Salesforce annonce les résultats de la quatrième édition de son étude State of Commerce, consacrée à l’évolution des comportements d’achat et des pratiques des professionnels du commerce à l’ère de l’IA. Menée auprès de 3 450 professionnels du commerce et 4 690 consommateurs, et enrichie par l’analyse des comportements de plus de 1,5 milliard d’acheteurs dans le monde, elle révèle un changement marqué dans la manière dont les consommateurs découvrent les produits : l’utilisation de la recherche via des agents IA comme point de départ du parcours d’achat a progressé de 200 % en un an.
Les consommateurs sont ainsi de plus en plus nombreux à commencer leur parcours en interrogeant directement une IA, qu’il s’agisse d’un grand modèle de langage (LLM) ou d’un assistant intégré au site d’un commerçant. Une évolution qui oblige les entreprises à revoir la manière dont elles rendent leurs produits visibles et accessibles : 86 % des responsables du commerce estiment que l’IA rehausse les attentes des clients, tandis que 61 % considèrent qu’il est aujourd’hui plus difficile d’y répondre. Dans ce contexte, déployer ou développer les capacités liées à l’IA constitue désormais leur première priorité pour l’année à venir – mais aussi le principal défi qu’ils anticipent.
En France, l’IA devient la première priorité des acteurs du commerce
Cette transformation des parcours d’achat trouve un écho direct dans les priorités des entreprises françaises. Le déploiement ou l’élargissement des capacités d’intelligence artificielle arrive en tête de leurs priorités, devant l’amélioration de la qualité, de l’accessibilité et de la gestion des données. Viennent ensuite le renforcement de la relation avec les clients existants, le développement de l’omnicanal et l’adaptation à l’évolution des comportements d’achat.
Les entreprises françaises ont également commencé à adapter leurs contenus à ces nouvelles portes d’entrée vers leurs produits. 47 % optimisent leurs descriptions produits pour les rendre plus adaptées au langage naturel et 45 % suivent les mentions de leur marque dans les réponses générées par les LLM. Elles sont également 44 % à créer ou optimiser leurs contenus pour les requêtes conversationnelles, 44 % à structurer davantage leurs données produits, et 42 % à transmettre leurs flux de données aux plateformes de recherche alimentées par l’IA.
L’IA redéfinit la découverte des produits
L’analyse des comportements de plus de 1,5 milliard d’acheteurs confirme l’ampleur du changement. Le trafic provenant de conversations avec une IA a progressé de 150 % à 428 % sur un an selon les trimestres étudiés, alors que le trafic global n’a augmenté que de quelques points à une dizaine de pourcents.
Les déclarations des consommateurs vont dans le même sens. Entre août 2025 et mai 2026, la part des consommateurs découvrant des produits via les canaux propres aux marques a reculé de 7 %, tandis que celle passant par les moteurs de recherche traditionnels a baissé de 15 %. À l’inverse, le recours à de nouveaux canaux – assistants IA, fonctionnalités IA des réseaux sociaux ou applications de livraison – a progressé de 38 %.
Les entreprises anticipent déjà cette évolution : 86 % des responsables du commerce considèrent que les LLM joueront un rôle essentiel dans la découverte des produits au cours des douze prochains mois.
Pour gagner en visibilité dans les réponses générées par l’IA, elles travaillent notamment sur la qualité de leurs contenus produits, leur adaptation aux requêtes conversationnelles, la transmission de flux de données aux plateformes de recherche IA ou encore la rédaction de descriptions en langage naturel. L’objectif : pouvoir apparaître lorsqu’un consommateur demande par exemple à une IA de lui « trouver des chaussures de randonnée imperméables à moins de 150 dollars ».
Cette transformation se joue donc d’abord au moment de la découverte du produit, au début du parcours d’achat, alors que les achats entièrement autonomes réalisés par des agents IA restent encore émergents.
L’IA agentique passe progressivement de l’expérimentation au déploiement
Si les usages évoluent rapidement côté consommateurs, l’adoption de l’IA agentique par les entreprises reste encore en retrait : 28 % des organisations déclarent l’utiliser aujourd’hui, tandis que 44 % supplémentaires prévoient de l’adopter dans les six prochains mois. Par ailleurs, 71 % des répondants considèrent qu’un déploiement à grande échelle sur plusieurs canaux n’est pas viable sans IA.
Parmi les organisations qui utilisent déjà l’IA agentique, la phase d’expérimentation commence à laisser place au déploiement. À l’échelle mondiale, seules 4 % restent principalement concentrées sur des pilotes, tandis que 35 % (la proportion la plus importante) privilégient désormais son déploiement dans plusieurs fonctions et équipes, du service client à l’IT en passant par le merchandising.
En France, 33 % des entreprises font également du déploiement de l’IA agentique dans plusieurs fonctions ou équipes leur principal chantier cette année. Elles sont 24 % à se concentrer sur la mise en place des fondations nécessaires, 19 % sur le déploiement d’un nombre limité de cas d’usage ou de processus et 17 % sur l’amélioration des performances et du retour sur investissement. Seules 7 % restent principalement concentrées sur l’expérimentation de nouveaux cas d’usage.
Les organisations ayant adopté l’IA agentique font déjà état d’améliorations mesurables. La satisfaction client arrive en tête, suivie de près par la personnalisation, la rapidité de développement, l’efficacité opérationnelle et la productivité des collaborateurs.
Un décalage persiste néanmoins entre le déploiement de l’IA et la mesure de ses résultats : seules 32 % des organisations ont entièrement défini leurs indicateurs et KPI de réussite liés à l’IA. Sans critères clairement établis, il reste difficile d’identifier précisément les investissements qui produisent les meilleurs résultats et ceux qui doivent être renforcés.
Des données encore trop fragmentées pour accompagner ces nouveaux usages
Le passage à l’échelle de l’IA intervient par ailleurs dans des environnements technologiques déjà complexes. Multiplication des fournisseurs, fragmentation des données clients et manque de connexion entre les canaux compliquent son intégration à des systèmes qui peinent parfois déjà à fonctionner ensemble.
78 % des responsables du commerce indiquent ainsi que leur nombre de fournisseurs a augmenté au cours des deux dernières années. Dans le même temps, seules 27 % des organisations disposent de données clients entièrement unifiées entre les ventes, le service client, le marketing et le commerce.
Parmi celles dont les données restent fragmentées, 40 % reconnaissent répondre trop lentement ou de manière peu efficace aux problèmes rencontrés par leurs clients, 39 % ont des difficultés à mesurer l’impact de leurs investissements dans le commerce et 39 % font état de coûts élevés liés au maintien de systèmes déconnectés.
Les difficultés concernent également l’omnicanal : seules 2 % des organisations multicanales déclarent ne rencontrer aucun dysfonctionnement significatif. Les principaux points de friction concernent l’incohérence des prix et promotions entre les canaux (41 %) et l’absence de synchronisation des stocks en temps réel (40 %).
Même en magasin physique – qui reste la principale destination pour les achats de fin d’année pour 77 % des consommateurs – le parcours est désormais largement digitalisé : 79 % des consommateurs utilisent leur téléphone lorsqu’ils font leurs achats en magasin et 12 % interrogent un assistant IA pour obtenir des conseils d’achat directement dans les rayons. Et 88 % des entreprises B2C interrogées reconnaissent que leurs clients attendent le même niveau de personnalisation en magasin qu’en ligne.
En France, l’unification des données se traduit déjà par des résultats concrets
L’étude montre également que les entreprises ayant unifié leurs données clients en retirent des bénéfices concrets. À l’échelle mondiale, elles citent notamment une meilleure coordination entre les équipes commerciales, marketing et commerce, de meilleurs résultats liés à l’IA et à l’automatisation, ainsi qu’une amélioration de la fidélisation client.
En France, les deux premiers bénéfices constatés sont directement mesurables : 42 % des entreprises ayant unifié leurs données clients enregistrent une hausse de leur taux de conversion et 42 % une réduction de leurs coûts opérationnels.
Elles sont également 40 % à constater une amélioration de la fidélisation et de la rétention client, et autant une meilleure gestion des stocks et des commandes. Par ailleurs, 39 % font état d’une personnalisation plus efficace entre les différents canaux, 38 % d’un meilleur alignement entre les équipes commerciales, marketing et commerce et 36 % de meilleurs résultats liés à l’IA ou à l’automatisation.
Enfin, 36 % constatent une amélioration de la résolution des problèmes clients, 34 % des prévisions de revenus plus précises et 27 % une application plus cohérente des prix ou des contrats.
