Parcours d'Achat dans la Recherche par IA : Comment l'IA Redéfinit la Découverte et la Prise de Décision

Comprendre le parcours d’achat dans la recherche par IA

Le parcours d’achat dans la recherche par IA représente un changement fondamental dans la façon dont les clients découvrent, évaluent et achètent des produits et services. Contrairement au modèle traditionnel de tunnel linéaire qui progressait de la prise de conscience à la considération puis à la décision, le parcours d’achat alimenté par l’IA est dynamique, non linéaire et en constante évolution. Ce parcours englobe des interactions sur de multiples plateformes de recherche IA telles que ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews et Claude, où les acheteurs reçoivent désormais des réponses synthétisées, des recommandations et des comparaisons sans visiter les sites web individuels. Selon des recherches récentes, 68 % du parcours d’achat est désormais digital, et 62 % de la génération de demande traditionnelle sera pilotée par l’IA d’ici 2028, rendant cette transformation cruciale pour les entreprises qui doivent comprendre et s’adapter. Ce changement est important car les acheteurs s’appuient de plus en plus sur l’IA pour répondre à leurs questions, comparer les options et valider leurs décisions avant même de contacter les équipes commerciales, modifiant fondamentalement où et comment les marques obtiennent de la visibilité.

L’évolution des tunnels traditionnels vers les parcours pilotés par l’IA

Le tunnel marketing traditionnel fonctionnait sur un modèle prévisible et linéaire : la prise de conscience menait à la considération, qui menait à la décision. Cette structure fonctionnait bien quand les acheteurs avaient peu de sources d’information et suivaient des chemins relativement prévisibles. Cependant, la recherche par IA a bouleversé cette structure ordonnée en introduisant de multiples points d’entrée, une progression non séquentielle et des boucles continues entre les étapes. Les acheteurs modernes naviguent désormais entre exploration, validation et décision à leur propre rythme, revenant parfois à des étapes antérieures pour des recherches supplémentaires, ou sautant en avant lorsqu’ils trouvent suffisamment d’informations. Selon une étude de McKinsey, 50 % des consommateurs utilisent déjà la recherche alimentée par l’IA aujourd’hui, ce qui pourrait avoir un impact sur 750 milliards de dollars de revenus d’ici 2028. Les recherches de Bain & Company révèlent que 80 % des consommateurs s’appuient désormais sur des résultats rédigés par l’IA pour au moins 40 % de leurs recherches, changeant fondamentalement la manière dont l’information parvient aux acheteurs. De plus, 24 % à 41 % du comportement de recherche est désormais remodelé par l’IA générative, avec 6 % du trafic de recherche passant directement par des outils IA comme ChatGPT et Perplexity, tandis que 20 % à 35 % des résultats de recherche Google incluent désormais des aperçus générés par l’IA. Cette évolution signifie que le SEO seul n’est plus suffisant—les marques doivent désormais s’assurer d’être citées, évoquées positivement et visibles sur les canaux de découverte pilotés par l’IA.

Étapes du parcours d’achat alimenté par l’IA

Comment les plateformes de recherche IA façonnent la découverte des acheteurs

ChatGPT est devenu un outil de découverte principal pour plus de 25 % des parcours utilisateurs, les utilisateurs posant des questions en haut du tunnel pour comprendre les problèmes, explorer les solutions et comparer les options. L’interface conversationnelle de la plateforme permet aux acheteurs de poser des questions de suivi, d’affiner leur recherche et de valider les informations en temps réel. Perplexity se spécialise dans la fourniture de réponses citées et étayées par la recherche, aidant les acheteurs à comprendre des sujets complexes et à évaluer plusieurs perspectives simultanément. Google AI Overviews intègrent des résumés générés par l’IA directement dans les résultats de recherche, apparaissant dans 74 % des requêtes orientées résolution de problème, ce qui en fait un point de contact essentiel pour les acheteurs qui commencent leur parcours avec la recherche traditionnelle. Claude offre des réponses détaillées et nuancées qui séduisent les acheteurs recherchant des analyses approfondies et des évaluations réfléchies. Chaque plateforme influence différemment le parcours d’achat : ChatGPT stimule l’exploration et la définition du problème en amont, Perplexity soutient la validation et la comparaison, Google AI Overviews capte l’intention au moment de la recherche, et Claude permet une recherche approfondie et la validation des décisions. L’essentiel à retenir est que 60 % des recherches se terminent désormais sans que l’utilisateur ne visite un site web, ce qui signifie que les marques non citées dans les réponses IA manquent des opportunités d’influencer les acheteurs à des moments décisifs.

Les trois phases clés du comportement d’achat piloté par l’IA

Phase d’exploration : Les acheteurs débutent leur parcours en posant aux outils IA des questions ouvertes sur des problèmes, des tendances ou des solutions. Cette phase se caractérise par la collecte d’informations, la définition du problème et la prise de conscience initiale des solutions. Contrairement aux campagnes traditionnelles de notoriété qui poussent le message vers les acheteurs, l’exploration par recherche IA est tirée par la demande—les acheteurs cherchent activement l’information et l’IA fournit des réponses synthétisées de multiples sources. Pendant cette phase, 73 % des décideurs prévoient de s’appuyer davantage sur les chatbots IA à l’avenir, ce chiffre montant à 85 % chez les acheteurs IT. Les marques qui apparaissent dans les réponses générées par l’IA à ce stade établissent une crédibilité précoce et influencent la manière dont les acheteurs formulent leur problème.

Phase de validation : Une fois le problème compris, les acheteurs passent à la validation, où ils comparent les solutions, évaluent la pertinence et examinent la crédibilité des fournisseurs. Cette phase implique des boucles—les acheteurs peuvent poser à l’IA plusieurs questions de suivi, demander des comparaisons entre fournisseurs spécifiques ou chercher à valider leurs préférences émergentes. Les recherches basées sur des applications comme YouTube et Reddit dépassent désormais la recherche internet traditionnelle pour la découverte de fournisseurs, signalant que les acheteurs recherchent la validation par les pairs et des cas d’usage concrets. Les outils IA synthétisent ces informations, présentant aux acheteurs des comparaisons équilibrées et mettant en avant les différenciateurs clés. Les marques fréquemment citées lors des requêtes de validation et apparaissant dans les comparaisons générées par l’IA bénéficient d’un avantage significatif.

Phase de décision : La phase finale consiste à prendre la décision d’achat, mais elle a fondamentalement changé à l’ère de la recherche IA. Plutôt que de visiter le site web d’une marque pour prendre une décision finale, les acheteurs peuvent faire leur choix entièrement sur la base d’informations et recommandations synthétisées par l’IA. 69 % des acheteurs n’interagissent qu’avec du contenu qui leur semble personnalisé, ce qui signifie que la capacité de l’IA à adapter ses recommandations aux besoins individuels influence fortement les décisions finales. Cependant, les schémas de conversion évoluent—le trafic issu de sources d’IA générative avait 23 % de chances en moins de convertir en juillet 2025, contre 49 % en janvier, ce qui suggère que, si l’IA génère de la notoriété et de la considération, le parcours de conversion nécessite des points de contact et une personnalisation supplémentaires.

Considérations spécifiques au parcours d’achat selon la plateforme

Le parcours conversationnel de ChatGPT : ChatGPT permet un parcours d’achat basé sur le dialogue où les clients posent des questions, reçoivent des réponses et posent des questions de suivi au sein d’une même conversation. Cela offre aux marques des opportunités d’influencer plusieurs points de décision en une seule session. Les acheteurs utilisant ChatGPT commencent souvent par des questions larges (« Quels sont les meilleurs outils de gestion de projet ? ») avant de cibler progressivement leur recherche d’après les réponses de l’IA. Les marques fréquemment citées dans les données d’entraînement de ChatGPT et apparaissant dans plusieurs réponses successives bénéficient d’un avantage de visibilité cumulatif.

Le parcours validé par la recherche de Perplexity : L’accent mis par Perplexity sur les citations et l’attribution des sources crée un parcours où les acheteurs peuvent vérifier l’information et explorer les sources originales. Cette plateforme séduit les acheteurs orientés recherche qui souhaitent valider les recommandations IA auprès des sources primaires. Le parcours sur Perplexity implique une évaluation plus délibérée, les acheteurs cliquant sur les sources citées pour vérifier les affirmations et évaluer directement la crédibilité des fournisseurs.

Le parcours intégré de Google AI Overviews : Google AI Overviews apparaît directement dans les résultats de recherche, créant un parcours où les acheteurs rencontrent des informations synthétisées par l’IA au moment de l’intention de recherche. Cette intégration signifie que les acheteurs peuvent ne jamais quitter l’écosystème Google, rendant la visibilité dans les AI Overviews cruciale pour capter l’intention. Le parcours est plus rapide et immédiat que sur les autres plateformes, les acheteurs faisant des évaluations rapides sur la base des synthèses IA avant de décider de visiter des sites web.

Le parcours approfondi de Claude : La force de Claude dans l’analyse nuancée et détaillée le rend précieux pour les acheteurs menant des recherches approfondies et cherchant des évaluations complètes. Le parcours acheteur sur Claude implique souvent des conversations plus longues, des suivis détaillés et une exploration plus poussée de sujets complexes. Les marques capables de fournir des informations détaillées et bien structurées que Claude peut synthétiser et présenter efficacement prennent l’avantage sur cette plateforme.

Principaux facteurs influençant le comportement d’achat dans la recherche IA

• Fréquence de citation : Les marques citées plusieurs fois dans les réponses IA gagnent en crédibilité et influencent la perception des acheteurs
• Structure du contenu : Un contenu bien organisé et clairement formaté a plus de chances d’être extrait et cité par les systèmes IA
• Pertinence sémantique : Un contenu répondant directement aux questions des acheteurs et utilisant une terminologie cohérente est mieux classé dans la synthèse IA
• Autorité de la source : Les marques établies comme sources faisant autorité dans leur domaine sont citées de manière préférentielle par les systèmes IA
• Personnalisation en temps réel : La capacité de l’IA à adapter ses réponses au contexte individuel de l’acheteur influence fortement la prise de décision
• Présence multi-plateforme : Les acheteurs recoupent souvent l’information sur plusieurs plateformes IA, ce qui nécessite une visibilité cohérente
• Historique de conversation : Les systèmes IA se souviennent des questions et réponses précédentes au sein d’une session, créant des parcours dépendants du chemin emprunté
• Signaux de validation par les pairs : L’IA intègre la preuve sociale, les avis et les retours communautaires dans ses recommandations
• Déclencheurs de comparaison : Certaines requêtes acheteurs déclenchent des comparaisons générées par l’IA, rendant le positionnement concurrentiel crucial
• Signaux d’intention : L’IA détecte l’intention de l’acheteur via la formulation des questions, les schémas de suivi et la profondeur d’engagement

L’impact de la recherche IA sur la conversion et le chiffre d’affaires

Le parcours d’achat dans la recherche par IA a des implications directes sur le chiffre d’affaires et la conversion. Selon Bain & Company, 80 % des consommateurs s’appuient sur des résultats rédigés par l’IA pour au moins 40 % de leurs recherches, et cette dépendance réduit le trafic web organique de 15 %. Cependant, la relation entre visibilité IA et conversion est complexe. Si la recherche IA impacte plus de 25 % des parcours utilisateurs, les taux de conversion issus de sources IA évoluent. Le trafic issu de sources d’IA générative avait 23 % de chances en moins de convertir en juillet 2025, ce qui suggère que, même si l’IA génère de la notoriété et de la considération, des points de contact supplémentaires sont nécessaires pour convertir. Cela indique que le parcours d’achat dans la recherche IA nécessite une stratégie de conversion différente de celle du marketing digital traditionnel. Les marques doivent se concentrer sur le fait d’être citées et recommandées par les systèmes IA lors des phases d’exploration et de validation, puis s’assurer de disposer de mécanismes de conversion efficaces lorsque les acheteurs visitent enfin leur site web ou contactent les équipes commerciales.

Implications stratégiques pour le marketing et les ventes

La transformation du parcours d’achat dans la recherche par IA exige des changements fondamentaux dans l’approche marketing et commerciale des organisations. Selon IDC, 62 % de la génération de demande traditionnelle sera pilotée par l’IA d’ici 2028, ce qui signifie que les organisations doivent adapter leurs stratégies dès maintenant. Le rôle du marketing s’est élargi, passant de la génération de notoriété à l’orchestration complète du parcours, reliant produit, ventes et expérience client à travers l’intelligence acheteur. Cela requiert de nouvelles compétences : la maîtrise de l’IA, de l’ingénierie des prompts aux workflows agentiques, devient une compétence essentielle pour les équipes marketing. Les équipes commerciales doivent s’adapter à des acheteurs qui arrivent après des recherches approfondies, ayant déjà exploré les options et formé des préférences préliminaires via les interactions IA. Le tunnel de vente traditionnel—génération de leads, qualification, closing—est remplacé par un modèle où la vente se concentre sur la validation, la personnalisation et la construction de la relation avec des acheteurs déjà informés. Les organisations qui comprennent et optimisent le parcours d’achat recherche IA capteront la demande plus tôt, influenceront les décisions plus efficacement et convertiront plus efficacement que les concurrents restés sur des modèles de tunnel traditionnels.

Surveiller la visibilité de votre marque dans les parcours de recherche IA

Comprendre où votre marque apparaît dans le parcours d’achat dans la recherche par IA est essentiel pour la stratégie marketing moderne. AmICited offre une visibilité sur la façon dont votre marque est citée, évoquée et recommandée sur ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews et Claude. En surveillant la présence de votre marque sur ces plateformes, vous pouvez identifier les étapes du parcours d’achat que vous influencez, là où les concurrents prennent l’avantage, et comment optimiser votre contenu pour la citation IA. Cette surveillance révèle si votre marque apparaît lors des phases d’exploration (définition du problème), de validation (comparaison et évaluation) ou de décision (recommandations finales). Avec cette intelligence, vous pouvez ajuster votre stratégie de contenu, améliorer votre pertinence sémantique et garantir votre visibilité aux moments les plus critiques du parcours d’achat piloté par l’IA. Les organisations utilisant la surveillance de la recherche IA rapportent une meilleure compréhension du comportement des acheteurs, des stratégies de contenu plus efficaces et une capacité accrue à rivaliser sur un marché orienté IA.

Évolution future du parcours d’achat dans la recherche IA

Le parcours d’achat dans la recherche par IA continuera d’évoluer à mesure que la technologie IA progresse et que les attentes des acheteurs évoluent. IDC prévoit que 62 % de la génération de demande traditionnelle sera pilotée par l’IA d’ici 2028, signalant une adoption et une intégration accélérées de l’IA dans les processus de découverte des acheteurs. Les développements futurs incluront probablement une personnalisation plus sophistiquée, l’IA apprenant les préférences individuelles des acheteurs et affinant ses recommandations avec une précision croissante. Les workflows IA agentiques permettront aux systèmes IA de prendre des mesures autonomes au nom des acheteurs—recherche d’options, demande de devis, voire négociation des conditions—compressant encore davantage le parcours d’achat et réduisant les points de contact humains. L’IA multimodale intégrera vidéo, audio et contenus interactifs dans les parcours, créant des expériences de découverte plus riches et engageantes. Le rôle de la confiance digitale deviendra de plus en plus important, les acheteurs attendant de la transparence sur la façon dont l’IA utilise leurs données et formule ses recommandations. Les organisations qui instaurent la confiance via des pratiques IA transparentes et une gestion éthique des données gagneront un avantage concurrentiel. Enfin, l’intégration de l’IA sur l’ensemble du cycle de vie client—de la découverte au support—créera des parcours continus plutôt que des étapes distinctes, obligeant les organisations à envisager l’engagement acheteur comme une relation continue et évolutive plutôt qu’une progression linéaire vers l’achat.