Perplexity lance un assistant shopping IA avec avatar d’essayage. Voici ce que cela change pour le retail français et comment s’y préparer concrètement.
L’IA shopping de Perplexity, un signal fort pour le retail
Plus de 70 % des Français préparent leurs achats en ligne avant de passer en caisse ou de commander. Pourtant, la plupart se perdent encore dans des filtres mal pensés et des listes de produits interminables. La recherche produit classique ne suit plus le rythme.
C’est exactement sur ce point que Perplexity vient d’attaquer, avec un assistant shopping IA capable de comprendre un contexte précis, de proposer des recommandations pertinentes et d’offrir un essayage virtuel de vêtements via avatar numérique. Après ChatGPT Shopping, la guerre de l’IA s’invite désormais au cœur de l’expérience d’achat omnicanale.
Pour les retailers français, ce n’est pas une curiosité de plus dans l’actualité tech : c’est un avant-goût de ce que vos clients vont exiger demain. Dans cette série sur l’intelligence artificielle dans le commerce de détail, cet article décortique le mouvement lancé par Perplexity et ce qu’il implique pour les enseignes mode, beauté, maison, sport ou luxe.
Ce que fait vraiment l’assistant shopping IA de Perplexity
L’assistant shopping IA de Perplexity ne se contente pas de renvoyer des liens produits. Il répond à une intention d’achat très précise, formulée en langage naturel, en tenant compte du contexte de vie de l’utilisateur.
Concrètement, on peut lui demander :
« Quelle est la meilleure veste d’hiver si j’habite à Brest, que je me déplace surtout en vélo et que j’ai un budget de 150 € ? »
L’IA va alors :
- interpréter le climat, le type de mobilité, le budget, le style attendu ;
- sélectionner des produits pertinents ;
- présenter le tout sous forme de cartes produits : photos, caractéristiques, avis, arguments de choix ;
- conserver le contexte pour la suite de la conversation (par exemple proposer ensuite des chaussures ou un bonnet assortis sans tout réexpliquer).
La réalité, c’est que Perplexity attaque le problème que la plupart des moteurs de recherche e‑commerce n’ont jamais vraiment réglé : comment passer d’un besoin réel (« j’ai froid sur mon vélo le soir ») à un produit concret, sans que le client ait à deviner lui-même les bons filtres et les bons mots-clés.
Une expérience d’achat conversationnelle
L’utilisateur n’est plus obligé de :
- tester dix requêtes différentes ;
- ouvrir 15 onglets ;
- comparer Ă la main les fiches techniques.
Il discute avec un assistant personnel, qui affine au fil des échanges : style plus casual ou plus business, tolérance au froid, préférence pour une marque, engagement écoresponsable, etc. C’est ce type de logique qui doit inspirer les retailers français : passer du « catalogue » au « conseil ».
Essayage virtuel : l’avatar qui change la donne pour la mode
La fonctionnalité la plus spectaculaire annoncée par Perplexity, c’est l’essayage virtuel via avatar numérique. L’idée est simple :
- l’utilisateur téléverse une photo de lui ;
- l’IA génère un avatar réaliste ;
- il peut alors « essayer » virtuellement des vêtements depuis l’interface de shopping IA (bouton « essayez »).
Techniquement, Perplexity s’appuie sur les modèles d’images de type Nano Banana (Google), capables de composer une image cohérente entre un corps virtuel et un vêtement. Pour l’utilisateur, le bénéfice est immédiat :
- meilleure projection du rendu sur sa silhouette ;
- réduction de l’incertitude (« est-ce que ça m’ira vraiment ? ») ;
- moins de retours produits pour cause de coupe ou de style déceptif.
Pour le retail, c’est stratégique : le coût logistique des retours explose, en particulier dans la mode. Un essayage virtuel crédible, intégré dans une expérience de shopping IA, peut :
- augmenter le taux de conversion (on se décide plus vite lorsque l’on se voit avec le produit) ;
- réduire les retours sur certaines catégories (manteaux, robes, chaussures, lunettes, etc.) ;
- enrichir l’expérience omnicanale (on essaie en ligne ce qu’on viendra éventuellement récupérer en magasin).
Les limites et enjeux côté Europe / France
Pour l’instant, Perplexity déploie d’abord ces fonctions aux États‑Unis. En Europe et en France, deux sujets majeurs vont conditionner l’adoption :
- Vie privée et RGPD : la création d’avatars à partir de photos impose des garanties très fortes sur la conservation des images, l’usage biaisé éventuel, la sécurité des données biométriques.
- Éthique et représentations : les algorithmes d’avatar doivent gérer la diversité des corps, des genres, des morphologies, sans stéréotypes ni exclusions.
Les enseignes françaises qui voudront proposer un essayage virtuel IA devront donc :
- travailler avec des fournisseurs techniquement solides et compatibles RGPD ;
- clarifier la politique de consentement et de suppression des données (photos, avatars, historiques) ;
- tester la solution avec des panels divers (tailles, origines, styles) pour Ă©viter les mauvaises surprises.
La mémoire persistante : une arme de personnalisation massive
Autre annonce clé de Perplexity : ses assistants IA disposent désormais d’une mémoire persistante. En clair, l’outil ne se contente plus de répondre à la dernière question, il retient les préférences de l’utilisateur dans le temps.
Quelques exemples de ce que la mémoire peut conserver :
- tailles habituelles (vĂŞtements, chaussures) ;
- préférences de style (minimaliste, streetwear, chic…) ;
- contraintes (budget moyen, matériaux à éviter, allergènes, couleurs proscrites) ;
- marque ou enseignes favorites ;
- contexte de vie (famille, enfants, animaux, télétravail…).
Perplexity promet un cadre :
- la mémoire est consultable et modifiable ;
- on peut la désactiver ;
- elle est automatiquement coupée en navigation privée.
Pour un retailer, ce principe est extrêmement puissant. Une IA conversationnelle dotée de mémoire devient un vrai conseiller personnel, capable par exemple de se souvenir que :
« L’hiver dernier, tu avais craqué pour une parka imperméable éco‑responsable, tu veux qu’on reste sur ce type de gamme cette année ? »
Sur plusieurs mois, cette continuité crée une relation de confiance qui dépasse largement le simple « compte client + carte de fidélité ».
Ce que les retailers français peuvent déjà faire
Même sans disposer d’un modèle maison façon Perplexity, un acteur du commerce de détail peut :
- centraliser ses données clients (achats, retours, navigation, avis) dans un data lake propre ;
- déployer un assistant IA sur son site / app qui exploite ces données avec le consentement du client ;
- utiliser cette mémoire pour :
- pré‑remplir les tailles et préférences ;
- adapter les recommandations à la météo locale et à la saison ;
- personnaliser les suggestions en fonction du canal (magasin, web, mobile).
La vraie question n’est plus « faut-il faire de la personnalisation ? », mais « à quel niveau de finesse et de transparence ? ». Les consommateurs français acceptent la personnalisation quand :
- ils comprennent clairement ce qui est mémorisé ;
- ils peuvent le contrĂ´ler ;
- ils voient un bénéfice immédiat (gain de temps, meilleure pertinence, moins de frustrations).
Pourquoi les moteurs type Perplexity menacent le SEO e‑commerce classique
Perplexity critique ouvertement :
- les barres de recherche traditionnelles, jugées inefficaces pour explorer ;
- les sites éditoriaux optimisés à l’affiliation, accusés de penser commission avant pertinence.
Ce n’est pas qu’un discours marketing. Si les assistants IA deviennent l’interface principale de recherche produit, une grande partie du trafic organique actuel des retailers va se déplacer vers ces moteurs conversationnels.
Vers un nouveau référencement : le « GEO »
On parle de plus en plus de Generative Engine Optimization (GEO) : l’art de rendre une offre compréhensible et recommandable par les IA génératives. Pour un retailer français, cela signifie :
- structurer les fiches produits avec des caractéristiques explicites (matière, usage, météo, niveau, style, contraintes spécifiques…) ;
- rédiger des descriptions claires, orientées usages réels, que l’IA peut facilement résumer et citer ;
- encourager les avis clients détaillés, qui servent de matière brute aux modèles ;
- documenter sa politique RSE, ses conditions de livraison, de retours, de réparabilité.
En pratique, un assistant IA ne va pas « lire » votre SEO comme Google en 2015. Il va comprendre votre offre. Les enseignes qui jouent la transparence, la structuration des données et la précision sur les usages seront mises en avant.
5 pistes concrètes pour les retailers français dès maintenant
Voici comment transformer l’annonce de Perplexity en plan d’action pour votre enseigne :
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Cartographier vos cas d’usage de conseil
Listez les 20 questions les plus fréquentes en magasin et en ligne :- « Quelle taille choisir ? »
- « Quel matelas si j’ai mal au dos ? »
- « Quel vélo électrique pour un trajet domicile‑travail de 15 km ? »
Ce sont vos scénarios prioritaires pour un futur assistant IA.
-
Améliorer la qualité de vos données produits
Sans données propres, l’IA ne vaut pas grand‑chose. Vérifiez :- attributs remplis de façon homogène ;
- photos multiples, sur différents profils ;
- informations d’usage (climat, intensité, fréquence).
L’objectif : rendre chaque produit compréhensible par une IA.
-
Tester un chatbot IA spécialisé retail
Plutôt qu’un chatbot générique, déployez un assistant formé sur :- votre catalogue ;
- vos guides d’achat ;
- vos politiques de service client.
Vous pouvez démarrer sur une seule catégorie (par exemple la mode ou le sport) et mesurer : conversion, temps passé, taux de retour.
-
Préparer l’avatar et l’essayage virtuel
Avant de foncer sur la techno, posez les bases :- quelles catégories produits sont prioritaires (jeans, manteaux, lunettes) ?
- quelles contraintes RGPD et de consentement ?
- comment intégrer l’avatar dans l’expérience omnicanale (essayage en ligne, retrait en magasin, cabine connectée) ?
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Clarifier votre promesse de personnalisation
Expliquez noir sur blanc à vos clients :- ce que vous mémorisez (tailles, préférences, historique) ;
- comment ils peuvent l’effacer ou le modifier ;
- quel avantage ils tirent de cette mémoire (meilleurs conseils, moins de retours).
Une personnalisation assumée, transparente, sera beaucoup mieux acceptée.
Pourquoi il faut s’y mettre avant que Perplexity arrive en France
Les annonces de Perplexity et d’OpenAI autour du shopping conversationnel montrent une chose : l’expérience de recherche produit va changer plus vite que prévu. Même si ces services ne sont pas encore officiellement déployés en France, vos clients vont s’habituer à ce niveau de confort ailleurs : recommandations contextualisées, mémoire, avatars, paiements intégrés.
Attendre, c’est prendre le risque de voir vos catalogues devenir de simples bases de données auxquelles des assistants tiers viendront se connecter, en vous reléguant au second plan. Travailler dès maintenant votre IA retail – données, conseil, personnalisation, cohérence omnicanale – c’est garder la main sur la relation client.
La bonne nouvelle ? La plupart des briques existent déjà : moteurs de recommandation, modèles conversationnels, solutions d’essayage virtuel, CDP, PIM… La vraie différence se fera sur votre capacité à penser comme Perplexity, mais avec votre culture de marque et vos magasins physiques.
Ceux qui réussiront seront ceux qui assument clairement : « Notre rôle n’est plus juste de vendre des produits, mais de conseiller, guider et rassurer chaque client à chaque étape du parcours, avec l’IA comme bras droit. »