Le client a changé. Vos fiches produit, pas encore.
Le chiffre fait le tour des directions marketing : 73 % des consommateurs intègrent déjà l'IA dans leur parcours d'achat, selon une étude McKinsey sur le commerce agentique. Ils s'en servent pour explorer des catégories, comparer des produits, décortiquer des avis et obtenir des recommandations personnalisées.
Cet article n'est pas un énième tour d'horizon de la technologie IA. On parle ici du comportement de vos clients, et de ce que ça change concrètement pour votre stratégie produit et vos catalogues.
Ce que font réellement les consommateurs avec l'IA
Les données récentes sont assez parlantes :
73 % des consommateurs utilisent l'IA pour se renseigner sur une catégorie de produit avant d'acheter (McKinsey).
61 % s'en servent pour comparer des produits côte à côte, et 56 % pour dénicher les meilleurs prix (Deloitte).
47 % utilisent l'IA comme un "lecteur" qui résume les avis clients avant leur décision d'achat.
57 % demandent des recommandations personnalisées à l'IA, et 34 % des acheteurs fréquents commencent leur découverte produit directement via ChatGPT (Yotpo).
Le consommateur ne navigue plus. Il pose des questions. Et l'IA lui répond en quelques secondes, synthèse et comparatif à l'appui.
La recherche IA est devenue un vrai point d'entrée
Les recherches liées au shopping sur les plateformes d'IA générative ont bondi de 4 700 % entre 2024 et 2025 (Adobe / BoF-McKinsey State of Fashion 2026). ChatGPT représente désormais jusqu'à 16 % du trafic entrant de certaines grandes marques de mode.
Plus frappant : 44 % des utilisateurs de recherche IA déclarent que c'est devenu leur source d'information principale pour l'achat. Devant la recherche classique (31 %), les sites e-commerce (9 %) et les sites d'avis (6 %).
Vos clients n'arrivent plus chez vous via Google comme avant. Ils arrivent après qu'une IA a déjà filtré, résumé et classé ce qu'elle a trouvé sur vos produits.
Vos données produit ne sont probablement pas prêtes
Le décalage est réel : les consommateurs migrent vers des parcours d'achat assistés par IA, mais la plupart des catalogues restent pensés pour des humains qui scrollent. L'IA, elle, parse et structure. Si elle ne trouve pas ce qu'il lui faut, elle recommande un concurrent.
Quelques signaux d'alerte :
Vos descriptions sont vagues ou purement marketing. L'IA cherche des faits, des specs, des différenciateurs. Pas des slogans.
Vos attributs sont incomplets ou incohérents d'un produit à l'autre. Sans dimensions, matériaux ou compatibilités, aucune comparaison automatisée n'est possible.
Vos avis clients sont peu structurés, voire absents. L'IA s'appuie beaucoup sur l'UGC pour formuler ses recommandations.
Vos données sont silotées entre canaux. Si votre site dit une chose et votre marketplace une autre, la confiance s'effondre côté IA.
5 choses à faire pour adapter votre catalogue
1. Enrichissez factuellement vos fiches produit
Allez au-delà du storytelling. Chaque fiche doit contenir des attributs structurés (dimensions, poids, composition, compatibilités, certifications) et des descriptions qui répondent aux vraies questions des acheteurs. L'IA recommande ce qu'elle peut comprendre et comparer. Le reste, elle l'ignore.
2. Structurez pour la comparaison, pas pour la lecture
Pensez vos fiches comme des jeux de données, pas comme des pages magazine. Si un produit a le champ "puissance" renseigné, tous les produits comparables doivent l'avoir aussi. Des attributs homogènes au sein d'une même catégorie, c'est la base. Un PIM bien configuré rend ça beaucoup plus simple à maintenir au quotidien.
3. Investissez dans les avis clients et l'UGC
Les consommateurs utilisent l'IA pour synthétiser les avis. Encore faut-il qu'il y ait de la matière. Encouragez la collecte d'avis détaillés, structurez-les par critère (qualité, rapport qualité/prix, durabilité...) et assurez-vous qu'ils sont accessibles aux moteurs d'IA.
4. Harmonisez vos données cross-canal
L'IA agrège les informations de votre site, de vos marketplaces, de blogs affiliés, de sites d'avis. Si ces sources se contredisent, elle le détecte et elle le signale. Avoir une source unique de vérité produit via un PIM, c'est devenu indispensable.
5. Pensez GEO (Generative Engine Optimization), pas seulement SEO
Le SEO classique ne suffit plus. Il faut aussi optimiser pour la manière dont les LLMs interprètent votre contenu : données structurées (schema.org), balisage clair, contenu factuel et sources tierces (avis, articles, guides) qui renforcent votre crédibilité auprès des modèles d'IA.
Le PIM comme socle d'un catalogue "AI-ready"
Le vrai sujet, c'est de rendre vos données produit exploitables par l'IA. C'est exactement ce que fait un PIM : centraliser les données, structurer les attributs de façon homogène, distribuer des informations cohérentes sur tous les canaux, et mesurer la complétude des fiches pour repérer les trous.
Un catalogue bien géré dans un PIM, c'est un catalogue que l'IA peut lire, comparer et recommander. Quand 73 % de vos clients potentiels passent par l'IA avant d'acheter, la qualité de vos données produit est directement liée à votre visibilité.
Ce qu'il faut retenir
Le vrai changement est comportemental. Les consommateurs ont adopté l'IA comme assistant d'achat au quotidien, et la tendance ne ralentit pas. L'adaptation commence par ce que vous maîtrisez déjà : vos données produit. Mieux elles sont structurées et harmonisées, plus l'IA les met en avant auprès des acheteurs qui cherchent ce que vous vendez.
Vous voulez voir où en est votre catalogue ? Pimelo vous aide à structurer vos données produit pour qu'elles soient exploitables par l'IA.