L’IA privilégie les grands détaillants au lieu des commerces de proximité 9 fois sur 10, selon une nouvelle étude

Après avoir analysé près d’un demi-million de recommandations d’achats générées par l’IA, des chercheurs ont constaté que l’IA orientait systématiquement les consommateurs vers les grands détaillants, même lorsqu’ils n’en faisaient pas la demande.

L’IA a privilégié un grand détaillant national plutôt qu’un concurrent plus petit dans jusqu’à 94% des cas lors de comparaisons directes de recommandations d’achats

La moitié des consommateurs utilise déjà l’IA pour faire ses achats, et 50% d’entre eux affirment qu’ils achèteraient plus souvent localement si l’IA leur permettait de trouver plus facilement des détaillants indépendants

Selon les chercheurs, les consommateurs peuvent augmenter leurs chances de découvrir des commerces locaux en demandant explicitement à l’IA de leur proposer des détaillants «indépendants» dans leurs requêtes

Alors que l’IA générative s’impose rapidement comme une nouvelle passerelle vers le commerce en ligne, l’une des plus vastes études indépendantes consacrées à la découverte de produits au détail grâce à l’IA a révélé que cette technologie oriente massivement les consommateurs vers les grands détaillants, même lorsque ceux-ci n’ont jamais exprimé le souhait de se tourner vers des chaînes nationales. Ces conclusions soulèvent de nouvelles questions quant à la manière dont les commerces indépendants pourront rester compétitifs, à mesure que l’IA influence de plus en plus les lieux d’achat des consommateurs.

Le cabinet-conseil en recherche sur l’IA Vaer AI a mené cette étude pour le compte deLightspeed Commerce Inc. (NYSE | TSX : LSPD) (« Lightspeed » ou la « Société »), la plateforme omnicanale unifiée qui propulse les entreprises ambitieuses des secteurs de la vente au détail, du golf et de la restauration dans plus d’une centaine de pays. Comptant parmi les plus vastes analyses indépendantes jamais réalisées sur la découverte de produits au détail grâce à l’IA, cette étude a analysé près d’un demi-million de recommandations d’achat générées par l’IA et plus de 2,4 millions de liens sur ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview et Gemini, en s’appuyant sur plus de 20 000 requêtes d’achat portant sur différents produits, catégories et comparaisons entre détaillants.

Tout au long de l’étude, l’IA a systématiquement privilégié les grands détaillants par rapport à leurs concurrents de plus petite taille. Dans les comparaisons directes entre une chaîne nationale et un détaillant plus petit, l’IA a sélectionné le grand détaillant dans 90 à 94% des cas lorsqu’elle s’appuyait sur ses propres données d’apprentissage. Même avec la recherche web en temps réel activée, les chaînes nationales restaient la recommandation dominante, représentant 46 à 58% des réponses.

L’étude a également révélé que ce biais devenait plus prononcé à mesure que les acheteurs se rapprochaient de la décision d’achat. Alors que les détaillants locaux apparaissaient comme la première recommandation dans environ un tiers des recherches d’achats générales, ce chiffre tombait à seulement une sur dix pour les recherches de produits spécifiques. Google AI Overviews a montré une préférence marquée pour les grands détaillants, ne recommandant aucun magasin local dans 68% des réponses liées aux achats. En comparaison, ChatGPT et Google AI Mode ont mis de l’avant un détaillant local dans environ 70% des réponses.

Tom Wells, fondateur et consultant principal chez Vaer AI, a déclaré:«Il s’agit de l’une des premières tentatives à grande échelle visant à mesurer l’influence de l’IA générative sur la découverte de produits dans le commerce de détail, et les résultats suggèrent que l’IA est déjà en train de redéfinir la concurrence entre les détaillants. Le biais en faveur des détaillants nationaux commence dès la phase d’apprentissage, et bien que la recherche en temps réel apporte davantage de variété, elle n’élimine pas pour autant le problème. À mesure que de plus en plus de consommateurs se tournent vers l’IA comme point de départ pour leurs découvertes, la visibilité au sein de ces systèmes deviendra tout aussi importante que l’ont été les classements des moteurs de recherche au cours des deux dernières décennies.»

Les consommateurs utilisent l’IA, mais souhaitent qu’elle soutienne davantage les entreprises locales

Cet audit sur l’IA est étayé par un sondage complémentaire mené auprès de 2000 consommateurs nord-américains par Censuswide, à la demande de Lightspeed Commerce. Celui-ci suggère que la question va au-delà de la manière dont l’IA recommande des détaillants aux consommateurs pour porter sur ce que ces derniers attendent de cette technologie. Alors que l’IA influence déjà les décisions d’achat de millions de consommateurs, nombreux sont ceux qui estiment qu’elle devrait mieux aider les gens à découvrir les commerces locaux.

• 56% ont déjà eu recours à l’IA pour les aider à prendre des décisions d’achat.
• Le taux d’adoption atteint près des trois quarts chez les consommateurs de moins de 35 ans.
• 41% des consommateurs font confiance aux recommandations d’achat générées par l’IA, un chiffre qui atteint près de 60% chez les 25-34 ans.
• 50% déclarent qu’ils seraient plus enclins à faire leurs achats localement si l’IA leur permettait de trouver plus facilement les détaillants indépendants situés à proximité.
• 33% estiment que l’IA devrait donner la priorité aux petites entreprises ou aux commerces locaux dans ses recommandations d’achats, contre 13% qui pensent que ce sont les grandes marques qui devraient être privilégiées.

Dax Dasilva, fondateur et chef de la direction de Lightspeed Commerce, a déclaré: «Le référencement a transformé la manière dont les détaillants se font concurrence en ligne, et l’IA générative a le potentiel de bouleverser à nouveau cette dynamique. Alors que les consommateurs s’appuient de plus en plus sur l’IA pour choisir où faire leurs achats, la visibilité au sein de ces recommandations deviendra un moteur essentiel de croissance pour les détaillants, quelle que soit leur taille. Les entreprises qui ne sont pas visibles dans les recommandations générées par l’IA risquent de devenir invisibles aux yeux de la prochaine génération d’acheteurs. Les consommateurs ont également un rôle à jouer: lorsqu’ils utilisent l’IA pour faire leurs achats, le fait de demander explicitement des entreprises “indépendantes” ou “locales” peut contribuer à garantir que les petits détaillants ne soient pas négligés.»

Un simple changement peut vous aider à découvrir davantage de commerces locaux

Les consommateurs peuvent également prendre des mesures simples pour élargir la sélection de détaillants proposée par l’IA. Plutôt que de se contenter de demander où acheter un produit, ils peuvent demander à l’IA de leur proposer des détaillants indépendants, en ajoutant explicitement le mot «indépendant» à leur requête afin de mettre de l’avant des détaillants qui risqueraient de passer inaperçus.

Dans le cadre d’un suivi contrôlé, Vaer AI a cherché à déterminer si les mots ajoutés par un client à une requête modifiaient le résultat. L’ajout d’un seul mot—«indépendant»—a fait passer la part des recommandations de l’IA concernant les grandes chaînes nationales d’environ 44% à seulement 9%, et a plus que doublé le nombre de petits commerces locaux proposés par l’IA. La conclusion pour les clients est claire: demandez explicitement des magasins «indépendants» ou «locaux».

Ron Thurston, conseiller principal en commerce de détail et animateur de Retail In America, a déclaré : « En commerce de détail, la règle la plus ancienne a toujours été l’emplacement. Aujourd’hui, le premier endroit où de nombreux consommateurs se rendent est une fenêtre de clavardage, et cette étude montre que l’IA les dirige par défaut vers les plus grands noms du secteur. Cette réalité devrait interpeller tous ceux qui ont à cœur le commerce de détail indépendant, car c’est encore dans les commerces locaux qu’on trouve quelqu’un qui connaît bien les produits et qui connaît votre nom. Même si l’IA peut déterminer quelles entreprises seront découvertes, les consommateurs conservent le pouvoir de choisir. En s’appuyant sur des données concrètes pour mettre en lumière cet écart et en proposant aux consommateurs un simple changement dans leur façon de faire leurs recherches, Lightspeed donne aux détaillants indépendants une véritable chance d’être à la fois découverts et choisis. »

Pour aider les détaillants à gagner en visibilité à l’heure où l’IA redéfinit la manière dont les consommateurs découvrent les produits, Lightspeed lance une campagne de sensibilisation axée sur la visibilité grâce à l’IA. La campagne débutera par une activation de vitrine interactive qui montrera, en temps réel, comment l’IA génère des recommandations d’achat, tout en fournissant aux commerces indépendants des conseils pratiques pour améliorer leur visibilité dans les recommandations générées par l’IA et en encourageant les consommateurs à découvrir et à soutenir les détaillants locaux.

Cette activation s’ajoute à l’expansion continue de la gamme de produits d’IA de Lightspeed, qui comprend notamment IA Lightspeed,  Blogue IA et Vitrine IA. Ces initiatives basées sur l’IA aident les détaillants à prendre des décisions plus éclairées sans avoir à se perdre dans des tableaux de bord ou des rapports complexes, à exploiter de nouvelles opportunités de revenus et à créer facilement du contenu attrayant pour les consommateurs.

À propos de Lightspeed

Lightspeed est la plateforme unifiée de point de vente et de paiement qui propulse les entreprises au cœur des communautés dans plus d’une centaine de pays. Partenaire de choix pour les entrepreneurs ambitieux des secteurs de la vente au détail, du golf et de la restauration, Lightspeed aide à accélérer la croissance, à offrir une expérience client inégalée et à fonctionner plus intelligemment sur tous les canaux et dans tous les emplacements.

Notre technologie omnicanale rapide et flexible allie des solutions avancées de point de vente et de commerce électronique avec des paiements intégrés, une gestion d’inventaire, des rapports en temps réel, une gestion du personnel et des fournisseurs, des services financiers et un réseau exclusif de vente en gros. Grâce à des analyses et à une assistance d’experts, Lightspeed aide les entreprises à fonctionner plus efficacement et à se concentrer sur ce qu’elles font le mieux.

Fondée à Montréal, au Canada, en 2005, Lightspeed est cotée à la Bourse de New York (NYSE : LSPD) et à la Bourse de Toronto (TSX : LSPD), et dispose d’équipes en Amérique du Nord, en Europe et en Asie-Pacifique.

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À propos de Vaer AI

Vaer AI est un cabinet-conseil axé sur la recherche pour les entreprises, spécialisé dans la recherche basée sur l’IA. Fondé par Tom Wells, qui a auparavant joué un rôle de premier plan dans la recherche au sein d’entreprises leaders du marché telles que Semrush et Peec AI, Vaer associe des mesures à grande échelle à une analyse stratégique de haut niveau afin d’aider les marques à comprendre et à améliorer leur visibilité en matière de recherche basée sur l’IA.

 Vaer a été conçu pour combler le fossé entre les plateformes GEO qui se contentent de surveiller les performances et les cabinets-conseils qui se limitent à les interpréter. Son modèle réunit la mesure des performances, l’analyse de la concurrence et des citations, des axes de recherche personnalisés et des conseils stratégiques de haut niveau, offrant ainsi aux équipes d’entreprises une compréhension plus approfondie de l’évolution de leur marché et des facteurs qui déterminent la visibilité dans la recherche basée sur l’IA.

Méthodologie

Vaer AI, dirigé par Tom Wells, a cherché à déterminer si les assistants d’achat basés sur l’IA privilégiaient les grands détaillants nationaux au détriment des petits commerçants indépendants locaux. Un ensemble fixe de 20 000 requêtes d’achat réalistes, couvrant 10 catégories de produits à Los Angeles, San Francisco, New York et Montréal, a été soumis à des systèmes d’IA de premier plan dans deux conditions: en s’appuyant uniquement sur les connaissances du modèle (sans recherche web) et avec une recherche web en temps réel, via ChatGPT, Google AI Mode et Google AI Overviews. Cela a généré environ 460 000 réponses de l’IA (200 000 sans recherche, 260 000 avec).

Dans l’étude principale, aucune question ne faisait référence à la taille, aux termes «local», «indépendant» ou «grande chaîne»; ainsi, toute tendance en faveur des grands détaillants est apparue spontanément. Une troisième étape a ensuite consisté à réutiliser un ensemble de questions appariées auxquelles avaient été ajoutés les mots «local» ou «indépendant», afin de mesurer dans quelle mesure chacun de ces termes influençait les noms et les références cités par l’IA concernant les détaillants.

Chaque détaillant a été classé dans la catégorie «grande», «moyenne» ou «petite» à l’aide d’un classificateur unique, validé par rapport à un barème de réponse établi manuellement et à un deuxième modèle d’IA indépendant qui a confirmé la distinction entre «grande» et «petite» dans environ 99,5% des cas. Tous les chiffres clés sont accompagnés d’intervalles de confiance à 95%. L’analyse a été réalisée de juin à août 2026.