Où et comment commencer avec l'IA dans le commerce électronique : une feuille de route pratique

“La vérité est que tout le monde parle d’IA, beaucoup l’ont essayée, mais seules quelques entreprises de commerce électronique l’utilisent de manière systématique et réussie. Savoir où et comment commencer avec l’IA est devenu essentiel pour une croissance commerciale continue, surtout que le comportement d’achat évolue rapidement.” - Michal Lichner

Lors d’une récente conférence Mastermind Pezinok, Michal Lichner, CMO et responsable du développement commercial chez Quality Unit (la société derrière FlowHunt), a présenté une feuille de route pour les entreprises de commerce électronique qui naviguent dans l’adoption de l’IA.

S’appuyant sur deux décennies d’expérience de Quality Unit au service de 150 millions d’utilisateurs finaux dans le monde entier à travers leur suite de produits SaaS, il ne s’est pas arrêté à simplement décrire le “pourquoi” de la mise en œuvre de l’IA dont on parle régulièrement, mais a apporté des conseils clairs et testés sur le “où” et le “comment” sur lesquels tant d’entreprises restent bloquées. Voici son cadre.

L’urgence : comprendre le changement

Avant de plonger dans la mise en œuvre, vous devez comprendre pourquoi l’IA exige de l’attention maintenant. Les statistiques dressent un tableau clair d’un marché en transition. Google continue de dominer environ 90% des requêtes de moteur de recherche traditionnelles dans le monde, mais la recherche alimentée par l’IA change la façon dont les utilisateurs interagissent avec cette dominance. Les aperçus IA apparaissent maintenant dans environ 18% des résultats de recherche Google , représentant une approche hybride où les réponses IA complètent les liens traditionnels.

Mais lorsque les utilisateurs se tournent vers les aperçus IA, les clics vers les sites web externes chutent jusqu’à 75% . Les gens reçoivent de plus en plus de réponses directement dans les interfaces IA, sans jamais visiter les sources originales. Bien que la croissance du trafic de recherche IA montre des augmentations explosives d’un mois à l’autre dans certains rapports, y compris des affirmations de croissance de 721%. Nous devons garder à l’esprit que les statistiques sont encore limitées.

Cela dit, les informations de 2025 montrent que, bien que la recherche basée sur l’IA soit encore loin de rattraper la recherche standard, elle croît exponentiellement plus rapidement. Mais ce changement ne concerne pas encore le volume de requêtes. Il s’agit de la baisse des taux de clics et du passage à des requêtes conversationnelles à longue traîne demandant d’“expliquer, comparer, décider”.

Le comportement des clients évolue. Grâce à la recherche et aux sources en temps réel, les utilisateurs acceptent maintenant volontiers les recommandations et résumés de l’IA sans avoir besoin de recherches supplémentaires. Ils adoptent également de plus en plus les interfaces de recherche basées sur le chat plutôt que les moteurs de recherche. L’adoption varie selon le marché, avec des taux d’adoption de 20 à 45% aux États-Unis et en Chine, tandis que l’UE est en retard à environ 10% en raison de considérations réglementaires.

La nécessité commerciale devient claire : s’adapter à la façon dont les clients recherchent et achètent, ou risquer de devenir invisible.

La décision : quel domaine nécessite votre attention

Plutôt que d’essayer de mettre en œuvre l’IA partout à la fois, sélectionnez un domaine d’intérêt principal. Michal a décrit trois domaines principaux où les entreprises de commerce électronique peuvent déployer l’IA efficacement :

Augmenter les ventes. Cette voie se concentre sur l’amélioration de l’efficacité de la montée en gamme et de la vente croisée, l’augmentation de la taille du panier grâce à de meilleures recommandations de produits, et l’aide aux clients pour prendre des décisions d’achat optimales. Les systèmes IA peuvent analyser les modèles de comportement des clients et suggérer des produits complémentaires beaucoup plus précisément que les systèmes traditionnels basés sur des règles.

Améliorer le support client. L’angle du support aborde les heures de service étendues, permettant potentiellement une disponibilité 24h/24 et 7j/7, tout en améliorant les temps de réponse et la qualité des réponses. L’IA ne subit pas de fatigue ou de stress émotionnel, maintenant une qualité de réponse cohérente même pendant les périodes de volume élevé.

Créer du nouveau contenu web. La création de contenu représente une stratégie de croissance à moyen et long terme, produisant du texte optimisé pour la recherche organique et les citations IA tout en créant des pages plus riches et plus diversifiées remplies de conseils, astuces et idées qui servent à la fois les moteurs de recherche traditionnels et les systèmes IA.

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Les défis : réalité vs attente

Michal n’a pas hésité à nommer les obstacles qui peuvent transformer un plan de mise en œuvre de deux jours en un projet de trois mois sans point final clair. Il s’est concentré principalement sur les défis pour les départements des ventes et du support client.

Défis du département des ventes

Sur le front des ventes, les entreprises découvrent fréquemment que leur infrastructure n’est tout simplement pas prête :

• Le chatbot IA peut être techniquement préparé avec une simple intégration JavaScript, mais le CMS manque d’API.
• Les flux XML de produits conçus exclusivement pour la publicité s’avèrent insuffisants pour le commerce conversationnel.
• Les intégrations ERP prolongent les délais tout en manquant encore de données nécessaires.
• La fonctionnalité de recherche web échoue parce que les bots IA ne sont pas sur liste blanche.

“Même une fois lancées, les attentes deviennent l’ennemi. Les entreprises s’attendent à des recommandations parfaites dès le premier jour, comparant leur IA à des professionnels de la vente ayant dix ans d’expérience plutôt qu’à du personnel junior en formation. Elles exigent une précision de 100% sur des questions que personne n’a réellement posées encore.”, ajoute Michal.

Défis du département du service client

Le support client fait face à des défis parallèles. La connaissance existe mais n’est pas prête pour l’IA. D’autres défis courants du service client sont :

• Les FAQ sont obsolètes ou trop génériques.
• Les guides ont été écrits pour les humains, pas pour les machines.
• Chaque agent de support répond aux questions différemment, créant des données d’entraînement incohérentes.
• Les informations historiques sont dispersées entre les e-mails, le chat, les systèmes de helpdesk et les documents sans source unique de vérité.

Le problème d’attente persiste ici aussi. Les entreprises anticipent une réduction immédiate des tickets, oubliant que l’IA doit d’abord apprendre à partir de vraies questions de clients. Elles comparent les performances de l’IA à leurs meilleurs agents seniors plutôt qu’à la performance moyenne de l’équipe.

La feuille de route : une approche étape par étape

Michal Lichner divise son cadre de mise en œuvre de l’IA en trois phases : analyse, préparation et déploiement.

Phase 1 : analyser l’état actuel

Commencez par surveiller comment les plateformes IA référencent actuellement votre marque. Des outils comme AmICited.com permettent aux entreprises de suivre des invites spécifiques et de découvrir quand les systèmes IA mentionnent leur marque et leurs produits. Cela révèle les lacunes dans la visibilité de l’IA et identifie les opportunités d’amélioration. Comprendre où vous apparaissez, où vos concurrents apparaissent, et où aucun de vous n’apparaît expose le paysage concurrentiel dans la découverte médiée par l’IA.

Phase 2 : préparer les supports pour l’IA

Continuez en vous assurant que vous avez tous les supports pour que l’IA apprenne et soit aussi efficace que possible.

Pour les ventes, vous devriez créer du contenu structuré suivant les normes du marché :

• Les descriptions de produits doivent inclure des titres axés sur les avantages, les principaux bénéfices, les spécifications techniques, les cas d’usage et les signaux de confiance comme les certifications et les avis.
• Les exemples d’utilisation nécessitent des personas d’utilisateurs clairs, des énoncés de problèmes, des explications de solutions, des scénarios spécifiques et des résultats concrets.
• Les FAQ basées sur les phases du parcours client, par exemple les questions pré-vente et post-vente, la livraison et les retours, l’utilisation et les concurrents.
• Le contenu de blog expliquant les problèmes, fournissant des explications et des solutions, des conseils et des FAQ.

Les préparations du support client exigent des structures différentes :

• Les bases de connaissances nécessitent une organisation logique des réponses passées, des guides et des solutions.
• La politique de réclamations doit inclure une documentation étape par étape détaillant les types, les délais, les scénarios de décision et les raisons courantes d’approbation ou de refus.
• Les politiques d’échange et de retour nécessitent des règles explicites, des conditions, des délais et des exceptions.

Règles d’escalade Définir des règles d’escalade claires est essentiel pour les deux mises en œuvre :

• Documentez exactement quand l’IA doit répondre de manière indépendante et quand elle doit transférer vers des agents humains.
• Établissez des contraintes commerciales autour de ce que l’IA ne peut pas promettre, y compris les remises ponctuelles, les exceptions et les décisions individualisées.

Phase 3 : déployer et optimiser

L’intégration technique vient après la préparation du contenu, pas avant. Michal met fortement en garde contre la confiance envers les développeurs qui prétendent que “la version 1 va évidemment être terrible”. Les tests internes doivent valider les fonctionnalités de base avant tout lancement externe. Le déploiement externe nécessite des attentes mesurées, pas de prise de décision émotionnelle.

Cette philosophie de déploiement met l’accent sur le fait de commencer d’abord par les tâches IA les plus faciles. De cette façon, vous arrivez à renforcer la confiance, comprendre la valeur et créer de l’élan. En sous-produit, le contenu prêt pour l’IA améliore aussi souvent les performances PPC et SEO traditionnelles.

Une fois que vous êtes en ligne, il est temps pour une optimisation continue. Ce n’est pas un échec de planification mais une caractéristique inhérente des systèmes IA qui apprennent des interactions du monde réel. Suivez les métriques d’engagement, surveillez l’impact sur les conversions et les prospects, identifiez les questions avec lesquelles l’IA a du mal, et maintenez des plans d’amélioration plutôt que de vous précipiter pour désactiver les systèmes au premier signe d’imperfection.

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La vérification de la réalité : listes de contrôle avant le lancement

Michal a fourni des listes de contrôle détaillées pour les mises en œuvre de ventes et de support client. Ce ne sont pas des objectifs ambitieux mais des évaluations pratiques de préparation.

Pour les bots de vente :

• Vérifiez que l’IA a accès aux portefeuilles de produits actuels et travaille avec les avantages plutôt que simplement les spécifications.
• Confirmez les cas d’usage définis et assurez-vous que l’IA comprend les besoins du public cible.
• Vérifiez l’état de l’intégration, y compris les options de secours lorsque l’accès API est limité.
• Assurez-vous que le ton de la voix s’aligne avec l’identité de la marque, évitant la vente agressive en faveur de recommandations utiles.
• Vérifiez que le support multilingue va au-delà de simples traductions mot à mot. Il devrait inclure des informations produits localisées et une terminologie régionale.

Plus important encore, les attentes doivent être réalistes. Abandonnez l’exigence de perfection dès le départ et acceptez simplement que l’IA s’améliore par itération. Comparez les performances au personnel junior en formation, pas aux meilleurs performeurs avec des années d’expérience. Développez des plans d’apprentissage spécifiques plutôt que des espoirs et des idées vagues.

La préparation du support client semble un peu différente :

• Vérifiez l’accès de l’IA aux FAQ actuelles et à l’historique de support traité.
• Confirmez des réponses claires pour les questions post-achat et les processus de réclamation documentés.
• Définissez des déclencheurs d’escalade précis où l’IA admet les lacunes de connaissances et transfère en douceur vers les agents humains.
• Établissez des garde-fous autour de ce que l’IA ne peut pas promettre pour éviter de fausses attentes des clients.
• Surveillez les taux de déviation montrant combien de tickets l’IA résout de manière indépendante.
• Suivez les scores CSAT et les commentaires sur les réponses de l’IA.

N’oubliez pas de vous assurer que vos équipes de support travaillent de manière proactive à l’amélioration des réponses de l’IA plutôt que de traiter le système comme une expérience statique.

Relier le cadre

La feuille de route stratégique de Michal fournit la base pour la mise en œuvre de l’IA dans le commerce électronique, abordant les questions critiques de par où commencer et comment se préparer. Si vous êtes intéressé par les prochaines étapes, consultez nos autres articles de la série :

L’automatisation du support de Jozef Štofira démontre comment ces principes se traduisent en réalité opérationnelle—les fonctions IA spécifiques qui gèrent les interactions clients une fois que vous avez préparé les bases que Lichner décrit.

L’analyse technique approfondie de Viktor Zeman fournit la couche d’infrastructure qui rend votre contenu prêt pour l’IA découvrable à travers à la fois la recherche traditionnelle et les citations IA, garantissant que les clients peuvent vous trouver en premier lieu.

Ensemble, ces trois perspectives forment une image complète : planification stratégique, exécution opérationnelle et infrastructure technique pour le commerce électronique dans un environnement de commerce médié par l’IA.

L’essentiel

Ce qui distingue cette approche de l’évangélisation classique de l’IA est l’accent mis sur les attentes réalistes et les progrès progressifs. Michal a mis en garde à plusieurs reprises contre le perfectionnisme qui paralyse la mise en œuvre. Un système IA qui traite 70% des demandes dès le départ tout en apprenant continuellement à s’améliorer représente un succès, pas un échec. Pensez à l’IA comme à un nouvel employé qui a besoin de formation d’abord et de suffisamment de temps pour prouver sa valeur. Comparer l’IA à vos meilleurs employés garantit la déception. La comparer à des employés adéquats tout en fournissant des opportunités d’amélioration structurées crée un progrès durable.

L’adoption de l’IA dans le commerce électronique n’est plus optionnelle. La question n’est pas de savoir s’il faut mettre en œuvre l’IA mais comment le faire efficacement sans faire dérailler les opérations ou tomber dans la prise de décision émotionnelle et le perfectionnisme prématuré. Rappelez-vous que la mise en œuvre de l’IA est un voyage d’amélioration continue. Les entreprises qui embrassent cette philosophie tout en suivant des cadres de mise en œuvre structurés se positionnent pour prospérer alors que la recherche et le commerce transitent de plus en plus par des intermédiaires IA.

La complexité de l’intégration est réelle mais gérable. Lorsque les API n’existent pas, les approches de secours fonctionnent. La saisie manuelle de données, les fichiers CSV et le web scraping fournissent des solutions provisoires pendant que les intégrations appropriées se développent. L’architecture technique parfaite peut attendre. L’assistance IA utile ne le peut pas.