Pour préparer cette revue de rentrée, nous avons commencé par les annonces et les chiffres qui avaient circulé pendant l’été. Et pour tout dire, sur LinkedIn, le tableau paraissait vraiment spectaculaire : ici, le trafic provenant des IA convertirait quatre fois mieux ; là, les assistants seraient devenus des conseillers d’achat ; et puis, surtout, le commerce agentique serait déjà lancé.

Nous avons voulu vérifier ces informations en remontant chaque affirmation jusqu’à sa source. Sans grande surprise, une fois le côté sensationnaliste retiré, le tableau obtenu est moins spectaculaire, même s’il reste intéressant.

Alors oui ! Le marché s’est structuré plus vite que nous ne l’attendions. Et pas parce que les agents achètent soudain à notre place. Ce que nous avons vu apparaître cet été relève davantage de la structuration : de nouveaux formats publicitaires, des connexions directes aux catalogues marchands, de premiers outils de mesure et des études qui permettent de mieux observer ce qui se passe après une réponse générée.

Cette revue s’arrête au 4 septembre 2026. Elle regarde principalement le marché américain, souvent en avance sur les usages commerciaux, puis revient sur ce que nous pouvons réellement en déduire pour la France.

Ordinateur et téléphone montrant des interfaces conversationnelles, entourés de graphiques sur les marchés américain et français
États-Unis, France, organique, payant, mesure : les pièces du marché commencent à s’assembler.Visual generated for J2A Digital.

Aux États-Unis, l’assistant évolue vers une nouvelle interface marchande

Écosystème américainUne même conversation, plusieurs degrés d’intégration
ComparerProduits, caractéristiques et offres
SuivrePrix et disponibilité
Préparer l’achatPanier, paiement ou redirection
ConstruireArchitecture d’agents marchands

Les fonctions ne sont pas équivalentes et leur disponibilité varie selon le pays, le marchand, l’abonnement et le statut expérimental.

Depuis mars, ChatGPT enrichit ses réponses consacrées aux produits grâce à l’Agentic Commerce Protocol, un standard technique destiné à relier les assistants aux catalogues marchands, et à des intégrations avec Shopify et plusieurs grands distributeurs américains, dont quelques enseignes chouchous du marché : Target, Sephora, Best Buy et Home Depot.

Les produits peuvent être comparés dans la conversation, avec des informations de prix, de disponibilité et de caractéristiques directement exploitables. (OpenAI, 24 mars 2026)

Amazon a suivi une logique comparable avec Alexa for Shopping. Depuis mai, aux États-Unis, l’assistant peut comparer des produits, produire des guides d’achat, afficher jusqu’à un an d’historique de prix et réaliser certaines actions à la demande de l’utilisateur. (Amazon, 13 mai 2026)

Ça, ce sont les faits établis. ChatGPT et Amazon ne sont toutefois pas seuls à rapprocher la conversation de l’achat. Aux États-Unis, Gemini affiche déjà des produits et des comparaisons dans ses réponses, tandis que Google déploie progressivement le paiement agentique dans Search et AI Mode. Perplexity propose un parcours d’achat intégré pour certains produits et Microsoft Copilot permet de comparer les offres, de consulter l’évolution des prix et de rejoindre le site du marchand. (Google, Perplexity, Microsoft)

Dans les sources officielles que nous avons vérifiées, Claude suit pour l’instant une voie différente. Anthropic fournit aux entreprises une architecture permettant de construire leurs propres agents marchands, mais pas une expérience d’achat grand public équivalente. Le dépôt publié est une implémentation de référence, sans système de paiement intégré. (Anthropic, GitHub)

Le mouvement concerne donc plusieurs acteurs, avec des niveaux d’intégration très différents. Certains assistants recommandent ou comparent des produits, d’autres surveillent les prix, construisent un panier ou peuvent aller jusqu’à préparer l’achat. Leur disponibilité dépend encore fortement du pays, de l’abonnement, du marchand et du statut expérimental de chaque fonction.

Pour une marque qui vend des produits, la nouveauté se voit très simplement. Une personne peut demander : « Quel aspirateur convient à un appartement avec un chat et moins de 300 dollars ? » L’assistant doit alors comprendre les critères, trouver les produits, vérifier leurs caractéristiques et composer une sélection. La marque n’essaie plus seulement d’obtenir une place dans une page de résultats. Ses informations doivent survivre à toute cette chaîne sans perdre le prix, la disponibilité, la compatibilité ou la particularité qui fait réellement la différence.

Pour être correctement trouvées, comparées et éventuellement recommandées, ces marques doivent donc fournir des informations produit claires, cohérentes et à jour. Une donnée absente ou contradictoire peut conduire l’assistant à mal présenter le produit, voire à l’écarter de sa sélection.

Les entreprises de services ne possèdent pas nécessairement de catalogue ou de stock. Elles sont pourtant confrontées au même problème dès lors que plusieurs sources publiques décrivent différemment leurs prestations, leurs expertises ou les marchés sur lesquels elles interviennent. Nous y reviendrons un peu plus loin.

Les premières données confirment un mouvement, mais ne démontrent pas encore une règle

Observation ShopifyQuatre signaux, pas un benchmark universel
+197 %sessions attribuées à l’IA sur un an
≈ ×3commandes correspondantes
≈ 1/2des visites arrivent sur une fiche produit
+80 %de conversion vs trafic organique sur ces fiches

Données publiées par Shopify le 11 août 2026. Périmètre public incomplet : pays, catégories et composition des cohortes non détaillés.

Shopify a publié en août des données issues de sa propre plateforme : les sessions attribuées à l’IA auraient progressé de 197 % sur un an et les commandes correspondantes auraient presque triplé. Environ la moitié de ces sessions arriveraient directement sur une fiche produit. Shopify observe aussi un taux de conversion supérieur d’environ 80 % à celui du trafic organique lorsque la visite atteint une page produit. (Shopify, 11 août 2026)

Ces chiffres sont intéressants parce qu’ils portent sur des comportements commerciaux réels, et pas uniquement sur les intentions déclarées dans un sondage. Ils proviennent toutefois de Shopify, qui ne publie pas dans cette note tout le détail des échantillons, des pays et des catégories observés.

Nous pouvons donc les classer comme une observation de plateforme, et pas comme la preuve que « le trafic IA convertit 80 % mieux » pour toutes les marques. Les premières données disponibles suggèrent que certaines visites provenant des assistants peuvent être plus qualifiées.

Elles constituent néanmoins un point d’observation très intéressant pour les prochains mois : nous pourrons voir si cette tendance se confirme et comment elle varie selon les secteurs, les marchés et les plateformes. À ce stade, les populations étudiées et les conversions mesurées diffèrent encore trop pour construire un taux de référence valable pour toutes les entreprises.

Google rend une partie du phénomène visible, mais pas encore son résultat commercial

MesureDes fragments du parcours, pas encore une attribution complète
Search ConsoleImpressions par page, pays, date et appareil
Zone grisePas de lien direct entre l’apparition et le résultat
GA4 et CRMVisites, demandes de contact ou ventes observables

Le trafic venant d’AI Overviews et d’AI Mode reste classé dans la recherche organique Google.

Le 31 août, Google a ajouté à Search Console un rapport consacré à AI Overviews et AI Mode, les deux principales formes de réponses générées intégrées à Google.

Une marque peut désormais savoir quelles pages ont obtenu des impressions dans ces interfaces, et les examiner par pays, date ou appareil. Jusqu’ici, ces apparitions étaient noyées dans les données générales de Google. (Google Search Console)

Le rapport répond donc à une première question : quelles pages ont été exposées dans la recherche générative ? Il ne révèle cependant ni les requêtes formulées par les internautes, ni les conversions ou le chiffre d’affaires éventuellement associés. Les fonctionnalités encore expérimentales n’y figurent pas non plus.

GA4, qui mesure ce qui se passe une fois l’internaute arrivé sur le site, apporte une autre partie de la réponse. Depuis mai, son canal « AI Assistants » permet d’isoler certaines visites provenant de ChatGPT, Claude, Gemini ou Perplexity. Les visites issues d’AI Overviews et d’AI Mode restent toutefois classées dans la recherche organique Google. (Google Analytics, règles d’attribution)

Les deux outils montrent donc des fragments différents du parcours. Search Console indique qu’une page est apparue dans une réponse générative. GA4 peut ensuite constater une évolution des visites, des demandes de contact ou des ventes, mais sans établir un lien direct entre cette apparition et le résultat commercial.

La mesure progresse, ce qui est déjà précieux. Elle ne permet toujours pas de calculer proprement le retour sur investissement de la visibilité dans les IA. Les tableaux de bord qui affichent aujourd’hui un chiffre très précis mesurent nécessairement une partie du phénomène, ou reposent sur des estimations qu’il faut pouvoir expliquer.

Quand Google fournit une réponse générée, les utilisateurs cliquent moins

Expérience américaine, mars 2026Écart de clics vers les sites externes

Variation en points de pourcentage par rapport à l’expérience Google habituelle. L’étude n’isole pas les sites de marques.

Une prépublication mise en ligne le 18 août apporte un éclairage plus récent. Elle s’appuie sur une expérience réalisée en mars 2026 auprès de 1 100 personnes aux États-Unis.

Pendant sept jours, les participants ont été répartis entre trois versions de Google : la recherche actuelle, une version dans laquelle AI Overviews et AI Mode étaient masqués, et une autre où toutes les recherches étaient automatiquement redirigées vers AI Mode.

Lorsque les fonctions d’IA étaient masquées, le taux de clic vers des sites externes augmentait de 8,8 points par rapport à la recherche Google habituelle. À l’inverse, lorsque toutes les recherches passaient par AI Mode, il diminuait de 18,8 points.

Les auteurs parlent de trafic vers les « éditeurs », mais cette catégorie recouvre tous les sites extérieurs à Google. Elle ne désigne donc pas uniquement les médias ou les sites d’information, et l’étude ne permet pas d’isoler précisément les visites reçues par les sites de marques. (prépublication, 18 août 2026)

L’expérience montre également que l’utilisation imposée d’AI Mode diminue légèrement la confiance accordée aux informations trouvées sur Google, ainsi que la satisfaction et le sentiment de garder la maîtrise de sa recherche. Elle ne mesure pas une perte de confiance envers les marques citées.

Pour une marque, l’enseignement est plus simple : apparaître dans une réponse générée, même avec un lien, ne garantit pas que l’utilisateur visitera son site. Il faut donc séparer deux observations. La première porte sur ce que l’IA raconte : la marque est-elle présente, correctement décrite ou recommandée ? La seconde porte sur ce qui se passe après un éventuel clic : visite, demande de contact ou vente. Cette étude montre une diminution des clics vers les sites externes. Elle ne mesure ni l’effet commercial d’une citation ni l’influence éventuelle de la réponse sur le choix final.

ChatGPT Ads : six mois d’avance aux États-Unis, un démarrage plus encadré en France

ChatGPT AdsMême canal, conditions de personnalisation différentes
États-UnisFrance / EEE
Depuis9 février 202624 août 2026
AccèsFree et GoFree et Go
Historique, mémoire et interactions publicitairesAvec accord de l’utilisateurNon disponible au lancement
Conversation en coursPeut contextualiser l’annoncePeut contextualiser l’annonce
Réponse organiqueSéparée de l’annonceSéparée de l’annonce

Les annonceurs n’accèdent pas aux conversations. Une campagne payante n’améliore pas la recommandation organique.

Les États-Unis testent la publicité dans ChatGPT depuis le 9 février 2026. Le dispositif était alors limité à un petit groupe d’annonceurs et fonctionnait principalement à l’impression.

En quelques mois, OpenAI lui a ajouté l’achat au clic, un gestionnaire de campagnes en libre-service, un pixel et une API de conversion, puis des fonctions d’optimisation, de ciblage géographique et d’audiences personnalisées. (OpenAI, 5 mai 2026)

Lorsque ChatGPT Ads arrive en France, le 24 août, les annonceurs français accèdent à une infrastructure déjà complète, avec Ads Manager disponible depuis le 31 août.

Les publicités restent réservées aux offres Free et Go et sont présentées séparément des réponses produites par ChatGPT. Acheter une campagne ne permet pas d’améliorer sa présence dans les recommandations organiques. (OpenAI, 18 août 2026)

Le fonctionnement diffère légèrement entre les deux marchés. Aux États-Unis, un utilisateur qui accepte les publicités personnalisées peut autoriser ChatGPT à tenir compte de ses conversations passées, de sa mémoire et de ses interactions avec les annonces. Cette personnalisation fondée sur l’historique n’est pas disponible au lancement en France et dans l’Espace économique européen.

Une publicité peut toutefois rester liée au sujet de la conversation en cours. Dans tous les cas, OpenAI indique que les annonceurs n’ont pas accès aux conversations des utilisateurs. (Centre d’aide OpenAI)

Pour les marques françaises, un nouveau canal média s’ouvre donc, avec un fonctionnement déjà plus élaboré que lors du pilote américain. Nous n’avons cependant pas encore le recul nécessaire pour connaître son audience réelle, ses performances ou son rôle dans les décisions d’achat.

Produits ou services, les assistants doivent comprendre la même version de l’entreprise

Cohérence publiqueDeux métiers, une même exigence
ProduitsNoms, prix, caractéristiques, variantes, stocks, territoires
Une version claire de l’entreprise
ServicesPrestations, expertises, marchés couverts, preuves, profils et annuaires

Hypothèse de travail : réduire les contradictions prépare mieux la marque, sans garantir son apparition dans une réponse.

Google rappelle qu’aucun balisage spécial ni fichier propre aux modèles de langage n’est nécessaire pour figurer dans AI Overviews ou AI Mode. Les fondamentaux du référencement naturel restent une base solide : un contenu accessible, cohérent avec ce que voit l’utilisateur et accompagné de données structurées qui correspondent réellement à la page. (Google Search Central)

Pour un marchand, cette cohérence concerne notamment les noms des produits, leurs prix, leurs caractéristiques, leurs variantes et leur disponibilité. Google recommande de combiner les informations visibles sur le site, les données structurées et un flux Merchant Center à jour. OpenAI permet également aux marchands de transmettre leur catalogue afin d’améliorer la fraîcheur des informations. Aucun de ces dispositifs ne garantit qu’un produit sera retenu dans une réponse. (Google, OpenAI)

Pour une entreprise de services, le travail porte sur d’autres informations : la liste des prestations, la manière de les nommer, les marchés couverts, les expertises revendiquées et les preuves qui permettent de les vérifier. Ces éléments doivent rester cohérents entre le site officiel, les profils professionnels, les annuaires, les partenaires et les publications externes.

Prenons notre propre cas. J2A Digital présente désormais des prestations consacrées à la visibilité des marques dans les IA et ne propose plus certaines anciennes activités, comme l’événementiel ou le print. Si un annuaire, un profil professionnel ou une page partenaire conserve encore cette ancienne description, un assistant peut continuer à nous classer à partir de ce que nous faisions hier plutôt que de ce que nous proposons aujourd’hui.

Il n’y a ici ni stock ni fiche produit. Le problème reste pourtant le même : plusieurs sources publiques racontent des versions différentes de l’entreprise. L’assistant peut alors présenter une offre dépassée, oublier une expertise récente ou écarter la marque d’une recommandation à laquelle elle aurait pu correspondre.

Une contradiction n’a pas besoin d’être spectaculaire pour devenir gênante. Une ancienne activité encore mentionnée dans un annuaire ou une nouvelle prestation décrite uniquement sur une page récente peut suffire à brouiller la lecture de l’entreprise. Le travail de visibilité consiste alors aussi à retrouver ces traces, à les corriger lorsqu’on le peut et à rendre l’offre actuelle beaucoup plus facile à identifier.

L’hypothèse que nous retenons pour la rentrée est donc la suivante : les marques capables de maintenir des informations cohérentes entre leurs différentes sources publiques devraient être mieux préparées à ces nouvelles interfaces. Nous écrivons bien « devraient ». Les plateformes ne promettent aucune apparition.

Ce que l’été change pour les marques

L’été 2026 a fait progresser plusieurs couches du marché en même temps. Aux États-Unis, les assistants se rapprochent de l’acte d’achat en comparant les produits, en interrogeant des catalogues plus frais et, dans certains cas, en préparant ou en exécutant une partie de la transaction. La publicité conversationnelle devient parallèlement un véritable canal média et arrive désormais en France. Enfin, les outils de mesure commencent à rendre certaines apparitions génératives visibles, sans parvenir à reconstituer tout le chemin qui mène de la réponse au résultat commercial.

Ces évolutions élargissent ce que les marques doivent surveiller. Pour un marchand, une différence de prix, de stock ou de disponibilité peut fausser la réponse. Pour une entreprise de services, le même problème peut venir d’une ancienne prestation encore présente dans un annuaire, d’un profil professionnel qui n’a pas été actualisé ou d’une expertise récente insuffisamment documentée.

Plusieurs actions peuvent déjà être engagées :

  • vérifier ce que ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et les interfaces génératives de Google disent réellement de la marque, dans chaque langue et sur chaque marché prioritaire ;
  • contrôler que les pages importantes restent accessibles aux moteurs et aux robots autorisés, et que les informations essentielles sont clairement visibles dans le contenu ;
  • distinguer une simple citation, une mention du nom, une description correcte et une véritable recommandation ;
  • harmoniser les informations entre le site et les autres sources publiques : produits, prix et stocks pour un marchand ; prestations, expertises, territoires et preuves pour une entreprise de services ;
  • actualiser les profils professionnels, les annuaires, les pages partenaires et les autres sources qui présentent encore une ancienne version de l’entreprise ;
  • suivre les impressions génératives dans Search Console et isoler autant que possible les visites provenant des assistants dans les outils d’analyse, tout en acceptant qu’une partie de leur influence reste invisible ;
  • tester ChatGPT Ads comme un canal payant distinct, avec son propre budget et ses propres indicateurs, sans lui attribuer un effet sur la visibilité organique ;
  • conserver les conditions de chaque observation : plateforme, territoire, langue, date, accès au Web et type d’abonnement.

L’été 2026 n’a pas apporté une recette permettant de contrôler les réponses des IA. Il a rendu plus pressant un travail déjà familier : produire des informations claires, maintenir des données fiables, observer plusieurs plateformes et corriger les traces publiques qui ne racontent plus correctement l’entreprise.

Et pour votre marque ?

J2A vous aide à vérifier ce que les assistants comprennent de votre entreprise, à fiabiliser ses sources publiques et à construire une mesure qui ne promet pas plus que ce qu’elle peut démontrer.

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