de détail axée sur l’IA et l’intention

Google est en train de recadrer la façon dont les gens achètent les choses. Nous assistons actuellement à la transition d’une barre de recherche statique vers un commerce intelligent, en temps réel, guidé par le langage et l’intention. Avec les dernières mises à jour de Gemini et Duplex, les clients peuvent simplement décrire ce qu’ils veulent, par exemple « une veste chaude et décontractée pour les soirées de fin d’automne », et le système leur propose instantanément une page de résultats visuels, de comparaisons de prix et de vérifications de la disponibilité des stocks. Cette expérience nécessitait auparavant plusieurs onglets et étapes de décision. Aujourd’hui, elle se fait en une seule interaction.

Il s’agit d’un changement fondamental. Les clients ne sont plus à la recherche de produits, ils sont guidés. L’IA déchiffre leurs préférences, filtre le bruit et renvoie des options qui correspondent à ce qu’ils veulent vraiment. Gemini s’adapte en permanence à l’interaction avec l’utilisateur. Il ne se contente pas de fournir des résultats de recherche fixes, il fait évoluer les options au fur et à mesure que vous répondez. Ce type de personnalisation à grande échelle n’était pas viable jusqu’à très récemment.

Julie Geller, directrice de recherche principale chez Info-Tech Research Group, l’a dit sans ambages : le commerce de détail n’est plus une recherche ouverte. Il s’agit désormais d’une expérience en temps réel, guidée par l’IA et basée sur l’intention de l’utilisateur. Pour les entreprises qui savent comment structurer efficacement les données et répondre intelligemment à l’utilisateur, il s’agit d’une opportunité énorme.

Nous ne parlons plus d’IA « d’assistance ». Il s’agit d’une l’IA qui guide les décisions d’achat du début à la fin. Et cela ne modifie pas seulement le comportement des acheteurs, mais aussi la façon dont les dirigeants doivent envisager l’expérience utilisateur, la découverte des produits, la fidélisation des clients et l’architecture de base.

Les données sur lesquelles il s’appuie sont énormes. Le Shopping Graph de Google traite plus de 50 milliards de listes de produits, dont deux milliards sont mises à jour toutes les heures. C’est l’échelle qui rend tout cela possible. Si les données relatives à vos produits ne sont pas lisibles par une machine et disponibles en temps réel, elles n’apparaîtront pas là où les décisions d’achat sont prises.

Interactions autonomes avec le commerce de détail grâce aux capacités agentiques de Gemini

C’est ici que les choses deviennent encore plus intéressantes. Gemini agit. Si vous recherchez un produit et souhaitez savoir quel magasin local le propose, Gemini utilise la fonction « laisser Google appeler » pour établir la connexion. Il appelle le magasin, confirme la disponibilité du produit et récupère les informations essentielles sur les prix et les promotions. Il vous envoie ensuite un résumé clair par courrier électronique ou par SMS, accompagné d’un inventaire vérifié et de recommandations d’achat.

Aux États-Unis, pour plusieurs catégories de vente au détail, notamment les jouets, l’électronique, la santé et la beauté. La technologie Duplex alimente ces conversations en arrière-plan, en utilisant des appels vocaux d’IA à la sonorité naturelle pour interagir avec le personnel du magasin, comme le ferait un véritable représentant du service clientèle.

Les Gémeaux font le travail d’un humain, mais plus rapidement. Il ne se limite pas à la découverte. Il suit également les prix des produits au fil du temps. Les acheteurs peuvent définir des préférences de gamme et recevoir des alertes en cas de baisse de prix, ou même déclencher des paiements automatisés à l’aide de Google Pay. Pour l’instant, l’IA nécessite encore l’approbation d’un humain avant d’acheter. Mais le système est conçu pour une exécution rationalisée chez certains marchands comme Wayfair, Chewy, Quince et les détaillants basés sur Shopify.

Voici ce que cela signifie pour les chefs d’entreprise : la distinction entre les canaux d’achat physiques et numériques est en train de s’évaporer. L’IA peut désormais faire le lien entre le commerce en ligne et le commerce hors ligne en temps réel. Et cela ne profite pas seulement aux géants de la technologie, mais aussi à tout détaillant disposant de données structurées sur les produits, d’un système de point de vente opérationnel et d’un partenariat avec Google.

C’est le début des flux commerciaux autonomes à l’échelle réelle. Si votre infrastructure de vente au détail n’est pas déjà adaptée aux systèmes basés sur des agents, elle va prendre du retard. Ce n’est plus de la théorie, c’est du concret et c’est en pleine croissance.

L’infrastructure existante est mise à rude épreuve par les interactions rapides pilotées par l’IA.

La plupart des systèmes d’entreprise ont été construits en pensant aux humains, à la vitesse humaine, aux requêtes humaines, à la prise de décision humaine. Ce modèle n’est plus suffisant. Avec des agents d’IA comme Gemini de Google qui exécutent simultanément des requêtes, des prix, des niveaux de stock, des options d’expédition, des évaluations de produits, le tout en quelques secondes, toute inefficacité dans votre couche de commerce électronique est immédiatement exposée. Il ne s’agit pas de requêtes isolées. Elles déclenchent des flux de travail backend en même temps, dans des volumes que les acheteurs humains ne généreraient pas.

Le comportement des utilisateurs, autrefois espacé, est aujourd’hui condensé dans des rafales d’activités initiées par des machines. Et c’est sans relâche. Si vos systèmes ne sont pas propres, si vos données sont désordonnées, si vos API sont lentes ou si vos composants sont mal intégrés, vous constaterez des perturbations. Ces perturbations peuvent prendre la forme de retards dans les mises à jour, de conflits dans la disponibilité des produits ou d’inexactitudes dans les flux de paiement. Les dirigeants doivent comprendre qu’il ne s’agit pas de faiblesses technologiques théoriques. Il s’agit de risques mesurables qui entraînent directement des pertes de conversions, des erreurs d’inventaire et des dommages à la marque.

Julie Geller, directrice de recherche principale chez Info-Tech Research Group, a clairement souligné ce point : Le commerce piloté par l’IA consolide ce qui était auparavant des parcours d’achat à plusieurs étapes en séquences à haute intensité. Si ces séquences se heurtent à une logique défaillante, à des champs de données manquants ou à des points finaux déconnectés, les effets se répercutent sur l’ensemble du système. Là où les acheteurs humains peuvent tolérer des frictions, les flux pilotés par l’IA mettront en évidence chaque maillon faible en temps quasi réel.

Pour les chefs d’entreprise, il s’agit d’un signal d’alarme. Les plafonds de performance liés à l’architecture étaient peut-être acceptables il y a cinq ans. Aujourd’hui, ils constituent un handicap. La plupart des plateformes n’ont jamais été conçues pour un comportement agentique simultané. Pour être compétitif dans cet espace, la restructuration n’est pas facultative, elle est stratégique. Des points d’extrémité propres, des couches de données normalisées et un traitement optimisé des réponses doivent être prioritaires avant que l’échelle de l’utilisation de l’IA ne s’intensifie davantage.

Améliorations induites par la pression dans les données et l’architecture de l’entreprise

La pression exercée par l’IA sur les systèmes de vente au détail a un côté positif. Elle oblige à la clarté interne. Les agents révèlent les données erronées ou incohérentes, les conflits de prix, la mauvaise cartographie des catégories, les étiquettes de disponibilité obsolètes. Cette pression peut être désagréable, mais elle crée une véritable dynamique au sein des organisations pour nettoyer l’infrastructure de base. Il en résulte des performances plus fluides, des expériences frontales plus propres pour l’utilisateur et une plus grande fiabilité des conversions.

Lorsque vous avez optimisé vos processus d’arrière-plan, les effets se répercutent à l’extérieur. Les interactions avec les clients sont plus rapides. Les options sont mieux adaptées aux besoins réels des utilisateurs. Les acheteurs ne sont pas déroutés par des délais d’expédition contradictoires ou des prix peu clairs. Cette clarté suscite la confiance, ce qui augmente les taux d’achèvement et la satisfaction des clients.

Julie Geller a fait remarquer que lorsque les entreprises nettoient leurs fondations, les contradictions et les points de friction « commencent à disparaître », et les clients reconnaissent immédiatement cette amélioration. Elle a raison. L’IA n’est pas seulement une charge pour le système, c’est un filtre. Elle révèle ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Les dirigeants devraient considérer ces ajustements d’infrastructure comme des investissements à long terme, et non comme des solutions à court terme. Lorsque les systèmes fournissent des résultats cohérents sous la pression de l’IA, l’organisation devient plus agile et mieux positionnée pour intégrer des services d’IA supplémentaires. Il ne s’agit pas de s’adapter une fois pour toutes. Il s’agit de créer des environnements dans lesquels les systèmes intelligents peuvent fonctionner sans entraîner la plateforme dans leur chute.

Dans cet environnement, la simplicité du système est importante. La précision est importante. L’élan créé par le commerce piloté par l’IA n’a pas besoin de briser votre backend. Il peut l’affiner.

La dynamique de marché perturbatrice induite par le « shopping graph » de Google

Le Shopping Graph de Google influence désormais la manière dont les signaux commerciaux circulent entre les consommateurs et les vendeurs. Il ne s’agit pas d’un catalogue de produits passif. Il recueille en temps réel les intentions d’achat à travers des millions de requêtes et peut faire ressortir des informations qui restaient auparavant cloisonnées au sein de plateformes individuelles. Cela signifie que les vendeurs ne se contentent plus de réagir à leurs propres visiteurs. Ils sont mis en avant et jugés sur la base du comportement de l’ensemble du marché suivi par Google.

Par exemple, si un nombre important d’utilisateurs demandent des alertes pour un produit lorsqu’il passe de 120 à 99 dollars, cette tendance ne reste pas privée. Google pourrait introduire ces données dans l’écosystème au sens large, en informant les concurrents, en façonnant la visibilité algorithmique et en exerçant subtilement une pression à la baisse sur les prix. Ce niveau de réactivité du marché exerce une nouvelle pression sur les vendeurs, qui doivent ajuster leurs prix, leurs stratégies de remise et leur gestion des stocks en temps réel.

Jason Andersen, vice-président et analyste principal chez Moor Insights & Strategy, a soulevé un point essentiel : la fréquence à laquelle Google met à jour le Shopping Graph et la quantité de données qu’il partage pourraient influencer le comportement des vendeurs d’une manière à laquelle nous ne sommes pas entièrement préparés. Si un nombre suffisant de concurrents reçoivent des signaux indirects sur l’intention des consommateurs, les guerres de prix deviennent moins prévisibles et plus volatiles. Le système pourrait privilégier certains vendeurs par rapport à d’autres, non pas en fonction de leurs relations ou de leurs marges, mais en fonction de la probabilité de conversion calculée par la machine.

Les équipes dirigeantes doivent se poser de nouvelles questions : Quelle est la transparence de la logique de classement de Google ? Les vendeurs peuvent-ils se désengager des surfaces de données dans le Shopping Graph ? Les enchères vont-elles émerger pour influencer la position, comme c’est le cas pour les annonces de recherche ? À ce stade, les réponses sont limitées, mais la conclusion est claire : le Shopping Graph modifie la nature de la visibilité et de l’influence pour chaque produit qu’il touche. Les vendeurs doivent comprendre qu’il ne s’agit pas seulement d’un placement numérique en rayon, mais d’une exposition à des décisions basées sur des données à l’échelle du marché.

Une adoption accélérée et multiplateforme avec des effets de rupture inégaux

Les grandes plateformes telles qu’Amazon ont introduit des agents d’achat IA internes, mais elles sont restées confinées dans leurs écosystèmes. Google adopte l’approche inverse, en se lançant sur le web ouvert. Cela accélère considérablement l’adoption, car les acheteurs utilisent déjà Google au stade de l’intention. Ce point d’intégration confère à Gemini un avantage certain : il n’est pas nécessaire de faire migrer les clients des plates-formes existantes. C’est déjà là que les décisions commencent.

C’est une excellente chose pour les utilisateurs. Ils bénéficient de recommandations personnalisées, d’un inventaire local et de mises à jour dynamiques, quel que soit l’endroit où le produit est vendu. Mais pour les vendeurs, l’expérience devient plus imprévisible. Ils interagissent avec des intermédiaires d’IA qui guident les décisions à grande échelle, sur la base de données en temps réel qu’ils ne peuvent pas entièrement contrôler. Cela ajoute une couche de complexité à la prévision de la demande, au calendrier des promotions et à l’analyse de la concurrence.

Jason Andersen a fait remarquer que si cette évolution constitue une amélioration pour les acheteurs, elle risque de perturber les vendeurs. Par exemple, les vendeurs peuvent ne pas savoir quand ils sont comparés directement à leurs concurrents par un agent d’intelligence artificielle, ou quel poids l’agent accorde au prix, au délai de livraison ou à la réputation du magasin. Les vendeurs peuvent également être confrontés à des changements dans le fonctionnement des ventes flash ou dans la manière dont l’algorithme donne la priorité à leurs voies d’accès au marché.

Pour la planification de la suite C, cela signifie que de nouvelles variables sont en jeu. L’IA n’est pas seulement une couche d’interface. Elle devient un gardien. Les vendeurs et les marques qui s’appuient sur des méthodes traditionnelles de placement, de tarification et de fidélisation doivent désormais rivaliser dans un paysage où la performance du système et l’alignement des données décident de la visibilité. Les entreprises qui s’alignent rapidement, en structurant clairement les données d’alimentation, en maintenant des prix cohérents et en intégrant les délais d’expédition, se retrouveront favorisées dans les classements.

Ceux qui ne le font pas risquent de constater des baisses de trafic qu’ils ne peuvent expliquer. Il est temps de traiter l’IA comme un partenaire commercial et non comme une fonction technique. Les systèmes sont opérationnels, les interactions se produisent et la vitesse du signal à l’impact augmente. Ce n’est pas quelque chose qu’il faut attendre. Elle est déjà en mouvement.

Faits marquants

• L’achat par l’IA évolue vers des expériences basées sur l’intention : Les dirigeants devraient donner la priorité à la personnalisation en temps réel et aux données structurées sur les produits pour s’aligner sur le modèle de vente au détail piloté par l’IA de Google, qui adapte les résultats de manière dynamique en fonction de l’intention de l’utilisateur et du langage naturel.
• Gemini permet des achats autonomes de bout en bout : Les équipes doivent s’intégrer à des outils basés sur l’IA tels que Gemini et Duplex, qui automatisent la découverte des produits, le suivi des prix, la recherche de magasins et le passage en caisse, accélérant ainsi l’ensemble du cycle d’achat.
• Les systèmes existants présentent un risque élevé sous la pression de l’IA : Les DSI doivent évaluer l’état de préparation de l’infrastructure, car les agents d’IA génèrent des demandes simultanées et à haute fréquence qui révèlent les failles des systèmes lents, fragmentés ou faiblement couplés.
• Le nettoyage des données n’est plus facultatif, il est stratégique : considérez la pression de l’IA comme une fonction forçant la mise à niveau de l’architecture dorsale. Des données propres et une logique de décision étroitement structurée se traduiront par des flux de conversion plus solides et un CX amélioré.
• Le « shopping graph » de Google remodèle la concurrence sur le marché : Les dirigeants doivent se préparer à des signaux d’intention transparents de la part des acheteurs et à une dynamique de prix changeante, où la visibilité de l’IA et la hiérarchisation algorithmique peuvent avoir un impact sur les performances et les marges des vendeurs en temps réel.
• L’IA de Google s’étend à de multiples plateformes, créant des perturbations inégales : Les entreprises doivent agir rapidement pour structurer leurs données et rationaliser leurs opérations, car l’adoption multiplateforme favorise les marques disposant d’intégrations propres et pénalise celles qui sont à la traîne.