Se retrouver face à des dizaines de sites, comparateurs, avis contradictoires et prix fluctuants peut rendre l’achat en ligne long et fastidieux. Pour répondre à cette complexité, une nouvelle fonctionnalité nommée ChatGPT Shopping Research transforme le célèbre assistant conversationnel en véritable guide d’achat intelligent. Plutôt que de se contenter de répondre à des questions générales, l’outil propose désormais une expérience interactive, capable de comprendre vos besoins, comparer les produits et vous orienter vers le choix le plus adapté. Dans cet article, nous allons explorer en détail ce que Shopping Research offre aux utilisateurs, comment il fonctionne, ses avantages et ses limites.
C'est quoi Shopping Research ?
Shopping Research est une extension du chatbot qui vise à simplifier la recherche et la comparaison de produits en ligne. L’idée est de transformer le processus souvent chronophage du shopping numérique en une conversation personnalisée. Plutôt que de naviguer entre plusieurs boutiques et comparateurs, l’utilisateur interagit directement avec l’IA, qui recueille les informations essentielles pour proposer des recommandations adaptées.
Cette approche est particulièrement utile pour les achats complexes où les critères sont nombreux : équipements électroniques, électroménager, matériel sportif ou mobilier. L’IA pose des questions ciblées sur le budget, les priorités et les contraintes, puis fournit une sélection de produits correspondant aux besoins exprimés, avec un résumé clair des avantages et inconvénients de chaque option.
Comment fonctionne Shopping Research ?
Pour utiliser Shopping Research, l’utilisateur formule sa demande directement dans le chat ou sélectionne l’option dédiée dans l’interface. L’IA commence alors par poser des questions pour comprendre le contexte : quel type de produit, quelles fonctionnalités prioritaires, quel budget, et quelles préférences spécifiques.
Une fois ces informations recueillies, l’outil parcourt le Web pour identifier les produits pertinents, en compilant des données sur leurs caractéristiques, leur prix, leur disponibilité et les avis d’autres utilisateurs. L’expérience est interactive : vous pouvez affiner la recherche, demander des alternatives, ou mettre de côté certains produits.
Au final, Shopping Research fournit un guide d’achat personnalisé, avec un résumé comparatif des meilleures options correspondant aux besoins exprimés. Cette approche permet de gagner un temps considérable et d’éviter les recherches fastidieuses entre plusieurs sites.
Pourquoi c’est une vraie révolution ?
La force de Shopping Research réside dans sa capacité à personnaliser l’expérience utilisateur tout en simplifiant le processus d’achat. Pour les consommateurs, c’est un gain de temps et une aide précieuse pour éviter les choix regrettables. L’outil est particulièrement utile pour les produits complexes qui nécessitent une comparaison de critères multiples, où les décisions ne se prennent pas sur un seul critère de prix.
Pour les professionnels, cette fonctionnalité marque l’arrivée d’une nouvelle manière de concevoir le commerce en ligne. L’IA devient un canal de conseil et de recommandation, capable de guider les utilisateurs comme un assistant personnel, tout en conservant la possibilité de finaliser l’achat sur le site marchand.
Le moment de lancement est stratégique : à l’approche des périodes de forte consommation comme le Black Friday ou les fêtes de fin d’année, les utilisateurs peuvent tirer un grand bénéfice d’un outil capable de synthétiser des informations provenant de nombreuses sources et de proposer des recommandations personnalisées.
IA et sobriété : une équation d’avenir
Sans surprise, l’IA a occupé une place centrale dans les discussions. Loin du simple effet de mode, elle cristallise à la fois espoirs d’optimisation et inquiétudes environnementales.
L’étude présentée par Entreprises pour l’Environnement (EpE) (menée avec EDF, VINCI, Michelin, Veolia, Renault Group et d’autres) montre que les entreprises n’attendent pas pour agir :
- Deux tiers mesurent déjà les émissions de GES liées à leurs projets IT,
- La moitié intègrent des critères environnementaux dans leurs appels d’offres IA,
- Et l’IA frugale suscite un intérêt croissant.
Les initiatives présentées sont inspirantes :
- EDF simule les comportements énergétiques des foyers pour anticiper les besoins.
- Veolia a développé Secure GPT, un assistant IA interne sobre et sécurisé.
- Renault Group intègre systématiquement des critères d’écoconception dans ses marchés.
- Société Générale évalue la maturité Green IT de ses projets via un simulateur CO₂.
Mais les défis restent immenses. La puissance énergétique des GPU de nouvelle génération (jusqu’à 2000W par unité, contre 100W pour un CPU standard) change la donne. Comme le souligne un intervenant :
« Penser résoudre le problème avec un meilleur PUE, c’est déjà dépassé. »
Face à cette explosion des consommations, la gouvernance de l’IA doit s’appuyer sur une sobriété by design : mesurer, anticiper, optimiser, et surtout reprendre la main sur la technologie.
L’expérience utilisateur selon notre CTO
Pour moi, l’expérience de ChatGPT Shopping Research est parfaitement adaptée aux besoins. L’outil pose beaucoup de questions et propose différents choix pour affiner la recherche, ce qui rend le processus vraiment personnalisé. L’interface est claire et intuitive, et je trouve que l’UI/UX est vraiment top : tout est fluide et agréable à utiliser
Les limites et précautions à connaître
Malgré ses avantages, Shopping Research n’est pas exempt de limites. L’outil peut parfois fournir des informations inexactes concernant le prix ou la disponibilité des produits. Il reste donc indispensable de vérifier les détails directement sur les sites marchands avant de finaliser l’achat.
Pour des recherches simples ou ponctuelles, la fonctionnalité peut sembler excessive : son vrai potentiel se révèle dans des situations complexes, où plusieurs critères doivent être comparés pour faire un choix éclairé. De plus, l’IA recommande et synthétise, mais ne peut pas effectuer le paiement ou garantir la livraison — la responsabilité finale de l’achat reste entre les mains de l’utilisateur.
Impact sur le commerce et les utilisateurs
Shopping Research illustre une nouvelle étape dans l’évolution du commerce en ligne : l’IA devient un véritable partenaire de décision, et non plus un simple outil de recherche ou un comparateur de prix. Pour les utilisateurs, cela se traduit par une expérience plus fluide, moins chronophage et plus personnalisée.
Pour les professionnels du e‑commerce, c’est une opportunité : proposer leurs produits dans des environnements où l’IA recommande intelligemment peut devenir un nouveau canal stratégique. Les comparateurs traditionnels et marketplaces sont désormais confrontés à des assistants intelligents capables de guider les choix de manière plus interactive et personnalisée.
À long terme, cette évolution pourrait transformer les habitudes d’achat : les utilisateurs pourraient de plus en plus s’appuyer sur des assistants conversationnels pour leurs décisions d’achat, réduisant la dépendance aux recherches manuelles et aux avis dispersés sur le Web.
Synapse, c'est quoi ?
Synapse, pure player de l’IA depuis plus de 20 ans et agence à Toulouse, accompagne les entreprises dans leurs projets de transformation numérique en intégrant des solutions d’intelligence artificielle performantes et pragmatiques. Spécialisés dans la valorisation du capital de connaissances, nous combinons expertise technologique et approche opérationnelle pour déployer rapidement des solutions adaptées à vos données et à votre système d’information.
