L’intelligence artificielle ne transforme plus uniquement les usages professionnels ou les environnements de création numérique, elle s’installe désormais au cœur des comportements de consommation. À l’occasion de la présentation des résultats annuels du e-commerce, la Fevad a dévoilé une étude réalisée par Odoxa qui met en évidence un basculement significatif : 31 % des cyberacheteurs français utilisent aujourd’hui l’IA générative dans leur parcours d’achat en ligne. Ce chiffre, particulièrement élevé au regard de la maturité encore récente de ces technologies, révèle une mutation structurelle des interactions entre consommateurs, plateformes et information produit. L’IA ne se contente plus d’optimiser les recommandations internes des sites marchands, elle devient un intermédiaire actif dans la phase de recherche, de comparaison et parfois même de décision.
Une adoption rapide portée par les jeunes générations
L’étude montre que cette adoption n’est pas homogène mais fortement corrélée à l’âge, au niveau de qualification et à la familiarité numérique. Chez les 15–24 ans, près d’un jeune cyberacheteur sur deux, 49 %, utilise l’IA pour ses achats en ligne. Le taux demeure élevé chez les 25–34 ans avec 46 %, ainsi que chez les cadres, 44 %, et chez les habitants d’Île-de-France, 40 %. Ces chiffres traduisent un effet générationnel et socio-professionnel marqué, où la maîtrise des outils numériques favorise leur intégration dans les pratiques commerciales.
La dynamique est d’autant plus notable que l’usage progresse rapidement. 54 % des utilisateurs déclarent recourir de plus en plus à l’IA dans leurs achats, ce qui suggère un phénomène d’acculturation accélérée. Cette évolution s’inscrit dans un mouvement plus large d’appropriation des technologies génératives en France : la proportion de Français utilisant fréquemment l’IA est passée de 6 % en mai 2023 à 25 % aujourd’hui1. L’arrivée de ChatGPT et d’autres agents conversationnels accessibles au grand public a profondément modifié la vitesse de diffusion technologique. Contrairement aux précédentes vagues d’innovation numérique, l’usage commercial accompagne ici immédiatement la démocratisation technologique.
L’IA intervient principalement avant l’achat
Le commerce agentique ne se manifeste pas encore majoritairement au moment de la transaction elle-même, mais en amont, dans la phase d’exploration et de comparaison. 58 % des cyberacheteurs utilisant l’IA y ont recours avant l’achat, principalement pour gagner du temps, synthétiser des informations perçues comme neutres, comparer différentes offres ou établir une première sélection de produits. L’IA agit ainsi comme un filtre cognitif, capable de condenser des volumes d’informations dispersées en recommandations structurées.
En revanche, son usage demeure plus limité au moment de l’acte d’achat, 27 %, et après l’achat, 35 %. Cette différence révèle une distinction nette entre assistance informationnelle et délégation décisionnelle. La confiance mesurée dans l’étude confirme cette prudence : 47 % des répondants déclarent avoir confiance en l’IA avant l’achat, 43 % après l’achat, mais seulement 30 % au moment précis de la transaction. Le paiement reste perçu comme un espace de contrôle individuel, où la délégation algorithmique suscite davantage de réticences.
Produits techniques et services complexes en première ligne
L’analyse des catégories concernées montre que l’IA est davantage mobilisée pour des achats jugés techniques, engageants ou complexes. Les produits techniques et l’électroménager représentent 29 % des recherches assistées par IA, alors même qu’ils n’occupent que le 7ᵉ rang des catégories les plus achetées en ligne en 2025. Cette surreprésentation indique que le recours à l’IA est proportionnel à la complexité perçue de la décision.
Les services constituent également un terrain privilégié pour le commerce agentique. Les séjours, 23 %, et les billets de transport, 18 %, figurent parmi les catégories où l’IA est fortement mobilisée. Ces achats impliquent des arbitrages multiples, prix, dates, options, flexibilité, et bénéficient donc particulièrement d’une assistance algorithmique capable de comparer et d’anticiper. À l’inverse, la mode et l’habillement, pourtant leaders des ventes en ligne, ne mobilisent l’IA que dans 21 % des cas. Les décisions plus intuitives ou esthétiques semblent moins propices à la médiation algorithmique.
Les utilisateurs réguliers, laboratoire du commerce agentique
L’étude met en lumière un clivage net entre la population générale et les utilisateurs réguliers d’IA. Aujourd’hui, 25 % des Français utilisent fréquemment l’IA, quotidiennement ou plusieurs fois par semaine. Parmi eux, 73 % intègrent l’IA à leur parcours d’achat, et 66 % déclarent lui faire confiance dans ce contexte. Ces niveaux sont très supérieurs à ceux observés dans l’ensemble des cyberacheteurs.
Cette corrélation entre fréquence d’usage et confiance illustre un phénomène classique d’acceptation technologique, où la familiarité réduit la perception du risque et augmente la perception d’utilité2. Les réserves liées à la neutralité commerciale, par exemple, tombent à 41 % chez les utilisateurs réguliers, contre 57 % dans la population globale. Le commerce agentique pourrait donc se développer à mesure que la base d’utilisateurs expérimentés s’élargit.
Le montant de l’achat comme variable décisive
L’un des enseignements les plus structurants de l’étude concerne le rôle du montant dans la décision d’achat agentique. Pour 32 % des répondants, le prix constitue le critère déterminant. L’achat est plus facilement délégué à l’IA lorsque son montant est inférieur à 50 euros, ce qui suggère une tolérance au risque proportionnelle à l’enjeu financier.
La nature du produit ou du service intervient également, citée par 30 % des répondants. Le fait d’être déjà client du site marchand joue un rôle plus marginal, 19 %, ce qui indique que la confiance dans la plateforme n’efface pas totalement les interrogations liées à l’IA elle-même. Chez les utilisateurs réguliers, la délégation totale du paiement à l’IA est davantage envisagée, 27 % contre 22 % dans la population générale, ce qui pourrait annoncer l’émergence progressive de transactions semi-autonomes.
Enjeux juridiques, éthiques et économiques
Les principales réticences identifiées concernent la neutralité commerciale de l’IA, 57 %, la confidentialité des données, 51 %, et la sécurité des paiements, 46 %. Ces préoccupations renvoient directement aux exigences du règlement européen sur l’intelligence artificielle adopté en 2024, qui impose des obligations renforcées de transparence, de documentation et de gestion des risques pour les systèmes d’IA à usage général3.
Le développement du commerce agentique dépendra donc de plusieurs variables concomitantes : robustesse technique, sécurité des paiements, conformité réglementaire et pédagogie auprès des consommateurs. Il s’agit moins d’un frein au commerce en ligne, déjà largement installé, que d’un frein spécifique à l’acceptation de l’IA elle-même.
Une mutation déjà engagée du comportement consommateur
En moins de trois ans, l’intelligence artificielle s’est intégrée aux pratiques de consommation françaises à une vitesse inédite. Le fait que près d’un cyberacheteur sur trois y ait déjà recours constitue un indicateur fort de maturité précoce. Plus encore, l’usage commercial accompagne immédiatement la diffusion technologique, phénomène rarement observé à ce stade d’adoption.
La trajectoire du commerce agentique dépendra désormais de l’évolution de la confiance au moment clé de la transaction. À mesure que les utilisateurs réguliers se multiplient, les réticences pourraient s’atténuer et ouvrir la voie à des formes d’achat partiellement déléguées. La question n’est plus de savoir si l’IA influencera durablement le commerce en ligne, mais comment elle reconfigurera la relation entre consommateur, plateforme et décision.
Pour aller plus loin
L’essor de l’intelligence artificielle dans les parcours d’achat ne se limite pas aux usages individuels, il redessine également les stratégies des grandes plateformes. Sur un sujet complémentaire, découvrez notre article « Amazon face à Perplexity : la bataille pour l’avenir du commerce en ligne », qui analyse comment les acteurs du e-commerce intègrent l’IA générative et les moteurs conversationnels pour transformer la recherche de produits, la recommandation et l’expérience client.
Références
1. EAB. (2026). How Students View and Use AI in College Search. How Students View and Use AI in College Search | EAB.
https://eab.com
2. Bubeck, S. et al. (2023). Sparks of Artificial General Intelligence. Microsoft Research.
https://www.microsoft.com/en-us/research
3. OCDE. (2023). AI Compute and Industrial Scaling.
https://oecd.org
4. World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report.
https://www.weforum.org
5. Parlement européen. (2024). Artificial Intelligence Act.
https://www.europarl.europa.eu
