Les débuts laborieux de ChatGPT dans le commerce en ligne
L’ambition d’OpenAI semblait pourtant prometteuse. En septembre dernier, la société californienne annonçait en grande pompe l’arrivée imminente d’une fonctionnalité e-commerce au sein de ChatGPT, développée en partenariat avec Shopify et Stripe. L’objectif était clair : transformer l’assistant conversationnel en un véritable conseiller d’achat personnel capable de guider les utilisateurs à travers leurs décisions d’achat. Six mois plus tard, force est de constater que le géant de l’intelligence artificielle peine à concrétiser cette vision ambitieuse.
Les obstacles s’accumulent sur la route d’OpenAI. Le premier frein majeur réside dans la standardisation des données produits. Contrairement à ce que l’on pourrait imaginer, faire communiquer des algorithmes d’IA avec des catalogues marchands nécessite une normalisation extrêmement précise des informations : couleurs, tailles, disponibilités en stock, prix variables selon les promotions. Chaque détail doit être codifié selon des formats que les modèles de langage peuvent interpréter sans ambiguïté. Or, cette normalisation représente un chantier titanesque que ChatGPT n’a pas encore achevé.
La stratégie commerciale choisie par OpenAI soulève également des questions. L’entreprise a opté pour un modèle de commission sur les ventes réalisées via sa plateforme. Un choix qui implique une infrastructure technique et juridique considérable, particulièrement dans le contexte fiscal américain où chaque État impose ses propres règles de taxation. Même en s’appuyant sur l’expertise de Stripe, OpenAI devra probablement développer ses propres capacités de collecte et de reversement des taxes, tout en recrutant du personnel spécialisé dans la conformité fiscale. Un casse-tête administratif qui ralentit considérablement le décollage du projet.
Les enjeux de normalisation des protocoles de données
Au-delà des difficultés techniques propres à OpenAI, c’est toute l’industrie qui se trouve confrontée à une véritable cacophonie autour des standards de données. OpenAI promeut son Agentic Commerce Protocol (ACP), un système propriétaire censé régir la manière dont les données produits transitent entre les commerçants et les agents conversationnels. De son côté, Anthropic, le concurrent direct avec son assistant Claude, défend le Model Context Protocol (MCP) pour l’accès aux bases de données marchandes.
Cette fragmentation des standards constitue un obstacle majeur pour les commerçants qui souhaitent distribuer leurs produits via ces nouvelles plateformes. Chaque protocole implique des formats différents, des intégrations spécifiques et des coûts de développement supplémentaires. Pour les meilleures plateformes e-commerce, jongler entre ces multiples protocoles représente un investissement technique non négligeable. La situation rappelle les premières années du web, lorsque chaque navigateur interprétait différemment les standards HTML et CSS.
Les enjeux financiers dépassent largement le cadre technique. OpenAI a confié à ses investisseurs qu’il visait 110 milliards de dollars de revenus d’ici 2030, une grande partie provenant des utilisateurs gratuits qui représentent la majorité des 900 millions d’utilisateurs revendiqués. L’e-commerce devait constituer un pilier central de cette stratégie de monétisation. Mais les difficultés actuelles remettent sérieusement en question la faisabilité de ces projections ambitieuses.
Google capitalise sur son écosystème existant
Face aux tâtonnements de ChatGPT, Google a déployé une stratégie radicalement différente, s’appuyant sur un avantage structurel décisif : son infrastructure existante. Au début de cette année, l’entreprise de Mountain View a annoncé une approche qui contraste frontalement avec celle d’OpenAI. Là où ChatGPT prévoit de prélever une commission sur chaque transaction, Google s’engage à ne prendre aucun pourcentage sur les ventes réalisées via Gemini ou ses résultats de recherche assistés par l’intelligence artificielle.
Cette décision stratégique n’a rien d’altruiste. Google mise sur son modèle économique historique qui a fait sa fortune : la publicité. L’entreprise lance un nouveau type d’annonces natives spécifiquement conçues pour l’IA, permettant aux marques de promouvoir leurs produits et offres directement au sein des conversations avec Gemini. Ces publicités fonctionnent selon le modèle du coût par clic, un système parfaitement rodé que les commerçants maîtrisent depuis des années et qui s’intègre sans friction dans leurs budgets marketing existants.
L’atout majeur de Google réside dans sa base de données colossale : plus de 50 milliards de produits référencés via Google Shopping. Cette infrastructure, construite patiemment au fil des années, constitue un rempart quasi infranchissable pour les concurrents. Les marchands qui utilisent déjà les flux de données Google pour leurs campagnes publicitaires n’ont pratiquement aucun travail supplémentaire à fournir pour apparaître dans les recommandations de Gemini. Cette continuité entre les systèmes existants et les nouvelles fonctionnalités d’IA représente un avantage compétitif considérable.
L’Universal Commerce Protocol : une norme imposée par Google
Pour consolider son avance, Google a introduit l’Universal Commerce Protocol (UCP), une norme que l’entreprise présente comme le standard universel pour régir les échanges de données produits et promotionnelles entre commerçants et agents IA. Cette initiative vise clairement à établir Google comme l’autorité de référence dans la structuration du commerce conversationnel, avant même que le marché ne soit réellement mature.
Le timing de cette annonce n’est pas anodin. En imposant sa propre norme alors que le secteur traverse une phase de définition des standards, Google tente de reproduire le schéma qui a si bien fonctionné avec Android ou Chrome : créer un écosystème ouvert en apparence, mais dont les règles fondamentales sont définies par l’entreprise elle-même. Les commerçants qui adopteront l’UCP se retrouveront naturellement mieux positionnés dans l’écosystème Google, créant ainsi un effet de lock-in progressif.
Cette stratégie s’inscrit dans une vision à long terme du commerce en ligne. Google anticipe que les assistants conversationnels deviendront progressivement le point d’entrée privilégié pour les achats en ligne, détrônant la recherche traditionnelle par mots-clés. En structurant les données dès maintenant selon ses propres normes, l’entreprise construit les fondations d’un avantage concurrentiel durable. Les commerçants, pragmatiques, suivent la voie de moindre résistance : pourquoi investir dans de multiples protocoles quand celui de Google offre déjà un accès à des milliards de clients potentiels ?
Les défis techniques et réglementaires du commerce conversationnel
Au-delà de la bataille des standards, le commerce via intelligence artificielle soulève des questions techniques complexes qui dépassent la simple interface conversationnelle. La gestion des transactions financières dans un contexte conversationnel nécessite des systèmes de sécurité sophistiqués, capables de détecter les fraudes tout en maintenant une expérience utilisateur fluide. Les utilisateurs attendent désormais des assistants IA qu’ils comprennent non seulement leurs préférences, mais aussi qu’ils sécurisent leurs données bancaires avec le même niveau de protection que les plateformes traditionnelles.
La question de la responsabilité juridique constitue un autre terrain miné. Lorsqu’un assistant IA recommande un produit qui s’avère défectueux ou non conforme à la description, qui endosse la responsabilité ? Le développeur de l’IA ? Le marchand ? La plateforme intermédiaire ? Les cadres juridiques actuels, conçus pour des relations commerciales directes entre consommateurs et vendeurs, peinent à s’adapter à ce nouveau modèle tripartite où l’IA joue un rôle actif dans la recommandation et parfois même dans la négociation.
Les réglementations européennes, notamment le Digital Services Act et le Digital Markets Act, ajoutent une couche supplémentaire de complexité. Ces législations imposent des obligations strictes en matière de transparence des algorithmes, de protection des données personnelles et de loyauté des pratiques commerciales. Pour les entreprises américaines comme OpenAI et Google, naviguer dans ce paysage réglementaire fragmenté représente un défi de taille, nécessitant des équipes juridiques dédiées et des adaptations techniques parfois coûteuses.
L’adaptation des sites e-commerce aux nouvelles exigences
Les commerçants eux-mêmes doivent repenser leur approche du référencement et de la visibilité en ligne. Si les techniques de SEO traditionnel restent pertinentes, l’optimisation pour les assistants conversationnels nécessite de nouvelles compétences. Les descriptions de produits doivent être structurées de manière à être facilement interprétables par les modèles de langage, avec des données sémantiques enrichies et des métadonnées précises.
Cette évolution implique également une réflexion sur les sites web éco-responsables, car le traitement des requêtes par IA consomme considérablement plus de ressources énergétiques que les recherches traditionnelles. Les marques soucieuses de leur empreinte environnementale se trouvent confrontées à un dilemme : profiter de cette nouvelle opportunité commerciale ou maintenir leurs engagements écologiques. Certaines entreprises explorent des solutions hybrides, optimisant leurs catalogues pour l’IA tout en compensant l’impact carbone supplémentaire.
| Critère | ChatGPT Commerce | Google Gemini Shopping |
|---|---|---|
| Modèle économique | Commission sur ventes | Publicité au coût par clic |
| Base de données produits | En construction | 50 milliards de références |
| Protocole de données | ACP (propriétaire) | UCP (promu comme standard) |
| Intégration marchands | Nécessite nouvelle infrastructure | Compatible systèmes existants |
| Gestion fiscale | Complexe (multi-États) | Déléguée aux marchands |
L’expérience utilisateur au cœur de la bataille concurrentielle
Au-delà des questions techniques et commerciales, c’est l’expérience utilisateur qui déterminera le succès ou l’échec de ces initiatives. Les consommateurs recherchent avant tout la simplicité et l’efficacité. Interroger un assistant conversationnel pour trouver le produit idéal doit se révéler plus rapide et plus pertinent que de naviguer manuellement à travers des dizaines de pages de résultats. Si cette promesse n’est pas tenue, les utilisateurs reviendront rapidement aux méthodes traditionnelles.
La personnalisation constitue un enjeu central. Les assistants IA doivent apprendre à connaître les préférences de chaque utilisateur, mémoriser ses achats précédents, anticiper ses besoins sans être intrusifs. Cet équilibre délicat entre utilité et respect de la vie privée représente un défi considérable. Google dispose d’un historique comportemental massif accumulé via ses services (Gmail, YouTube, Maps, Android), lui conférant un avantage substantiel dans la compréhension des utilisateurs. ChatGPT, en revanche, part de zéro ou presque.
La confiance joue également un rôle crucial. Les consommateurs doivent croire que les recommandations de l’IA sont objectives et non biaisées par des intérêts commerciaux. Lorsque Google affiche des publicités natives dans Gemini, la frontière entre conseil désintéressé et promotion payante devient floue. OpenAI, avec son modèle de commission, n’est pas exempt de ce risque : l’assistant pourrait-il être tenté de recommander des produits offrant des marges plus élevées plutôt que ceux réellement adaptés aux besoins de l’utilisateur ?
Les nouveaux métiers générés par le commerce conversationnel
Cette transformation du commerce en ligne engendre l’émergence de professions inédites en essor. Les spécialistes en optimisation conversationnelle deviennent indispensables pour structurer les catalogues produits selon les exigences des différents assistants IA. Ces experts combinent des compétences en marketing digital, en analyse sémantique et en développement technique pour maximiser la visibilité des produits dans les recommandations conversationnelles.
Les entreprises recrutent également des conversation designers, chargés de concevoir des parcours d’achat fluides dans un contexte dialogué. Contrairement au parcours linéaire des sites web traditionnels, les conversations peuvent prendre des directions imprévisibles. Il faut anticiper les objections, préparer des arguments de vente pertinents, gérer les demandes de comparaison entre produits concurrents, le tout dans un style naturel et non robotisé.
- Spécialistes en optimisation conversationnelle pour structurer les catalogues produits
- Conversation designers concevant des parcours d’achat dialogués fluides
- Analystes de données sémantiques interprétant les intentions d’achat dans les requêtes
- Responsables de conformité IA garantissant la transparence des recommandations
- Ingénieurs en intégration multi-protocoles gérant les différents standards de données
- Consultants en stratégie conversationnelle adaptant les marques aux nouveaux canaux
Les perspectives d’évolution du marché à moyen terme
Les analystes du secteur anticipent une consolidation progressive autour de quelques acteurs majeurs. Si Google semble actuellement en position de force, l’histoire de la technologie regorge d’exemples où le leader initial s’est fait détrôner par un challenger plus agile. Amazon, notamment, reste étrangement discret sur ce front, alors que l’entreprise dispose d’atouts considérables : la plus grande base de données transactionnelles au monde, une logistique inégalée et Alexa comme interface conversationnelle établie.
Le géant du commerce en ligne pourrait bien surprendre le marché avec une intégration poussée entre ses capacités logistiques, ses données client et une IA conversationnelle rénovée. Contrairement à Google qui doit convaincre les commerçants tiers, Amazon contrôle déjà l’ensemble de la chaîne de valeur pour des millions de produits. Cette intégration verticale pourrait se révéler déterminante lorsque les consommateurs chercheront des garanties sur les délais de livraison, les retours ou le service après-vente.
Les marchés spécialisés représentent également des opportunités pour des acteurs plus modestes. Dans la mode, par exemple, des assistants IA spécialisés pourraient surpasser les généralistes en proposant des conseils stylistiques personnalisés basés sur la morphologie, les tendances et l’historique vestimentaire de chaque utilisateur. Ces niches permettraient à des startups innovantes de se positionner sans affronter directement les géants technologiques sur leur terrain.
L’impact sur les stratégies marketing traditionnelles
Les départements marketing des marques doivent repenser entièrement leurs stratégies d’acquisition. Le référencement conversationnel nécessite une approche différente du SEO classique. Il ne s’agit plus simplement de se positionner sur des mots-clés, mais de structurer l’information de manière à ce que l’IA considère la marque comme la meilleure réponse à une intention d’achat exprimée en langage naturel.
Les budgets publicitaires se déplacent progressivement vers ces nouveaux canaux. Selon certaines études sectorielles, les annonceurs testant les formats natifs dans Gemini constatent des taux de conversion supérieurs aux publicités traditionnelles, car les recommandations s’intègrent naturellement dans une conversation déjà engagée sur un besoin spécifique. Cette efficacité supérieure justifie des coûts par clic potentiellement plus élevés, un arbitrage que Google ne manque pas d’exploiter.
Les marketplaces traditionnelles comme celles analysées dans le secteur de la mode e-commerce doivent également s’adapter. La découvrabilité des produits ne dépend plus uniquement du référencement sur la plateforme, mais de la capacité à alimenter correctement les assistants conversationnels qui deviennent des prescripteurs influents. Les marques qui négligent cette dimension risquent de voir leur visibilité s’éroder progressivement au profit de concurrents plus agiles.
Les leçons de l’histoire technologique
La situation actuelle n’est pas sans rappeler d’autres batailles technologiques du passé. Lorsqu’Apple lança Plans en 2012, l’entreprise pensait pouvoir rivaliser immédiatement avec Google Maps et ses années d’accumulation de données cartographiques. Le résultat fut catastrophique : adresses erronées, points d’intérêt inexistants, itinéraires absurdes. Apple dut présenter des excuses publiques et investir massivement pendant des années pour rattraper son retard. OpenAI semble aujourd’hui commettre une erreur similaire en sous-estimant la complexité de l’infrastructure nécessaire au commerce conversationnel.
Cette comparaison révèle une constante : dans les technologies basées sur les données, l’avantage du premier arrivé se révèle souvent décisif. Accumuler des millions de références produits normalisées, comprendre les nuances des préférences d’achat, affiner les algorithmes de recommandation nécessite du temps et des investissements colossaux. Google a commencé ce travail il y a près de deux décennies avec Google Shopping. ChatGPT tente de brûler les étapes, avec les difficultés que cela implique.
Pourtant, l’histoire montre aussi que les monopoles peuvent être bousculés. Microsoft dominait la recherche avec Bing adossé à Windows, avant que Google ne s’impose par la pertinence supérieure de ses résultats. Facebook semblait invincible dans les réseaux sociaux avant que TikTok ne capte massivement l’attention des jeunes générations. OpenAI dispose d’atouts : une base d’utilisateurs massive et engagée, une image de marque associée à l’innovation, des capacités conversationnelles supérieures à Gemini selon plusieurs évaluations indépendantes.
Les partenariats stratégiques comme facteur d’accélération
Face à ses difficultés, OpenAI pourrait accélérer son développement via des partenariats audacieux. Un rapprochement avec Amazon permettrait de combiner l’intelligence conversationnelle de ChatGPT avec l’infrastructure logistique et la base produits du géant du commerce. Une alliance avec Meta donnerait accès aux habitudes d’achat révélées par les interactions sur Facebook, Instagram et WhatsApp. Ces scénarios, bien que spéculatifs, illustrent les options stratégiques disponibles pour contourner l’avantage structurel de Google.
Les plateformes comme WordPress pour l’e-commerce pourraient également jouer un rôle de facilitateur. En développant des plugins permettant aux millions de boutiques en ligne WordPress de se connecter automatiquement aux différents protocoles conversationnels, ces écosystèmes techniques contribueraient à démocratiser l’accès au commerce conversationnel, réduisant ainsi l’avantage des géants intégrés verticalement.
Les régulateurs antitrust surveillent attentivement ces évolutions. Si Google parvenait à établir une position dominante dans le commerce conversationnel en exploitant son monopole dans la recherche, les autorités de concurrence pourraient intervenir, comme elles l’ont fait dans d’autres domaines. Cette incertitude réglementaire constitue un risque pour Google, mais aussi une opportunité pour ses concurrents qui pourraient bénéficier de mesures correctrices imposées au leader du marché.
Pourquoi ChatGPT rencontre-t-il des difficultés dans le e-commerce ?
ChatGPT fait face à plusieurs obstacles majeurs : la complexité de standardiser les données produits selon des formats interprétables par l’IA, un modèle économique basé sur les commissions qui implique une gestion fiscale complexe aux États-Unis, et l’absence d’une infrastructure existante comparable à celle de Google. Ces défis ralentissent considérablement le déploiement de ses fonctionnalités commerciales annoncées en septembre.
Quel avantage Google possède-t-il sur ses concurrents dans le commerce conversationnel ?
Google dispose d’une base de données de plus de 50 milliards de produits via Google Shopping, accumulée sur près de deux décennies. Cette infrastructure permet aux commerçants d’apparaître dans Gemini sans recréer de nouveaux flux de données. De plus, Google applique son modèle publicitaire éprouvé plutôt que de prélever des commissions, facilitant l’adoption par les marchands qui utilisent déjà ses systèmes de facturation.
Qu’est-ce que l’Universal Commerce Protocol et pourquoi est-il important ?
L’Universal Commerce Protocol (UCP) est une norme introduite par Google pour standardiser les échanges de données produits entre commerçants et assistants IA. Il dicte comment les informations sur les produits et promotions doivent être structurées. Son importance réside dans la tentative de Google d’imposer son standard face aux protocoles concurrents d’OpenAI (ACP) et Anthropic (MCP), établissant ainsi un avantage compétitif durable.
Les assistants IA vont-ils remplacer les sites e-commerce traditionnels ?
Les assistants IA conversationnels ne remplaceront probablement pas entièrement les sites e-commerce traditionnels, mais transformeront la manière dont les consommateurs découvrent et comparent les produits. Ils deviendront progressivement un canal d’acquisition complémentaire, particulièrement pour les achats nécessitant des conseils personnalisés. Les sites marchands conserveront leur importance pour la transaction finale, les contenus détaillés et l’expérience de marque.
Comment les commerçants peuvent-ils se préparer au commerce conversationnel ?
Les commerçants doivent structurer leurs catalogues produits avec des données sémantiques enrichies et des métadonnées précises, optimiser leurs descriptions pour être interprétables par les modèles de langage, et se familiariser avec les différents protocoles de données (UCP, ACP, MCP). Investir dans l’optimisation conversationnelle et collaborer avec des spécialistes du référencement IA devient essentiel pour maintenir leur visibilité dans ce nouveau paysage commercial.
