Une étude de Productrise révèle que le mode AI de Google affiche des produits plus chers et des vendeurs différents du carrousel Shopping traditionnel.

L'expérience d'achat en ligne traverse une mutation profonde avec l'intégration massive de l'intelligence artificielle dans les moteurs de recherche. Si la promesse est celle d'une navigation simplifiée et de recommandations plus pertinentes, une analyse récente soulève des questions cruciales sur la transparence des prix et les critères de sélection des produits. Les données recueillies par la société Productrise suggèrent que le passage au mode AI de Google pourrait s'avérer coûteux pour l'utilisateur final.

Une divergence tarifaire marquée entre les deux modes

Le constat est sans appel pour les produits identiques : lorsqu'un même article apparaît à la fois dans les résultats de recherche traditionnels et dans le mode AI, le prix affiché dans ce dernier est en moyenne 21,6 % plus élevé. Cette différence ne concerne pas seulement des produits isolés, mais une tendance lourde observée sur un échantillon massif. En élargissant l'analyse à l'ensemble des produits recommandés, sans se limiter aux correspondances exactes, l'écart se creuse encore davantage, les annonces du mode AI étant globalement 49 % plus chères que celles de la recherche classique.

L'étude révèle que dans 38,1 % des cas où un produit est présent dans les deux interfaces, on observe une divergence de prix. Plus frappant encore, dans 68,4 % de ces cas de divergence, c'est le mode AI qui propose le prix le plus élevé. Cette situation remet en question la capacité de l'IA à optimiser la recherche du meilleur rapport qualité-prix pour le consommateur, privilégiant potentiellement d'autres critères de classement encore opaques.

Le Shopping Graph face à la réalité des résultats

Interrogé sur ces disparités, Google a apporté une réponse technique. Le géant de Mountain View affirme que tous les résultats d'achat, qu'ils proviennent de la page de recherche classique ou du mode AI, sont alimentés par la même source de données : le Shopping Graph. Selon l'entreprise, l'utilisateur conserve la possibilité de cliquer sur une fiche produit pour comparer les prix entre différents détaillants et choisir l'option la plus avantageuse.

Pourtant, les chiffres de Productrise montrent que la transition entre le carrousel de produits populaires et les réponses de l'IA n'est pas une simple redistribution. Le taux de recouvrement est extrêmement faible : seulement 1,28 % des produits classés dans la recherche traditionnelle apparaissent également dans le mode AI pour une même requête effectuée le même jour. Cette rupture quasi totale suggère que les algorithmes de sélection fonctionnent selon des logiques distinctes, malgré l'utilisation d'une base de données commune.

Une sélection de vendeurs radicalement différente

L'analyse ne s'arrête pas au prix ; elle touche également à l'identité des marchands mis en avant. Pour les rares produits qui parviennent à figurer dans les deux modes de recherche, le vendeur principal listé diffère dans 49,6 % des cas. Près d'une fois sur deux, l'IA oriente l'utilisateur vers un marchand différent de celui privilégié par le carrousel Shopping classique.

Cette divergence est d'autant plus significative que le mode AI limite drastiquement le nombre d'options présentées. Là où le carrousel traditionnel affiche en moyenne 27,8 produits par requête, le mode AI n'en propose que 3,9. Cette réduction drastique du choix, combinée à une tendance pour des prix plus élevés, réduit la visibilité des vendeurs les plus compétitifs sur les tarifs, au profit d'une sélection restreinte et plus onéreuse.

Méthodologie et périmètre de l'observation

Pour parvenir à ces conclusions, Productrise a mis en place un dispositif de surveillance rigoureux entre le 9 et le 31 août 2026. L'étude a porté sur plus de 2 millions de fiches produits et 100 000 résultats de recherche (SERP) et réponses AI, principalement aux États-Unis et au Royaume-Uni. Les chercheurs ont exécuté des requêtes identiques, au même moment et le même jour, pour isoler la variable du mode de recherche.

Il est important de noter que les requêtes étaient principalement axées sur des produits déjà suivis par la plateforme de Productrise, et non sur un échantillon aléatoire de toutes les recherches Google. Néanmoins, la volumétrie des données permet de dresser un portrait préoccupant de la visibilité des produits. Comme le souligne Search Engine Journal, une position dominante dans le carrousel classique ne garantit absolument pas une visibilité dans le mode AI.

L'expérience d'achat en ligne commence à ressembler à quelque chose de radicalement différent, et les consommateurs pourraient en payer le prix.

L'ombre du surveillance pricing et les enjeux éthiques

Si l'étude ne prouve pas explicitement que Google utilise des données personnelles pour ajuster les prix en temps réel — une pratique controversée connue sous le nom de surveillance pricing — elle soulève des interrogations légitimes. Le fait que l'IA privilégie des produits plus chers suggère que le critère du prix n'est pas le facteur déterminant dans son algorithme de recommandation.

Cette opacité algorithmique devient un enjeu majeur pour les e-commerçants. Si l'IA privilégie des vendeurs dont les prix sont plus élevés, cela pourrait inciter certains marchands à augmenter leurs tarifs pour correspondre aux critères de visibilité de l'IA, créant ainsi une inflation artificielle induite par l'outil de recherche. Les entreprises de SEO e-commerce, comme Productrise, alertent ainsi sur la nécessité de surveiller non plus seulement le classement classique, mais spécifiquement l'exposition dans les interfaces conversationnelles.

Impact et perspectives pour les entreprises en France

Pour le tissu entrepreneurial français, composé majoritairement de PME et de commerçants indépendants, ces révélations sont cruciales. Dans un contexte où le plan France 2030 pousse à la numérisation et à l'adoption de l'IA, la dépendance aux algorithmes de Google devient un risque stratégique. Si le mode AI tend à ignorer les prix les plus bas pour privilégier d'autres critères, les e-commerçants français misant sur une stratégie de prix agressive pourraient voir leur visibilité s'effondrer.

L'entrée en vigueur de l'AI Act européen apporte ici un cadre protecteur potentiel. La réglementation européenne sur l'IA impose des exigences de transparence, notamment sur la manière dont les systèmes d'IA influencent les décisions ou les choix des utilisateurs. Si anormallités tarifaires systématiques sont prouvées, les autorités de régulation pourraient exiger de Google une plus grande clarté sur les critères de classement du mode AI.

Les entreprises locales doivent donc adapter leur stratégie de visibilité. Il ne s'agit plus seulement d'optimiser des fiches produits pour le Shopping Graph, mais de comprendre comment l'IA interprète la valeur d'un produit. Pour les entrepreneurs français, l'enjeu est de ne pas rester otages d'une boîte noire algorithmique qui pourrait, paradoxalement, pénaliser l'efficacité économique et le pouvoir d'achat des consommateurs européens.

Questions fréquentes

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Sources: Searchenginejournal, Productrise, Futurism ·