À l’approche des fêtes, OpenAI et Perplexity ont lancé de nouvelles fonctionnalités d’assistant d’achat alimentées par l’intelligence artificielle, intégrées à leurs chatbots existants pour aider les utilisateurs à explorer des produits. Ces outils, bien que similaires, s’inscrivent dans une course croissante vers l’IA en e-commerce. OpenAI permet à ses utilisateurs de demander des recommandations précises, comme un « nouveau laptop pour gaming sous 1000 dollars avec un écran de plus de 15 pouces », ou de partager une photo d’un vêtement haut de gamme pour trouver une version plus abordable. Perplexity, quant à lui, met en avant la mémoire de son chatbot, capable de personnaliser les suggestions selon des informations connues de l’utilisateur — comme son lieu de résidence ou son métier. Selon Adobe, les achats aidés par l’IA devraient croître de 520 % cette saison des fêtes, une opportunité pour des startups spécialisées comme Phia, Cherry ou Deft. Pourtant, l’entrée en scène d’acteurs aussi puissants qu’OpenAI et Perplexity inquiète certains. Zach Hudson, PDG d’Onton, une solution d’achat de décoration d’intérieur, estime que les startups niches resteront supérieures aux outils généralistes. « Tout modèle ou graphe de connaissances n’est bon que par rapport à ses sources de données. Actuellement, ChatGPT et Perplexity s’appuient sur des index de recherche comme Bing ou Google, ce qui limite leur efficacité aux premiers résultats affichés », explique-t-il à TechCrunch. Julie Bornstein, PDG de Daydream et ancienne dirigeante e-commerce, renforce ce point en soulignant que le secteur de la mode est particulièrement complexe et émotionnel. « Trouver une robe qui vous plaît n’a rien à voir avec choisir une télévision. Cette compréhension exige des données spécialisées, une logique de merchandising fine, et une connaissance des silhouettes, tissus, occasions et combinaisons vestimentaires au fil du temps », affirme-t-elle. Contrairement aux modèles généraux, les startups comme Onton ont construit leurs propres pipelines de données, en cataloguant des centaines de milliers de produits de décoration avec une qualité supérieure, ce qui permet d’entraîner des modèles internes plus performants. Cependant, OpenAI et Perplexity bénéficient d’un avantage évident : une base d’utilisateurs déjà installée, ainsi que des partenariats stratégiques. Alors que des startups comme Daydream ou Phia redirigent les utilisateurs vers les sites marchands (généralement via des revenus d’affiliation), OpenAI a signé un accord avec Shopify, et Perplexity avec PayPal, permettant aux utilisateurs de finaliser leurs achats directement dans l’interface conversationnelle. Malgré leur puissance, ces géants doivent encore trouver un modèle économique viable, car l’exploitation des grands modèles nécessite des coûts informatiques colossaux. L’annonce d’opportunités publicitaires — les marques paieraient pour être mieux positionnées dans les résultats — pourrait leur permettre de générer des revenus, mais risque aussi d’aggraver les problèmes de biais et de transparence dans les moteurs de recherche. En fin de compte, selon Bornstein, les modèles verticaux — spécialisés dans la mode, le voyage ou les biens de maison — surpasseront les outils généralistes car ils sont conçus pour comprendre véritablement le processus de décision des consommateurs. La spécialisation, plus que la taille, pourrait bien être la clé de la réussite dans l’ère de l’IA shopping.