a16z : dernières analyses – Le commerce électronique traditionnel est-il mort ? Les plateformes natives de l'IA redéfinissent l'acte d'achat
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a16z : dernières analyses – Le commerce électronique traditionnel est-il mort ? Les plateformes natives de l'IA redéfinissent l'acte d'achat
Le modèle traditionnel de recherche-comparaison-achat est en train d'être remplacé par une expérience d'achat intelligente pilotée par des agents IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondies
Avez-vous déjà pensé à pourquoi Google est devenu une entreprise d'une valeur de deux mille milliards de dollars, tandis que Wikipedia reste une organisation à but non lucratif ? La réponse est simple : la magie de la recherche commerciale. Lorsque vous cherchez « combien de protons possède un atome de césium », Google ne gagne pas un centime. Mais quand vous recherchez « la meilleure raquette de tennis », il commence à imprimer des billets. Cette asymétrie définit l'essence même de l'économie de la recherche. Désormais, avec l'avènement de l'IA, cet équilibre est en train d'être radicalement bouleversé.
Récemment, j'ai lu une analyse approfondie des partenaires d'a16z, Justine Moore et Alex Rampell, dont les réflexions sur la transformation du commerce électronique par l'IA m'ont profondément marqué. Ils n'analysent pas seulement la menace potentielle pour Google, mais surtout, ils dessinent un tout nouveau paysage du e-commerce à l'ère de l'IA. Dans ce scénario, le modèle traditionnel de recherche-comparaison-achat est remplacé par une expérience d'achat intelligente pilotée par des agents IA. J'ai longuement réfléchi à leurs arguments, combinés à mes propres observations sur ce secteur, et je souhaite partager quelques réflexions plus profondes.
La véritable crise de Google : pas le volume de recherches, mais la migration de la valeur
Justine soulève dans son article un point frappant : même si Google perdait 95 % de ses recherches, ses revenus pourraient continuer de croître, à condition de conserver les requêtes ayant une valeur commerciale. Cette idée semble contre-intuitive, mais elle révèle en réalité le secret fondamental de l'économie de la recherche. Après y avoir bien réfléchi, j'ai compris qu'elle cache un problème encore plus profond : l'IA change la localisation de la création de valeur.
Dans le modèle traditionnel, Google joue le rôle d'intermédiaire d'information. L'utilisateur a une intention d'achat, Google fournit des résultats et des publicités, les marchands obtiennent du trafic, et Google perçoit des frais publicitaires. C'est un jeu à trois relativement simple. Mais l'apparition des agents IA rompt cet équilibre. Quand ChatGPT ou Perplexity peut directement répondre à la question « quelle est la meilleure raquette de tennis » en donnant une recommandation précise, pourquoi l'utilisateur devrait-il cliquer sur un lien publicitaire de Google ?
Plus important encore, l'IA ne se contente pas de répondre aux questions : elle redéfinit elle-même la notion de « recherche ». Notre comportement traditionnel était : poser une question → obtenir une liste de liens → cliquer pour consulter → comparer les informations → prendre une décision. Le processus de l'agent IA est : décrire un besoin → obtenir une recommandation → acheter directement. L'étape intermédiaire de comparaison et d'analyse est fortement réduite, voire supprimée. Cela signifie que les moteurs de recherche traditionnels perdent non seulement des requêtes, mais aussi leur position clé dans la chaîne de décision.
Les témoignages d'Eddy Cue, vice-président senior d'Apple, lors du procès antitrust du DOJ en mai 2025 en apportent un indice. Il a indiqué que le volume de recherches sur Safari avait chuté pour la première fois en plus de vingt ans. Cette annonce a fait chuter l'action d'Alphabet de près de 8 % en une journée, effaçant plus de 1500 milliards de dollars de capitalisation boursière. Bien que les résultats du deuxième trimestre de Google montrent toujours une croissance des revenus issus de la recherche, ce qui suggère que les pertes actuelles concernent principalement les requêtes à faible valeur, la tendance est claire.
Je pense que Google ne fait pas face à une simple menace concurrentielle, mais à un défi structurel de son modèle économique. Quand l'IA peut accomplir intégralement le processus allant de la reconnaissance de l'intention à la décision d'achat, le modèle classique « trafic → publicité → conversion » devient inefficace, voire obsolète. Ce dont Google a besoin n'est pas un meilleur algorithme de recherche, mais un tout nouveau modèle économique adapté au comportement de consommation piloté par l'IA.
La transformation par l'IA de cinq types d'achats : de l'impulsif au réfléchi
Justine classe dans son article les comportements d'achat en cinq catégories, des achats impulsifs aux achats importants de la vie, chacun devant subir un changement différent à l'ère de l'IA. Je trouve ce cadre de classification très précis, mais je souhaite analyser plus en profondeur les mécanismes psychologiques sous-jacents à chaque type d'achat, ainsi que la manière dont l'IA les transforme.
L'achat impulsif semble être le domaine où l'IA aura le moins d'impact, car l'impulsion implique justement l'absence d'un processus rationnel de recherche. Mais je pense que ce jugement est peut-être trop superficiel. La véritable puissance de l'IA réside dans sa capacité à prédire et orienter l'impulsion. Imaginez que lorsque vous voyez un t-shirt drôle sur TikTok, l'IA a déjà analysé votre historique de navigation, vos achats passés, vos activités sur les réseaux sociaux, voire votre état émotionnel, puis vous propose au moment parfait le produit correspondant exactement à vos besoins psychologiques du moment. Ce n'est pas une simple recommandation algorithmique, mais une compréhension approfondie — voire une manipulation — de la psychologie humaine de l'impulsion. À mon avis, ce guidage personnalisé pourrait rendre les achats impulsifs plus fréquents et plus ciblés.
La transformation des produits essentiels courants (Routine essentials) est la plus facile à comprendre et à mettre en œuvre. Mais j'ai observé un phénomène intéressant : quand l'IA commence à prendre en charge nos décisions d'achat quotidiennes, nos habitudes de consommation peuvent subtilement changer. Par exemple, l'IA pourrait ajuster le moment et la quantité de vos achats selon les fluctuations des prix, les niveaux de stock, voire les prévisions météo. Un agent IA intelligent pourrait détecter qu'il vous reste environ une semaine de lessive, remarquer une promotion sur une marque, et alors commander à l'avance en vous proposant d'essayer ce produit. Ce type de comportement de « smart arbitrage » pourrait permettre aux consommateurs d'obtenir involontairement un meilleur rapport qualité-prix, tout en forçant les marques à repenser leurs stratégies de prix et de promotion.
Les achats liés au mode de vie (Lifestyle purchases) sont selon moi le domaine où l'IA aura le plus grand impact. Ces achats se caractérisent par un certain seuil de prix, une dimension personnelle liée au goût, et nécessitent une certaine recherche. Justine mentionne des produits comme Plush, mais je pense que ce n'est qu'une partie visible de l'iceberg. La véritable révolution viendra de l'apprentissage approfondi par l'IA de votre style personnel et de vos préférences. Imaginez un assistant IA qui non seulement connaît vos achats passés, mais comprend aussi votre morphologie, votre teint, votre mode de vie, votre cercle social, voire vos aspirations. Il pourrait vous recommander non pas un seul produit, mais une tenue complète, voire un parcours d'amélioration de votre style de vie. Ce niveau de personnalisation dépasse largement ce que les plateformes e-commerce traditionnelles peuvent offrir.
La transformation des achats fonctionnels (Functional purchases) est la plus complexe et la plus difficile. Ces achats impliquent souvent des dépenses importantes et une utilisation prolongée ; les consommateurs ont besoin non seulement de recommandations, mais aussi de conseils d'experts. Je pense qu'un nouveau type d'application IA va apparaître : l'IA-conseiller. Ces IA ne posséderont pas seulement une vaste connaissance des produits, mais pourront également engager des dialogues approfondis semblables à ceux d’un expert humain. Elles pourraient vous interroger sur vos besoins spécifiques, vos scénarios d'utilisation, vos contraintes budgétaires, voire vos projets futurs, puis vous fournir des recommandations hautement personnalisées. Plus important encore, ces conseillers IA seront multi-marques, sans favoritisme lié à une commission ou à un stock.
Les achats importants de la vie (Life purchases) seront probablement ceux où l'IA aura le moins d'influence, mais aussi les plus cruciaux. Des décisions comme l'achat d'une maison, un mariage ou l'éducation sont trop importantes et personnelles pour être entièrement confiées à l'IA. Pourtant, l'IA peut jouer un rôle majeur dans la collecte d'informations, la comparaison des options, l'évaluation des risques. L'IA coach que j'imagine ne cherche pas à décider à votre place, mais à vous aider à mieux décider. Elle peut compiler une masse d'informations, identifier des pièges potentiels, simuler les conséquences à long terme de différents choix, voire vous assister dans les négociations contractuelles. Selon moi, la valeur de cet IA coach réside dans son impartialité et sa complétude, contrairement aux conseillers humains qui peuvent avoir des conflits d'intérêts.
Les fossés protecteurs d'Amazon et de Shopify : double avantage de données et d'infrastructure
Justine affirme que par rapport à Google, Amazon et Shopify disposent d'une meilleure capacité de défense, et je partage totalement cet avis. Toutefois, je souhaite analyser plus en profondeur l'origine et la durabilité de cet avantage. L'avantage d'Amazon ne réside pas seulement dans le contrôle de la chaîne complète, de la recherche à la livraison, mais surtout dans la possession des données comportementales les plus précieuses.
Amazon sait ce que vous avez acheté, quand, à quelle vitesse vous l'avez reçu, si vous l'avez retourné, si vous l'avez racheté, etc. La valeur de ces données dépasse largement celle de l'historique de recherche, car elles reflètent directement le comportement d'achat réel et le niveau de satisfaction. Quand un agent IA doit prendre une décision d'achat pour un utilisateur, ces données constituent le matériau d'entraînement le plus précieux. Google sait ce que vous avez cherché, mais ignore ce que vous avez finalement acheté, et encore moins si vous êtes satisfait de cet achat. Cet écart de données sera amplifié à l'ère de l'IA.
Plus important encore, le programme de fidélité Amazon Prime crée un phénomène économique unique : le biais du coût irrécupérable (sunk cost bias). Une fois que vous êtes membre payant de Prime, vous avez tendance à acheter davantage sur Amazon pour « rentabiliser » votre abonnement. Ce mécanisme psychologique pourrait devenir encore plus fort à l'ère de l'IA. Lorsqu'un agent IA recherche la meilleure option d'achat pour vous, il pourrait naturellement privilégier Amazon, sachant que vous êtes membre Prime et pouvez bénéficier de la livraison gratuite et d'autres avantages.
La logique de défense de Shopify est radicalement différente, mais tout aussi puissante. Elle ne construit pas son avantage en contrôlant les consommateurs, mais en renforçant les marchands, créant ainsi un effet de réseau. À mesure que de plus en plus de marques D2C (Direct-to-Consumer) choisissent Shopify, cette plateforme devient de plus en plus indispensable. À l'ère de l'IA, cet avantage de décentralisation pourrait devenir encore plus manifeste. Un agent IA pourrait avoir besoin d'accéder simultanément à des centaines de sites web de marques différentes pour collecter des informations et effectuer des achats. Si tous ces sites reposent sur Shopify, cela formerait un écosystème d'API standardisé.
Je pense que Shopify dispose d'un autre avantage sous-estimé : sa proximité avec les histoires de marque. À l'ère de l'IA, les différences fonctionnelles entre produits pourront être rapidement identifiées et comparées par l'IA, mais le lien émotionnel avec la marque doit encore être ressenti par l'humain. Les marques sur Shopify ont généralement une histoire et une culture uniques, dont la valeur subjective est difficile à quantifier pleinement par l'IA, mais qui reste un facteur crucial dans les décisions d'achat.
Quatre défis d'infrastructure pour la commercialisation de l'IA
À la fin de son article, Justine mentionne quatre conditions fondamentales nécessaires au plein potentiel de l'IA dans le commerce. Chacune mérite une réflexion approfondie, car elles représentent non seulement des défis techniques, mais aussi des opportunités d'innovation de modèle économique.
Le premier concerne de meilleures données. Les systèmes actuels d'avis produits souffrent de graves problèmes : avis truqués, polarisation, absence de contexte. Mais la racine du problème réside dans un désalignement des incitations. Les consommateurs écrivent des commentaires surtout lorsqu'ils sont extrêmement satisfaits ou insatisfaits, les états intermédiaires étant rarement documentés. De plus, les systèmes d'avis actuels ne capturent ni le contexte d'utilisation, ni les attentes des utilisateurs, ni l'évolution dans le temps.
Le système de données idéal que j'imagine fonctionnerait ainsi : l'agent IA collecte non seulement les évaluations subjectives des utilisateurs, mais surveille aussi l'utilisation réelle du produit via des dispositifs IoT. Par exemple, pour une montre intelligente, il ne suffit pas de savoir si l'utilisateur a donné cinq étoiles, mais aussi de mesurer la fréquence et la durée réelles de port. Pour une machine à café, l'évaluation devrait inclure non seulement les retours textuels, mais aussi la fréquence d'utilisation réelle, l'état d'entretien, etc. Seule une combinaison de données objectives d'utilisation et de retours subjectifs peut constituer un système d'évaluation véritablement pertinent.
Le défi des API unifiées est davantage politique que technique. Chaque plateforme e-commerce possède sa propre structure d'API, ses formats de données, ses mécanismes d'authentification, et ces différences sont souvent volontaires, destinées à créer un verrouillage de plateforme. Mais à l'ère des agents IA, cette fragmentation pourrait devenir un goulot d'étranglement pour l'efficacité sectorielle. Je prévois l'émergence de services spécialisés d'agrégation d'API, similaires aux systèmes de distribution globale dans le tourisme. Ces services standardiseraient les interfaces des différentes plateformes, permettant aux agents IA de comparer et d'acheter en toute transparence d'une plateforme à l'autre.
L'identité et la mémoire constituent le défi le plus complexe, car ils impliquent un équilibre entre confidentialité, précision et adaptabilité. Je pense que les assistants d'achat IA du futur devront construire un modèle de préférences multicouche. Ce modèle devra non seulement enregistrer vos achats passés, mais aussi comprendre vos valeurs, votre stade de vie, vos limites financières, etc. Par exemple, il doit savoir que vous privilégiez la commodité pour le déjeuner en semaine, mais que vous accordez plus d'importance à la qualité et à la présentation lors des repas du week-end. Ce type de recommandation contextuelle exige de l'IA une capacité de compréhension sociale proche de celle de l'humain.
La capture intégrée (embedded capture) est peut-être le domaine à plus fort potentiel d'innovation. La collecte traditionnelle de données est passive et différée : évaluer après l'achat, donner un retour après usage. Mais un agent IA peut apprendre en temps réel les préférences. Par exemple, si vous passez plus de temps sur une caractéristique particulière lors de la navigation, l'IA peut en déduire que cette caractéristique vous intéresse. Si vous sautez rapidement certaines options de couleur, l'IA peut en tirer votre préférence chromatique. Cette analyse des micro-interactions permettrait à l'IA de mieux cerner finement vos préférences.
Le remaniement des plateformes e-commerce : qui sortira vainqueur ?
Après avoir médité l'analyse de Justine, j'ai formulé quelques idées personnelles sur la configuration future du secteur e-commerce. Je pense que l'IA provoquera un nouveau remaniement des plateformes, mais selon une logique différente de celle du passé.
La concurrence à l'ère du e-commerce traditionnel portait principalement sur trois dimensions : richesse du choix, commodité et prix. Amazon a remporté la course au choix grâce à sa philosophie de « Everything Store », et a acquis un avantage en commodité via Prime. Mais à l'ère de l'IA, l'importance de ces avantages va changer.
Quand un agent IA peut automatiquement comparer les prix sur l'ensemble du web et effectuer l'achat, l'avantage de prix d'une plateforme unique s'atténue. Quand l'IA peut traiter intelligemment les commandes groupées et les exécuter sur plusieurs plateformes, la définition de la commodité change aussi. L'avantage concurrentiel réel basculera vers la qualité des données, les capacités IA et l'intégration écologique.
Je prévois l'émergence de nouveaux types d'acteurs : les plateformes e-commerce natives IA, les agents IA verticaux et les fournisseurs d'infrastructures commerciales. Les plateformes natives IA seront conçues dès le départ autour des besoins des agents IA, en fournissant des données produits structurées, des API standardisées et une expérience utilisateur amie de l'IA. Les agents IA verticaux se concentreront sur des catégories spécifiques, comme la mode, les produits numériques ou la rénovation domiciliaire, bâtissant leur avantage par une spécialisation approfondie. Les fournisseurs d'infrastructure offriront des services techniques de base pour aider les plateformes e-commerce traditionnelles à s'adapter à l'IA.
Je pense aussi qu'un nouveau modèle économique apparaîtra : l'abonnement à un agent IA. Les consommateurs pourraient ne plus acheter directement sur diverses plateformes, mais souscrire à un ou plusieurs agents d'achat IA, qui prendraient en charge toutes leurs décisions d'achat. Ces agents percevraient un abonnement plutôt qu'une commission, évitant ainsi les conflits d'intérêts et se positionnant réellement du côté du consommateur. Ce modèle pourrait redéfinir la répartition de la chaîne de valeur dans le e-commerce.
La refonte de la communication de marque par l'IA : du marketing de masse au dialogue individuel
Le changement induit par l'IA dans le commerce ne se limite pas aux comportements d'achat : il transforme fondamentalement la logique du marketing de marque. À l'ère des agents IA, l'efficacité du marketing de masse traditionnel diminuera fortement, car les consommateurs ne chercheront plus activement ni ne compareront les produits, mais s'appuieront sur les recommandations de leurs agents IA.
Cela signifie que les marques doivent apprendre à parler à l'IA, et non plus aux humains. En évaluant un produit, un agent IA sera plus rationnel et axé sur les données : il ne sera pas influencé par un emballage séduisant ou une publicité émotionnelle, mais examinera les indicateurs de performance objectifs, le rapport coût-efficacité et les notes de satisfaction des utilisateurs.
Mais cela ne veut pas dire que l'histoire de la marque devient inutile. Au contraire, je pense que le récit authentique d'une marque deviendra encore plus important, car l'agent IA analysera en profondeur la cohérence et la crédibilité de la marque. Si une marque communique des messages contradictoires sur différentes plateformes ou à différents moments, l'IA pourra facilement le détecter et réduire son poids de recommandation.
Je prévois l'apparition d'un nouveau rôle marketing : l'agent relation IA. Son travail consistera à garantir que les informations produit, la stratégie de prix, la gestion des stocks, etc., soient correctement comprises et évaluées par l'IA. Il devra optimiser les données produits, gérer l'intégration API, surveiller les modes de recommandation IA, etc.
Un autre changement important est l'hyper-personnalisation. Quand un agent IA connaît profondément chaque consommateur, les marques peuvent proposer à chacun des produits sur mesure. Il ne s'agit pas seulement de recommandations personnalisées, mais de produits personnalisés eux-mêmes. Imaginez que votre agent IA informe une marque de vêtements de vos mensurations exactes, vos préférences de couleur, vos exigences de matière et votre budget : la marque pourrait alors vous fabriquer un vêtement unique. Cette personnalisation à grande échelle devient économiquement viable à l'ère de l'IA.
Les dix prochaines années : à quoi assistons-nous ?
Après avoir approfondi l'analyse de Justine et mes propres observations, je pense que nous assistons non seulement à une transformation du secteur e-commerce, mais à un changement plus profond du comportement économique.
L'économie traditionnelle suppose que les consommateurs sont des agents rationnels, collectant activement des informations, comparant les options, prenant des décisions optimales. Mais en réalité, nous savons que les décisions humaines sont pleines de biais, d'émotions et de limites cognitives. L'apparition des agents IA pourrait rendre les consommateurs plus « rationnels », car l'IA peut traiter davantage d'informations, éviter les biais émotionnels, et appliquer des critères de décision
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