Listes de cadeaux et IA Google : ce que les retailers doivent comprendre

Quand Google IA commence à écrire la liste de Noël de vos clients

En France, près d’un achat e-commerce sur deux en fin d’année commence par une recherche sur Google. En 2025, une partie de ces recherches ne renvoie plus seulement des liens, mais des recommandations générées par l’IA : idées cadeaux, produits similaires, suivi de prix, achats quasi automatisés.

Ce n’est pas une anecdote geek. Pour le commerce de détail français, cela signifie une chose très simple : la première interaction entre votre client et votre offre se fait de plus en plus via une IA qui n’est pas la vôtre, en l’occurrence Gemini et les agents IA de Google.

À partir d’un test très concret – « laisser l’IA de Google gérer une liste de cadeaux de fin d’année » – on voit déjà quelles conséquences cela peut avoir pour le retail : visibilité produit, pricing, disponibilité, mais aussi expérience client omnicanale.

Dans cette série sur l’Intelligence Artificielle dans le commerce de détail, ce billet se concentre sur un cas d’usage très parlant : le shopping de fin d’année piloté par l’IA de Google. L’objectif : comprendre comment ça fonctionne, ce que ça change pour les consommateurs… et ce que les retailers français doivent mettre en place maintenant.

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Comment l’IA de Google fabrique des idées cadeaux (et choisit vos concurrents)

L’application mobile Gemini ne se contente plus de répondre avec du texte. Elle s’appuie sur le Shopping Graph de Google, une base de données géante qui agrège des centaines de millions de fiches produits, prix, avis, stocks et promotions.

De la requête floue à des listes produits très concrètes

Dans le test décrit par ZDNet, l’auteur demande à Gemini : des idées cadeaux pour un fan de Doctor Who, et où les acheter.

L’IA fait trois choses très importantes pour un retailer :

• Elle structure le besoin : elle segmente en catégories (vêtements, cuisine, objets de collection, jeux, médias…).
• Elle sélectionne des produits : en piochant dans le Shopping Graph selon popularité, disponibilité, prix, avis, etc.
• Elle insère des points de vente : liens vers boutiques en ligne et parfois vers des enseignes physiques.

Dit autrement, l’IA joue le rôle de personal shopper. Elle filtre, trie, priorise. Si vos produits ne sont pas :

• bien indexés dans Google Shopping,
• correctement renseignés (titres, descriptions, attributs, images),
• compétitifs sur le prix et la disponibilité,

…ils ont tout simplement moins de chances de remonter dans les réponses IA aux requêtes de vos clients.

Ce que cela implique pour un retailer français

Même si certaines fonctionnalités IA ne sont pas encore disponibles dans l’UE à cause du DMA, la tendance est déjà claire :

• Les requêtes « conversationnelles » du type « il me faut un cadeau pour un ado fan de foot, budget 30 € » deviennent la norme.
• L’IA de Google oriente le trafic vers certaines offres plutôt que d’autres.
• La qualité de vos données produits devient un facteur de compétitivité aussi important que votre emplacement en centre-ville.

Pour tirer profit de cette évolution, un retailer doit traiter ses flux produits comme un actif stratégique d’IA commerce.

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IA agentique : quand Google appelle à votre place pour savoir si vous avez du stock

L’autre volet, plus discret mais tout aussi stratégique, c’est ce que Google appelle l’IA agentique : des agents capables d’exécuter des tâches pour le client.

Ce que l’agent IA sait faire côté consommateur

Dans l’exemple testé :

• Le client cherche un iPad Air sur Google.
• Il peut suivre le prix d’un modèle précis.
• Il peut demander à être alerté dès que le prix passe sous un certain seuil.
• Dans certains pays, il peut même autoriser Google à acheter automatiquement le produit dès que les conditions sont remplies.
• Autre fonction (via Duplex) : laisser Google appeler des magasins pour vérifier disponibilité et promotions.

Même si tout cela n’est pas encore déployé en France, la direction est limpide : l’IA automatise la comparaison, la négociation implicite (prix cible) et parfois l’achat.

Impact direct pour les enseignes physiques et e-commerçants

Ça change profondément les règles du jeu :

1. Votre prix devient une donnée temps réel surveillée par les agents IA.

   • Si vous êtes systématiquement au-dessus du marché, les alertes de prix ne se déclencheront jamais chez vous.
   • Si vous avez une politique de promotions ponctuelles peu lisible, vous risquez de ne pas être sélectionné au bon moment.

2. Votre information de stock doit être fiable et accessible.

   • Si vos données de disponibilité locale ne sont pas connectées à Google (type store inventory), les agents ne pourront tout simplement pas vous considérer.
   • Une erreur de stock renvoie une expérience très négative au client, qui imputera le problème… à vous, pas à Google.

3. L’agent IA vous contourne si votre parcours d’achat est trop complexe.

   • L’automatisation d’un achat impose des tunnels simples, API-friendly, avec peu d’étapes.
   • Un site lent, non optimisé mobile, ou avec trop de frictions (création de compte, formulaires interminables) réduit vos chances d’être choisi par un agent IA.

Pour un retailer, s’ignorer cette couche « agentique » revient à laisser les concurrents plus “branchés data” rafler les achats assistés par IA.

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Le casse-tête DMA : comment se préparer en France alors que tout n’est pas activé

En France et dans une grande partie de l’Europe, le mode IA de Google Search n’est pas pleinement disponible à cause du DMA (Digital Markets Act), qui encadre strictement les pratiques des très grandes plateformes.

Certains pourraient être tentés d’attendre que tout soit clarifié. Mauvaise idée.

Ce que les retailers peuvent déjà faire, malgré les limitations

Même sans accès complet à toutes les fonctionnalités :

1. Optimiser son catalogue pour l’IA, pas seulement pour le SEO classique
   • Structurer les fiches produits avec des attributs riches : matière, usage, style, tranche d’âge, occasion (cadeau, fête des mères, rentrée…).
   • Utiliser des descriptions orientées usage : « idée cadeau pour amateur de vin blanc sucré », « parfait pour un fan de séries SF ».
   • Travailler la qualité des images produits (claires, multiples angles, contexte d’usage).

1. Synchroniser prix et stocks en temps quasi réel

   • Mettre en place ou renforcer les flux vers Google Merchant Center.
   • Connecter les stocks des magasins physiques (click & collect, retrait en 2h, etc.).
   • Tester le suivi de prix depuis le point de vue client pour vos produits clés.

2. Mesurer l’impact IA dans vos analytics

   • Identifier les requêtes longue traîne et conversationnelles qui amènent du trafic.
   • Segmenter les parcours d’achat qui débutent par une recherche produit très précise (souvent issue d’une recommandation IA).

3. Préparer l’omnicanal piloté par l’IA

   • Proposer clairement les options : retrait magasin, livraison express, réservations.
   • Unifier les prix et les offres entre web et magasin pour éviter les frustrations.

Pourquoi se préparer maintenant

Le jour où les fonctionnalités IA seront totalement alignées avec le DMA en Europe, les retailers qui auront :

• un catalogue propre et décrivable par une IA,
• une infrastructure de données temps réel,
• un parcours d’achat simplifié,

prendront immédiatement l’avantage dans les réponses et recommandations IA. Les autres devront courir derrière.

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Vers un “personal shopper” IA pour chaque consommateur : opportunité ou perte de contrôle ?

Voici le vrai sujet stratégique : l’IA ne se contente plus d’aider à la recherche. Elle structure l’offre pour le client.

Dans l’exemple du vin de dessert : l’utilisateur explique à Google IA qu’il veut un vin doux, pour offrir, avec des conseils de présentation. L’IA répond avec :

• une sélection de bouteilles précises,
• des conseils d’accords (chocolat, tarte aux fruits),
• des suggestions d’emballage cadeau.

L’IA absorbe une partie de la fonction conseil que tenaient historiquement les cavistes, vendeurs en magasin, conseillers clientèle.

Ce que les retailers peuvent faire pour garder la main

1. Renforcer leur propre couche IA plutôt que la subir

   • Proposer un assistant IA sur le site ou l’app, entraîné sur vos produits, votre ton, vos services (retours, SAV, garanties).
   • Utiliser les mêmes logiques de conversation naturelle : « je cherche un cadeau pour un collègue, budget 20 €, plutôt tech ».

2. Créer du contenu “IA-friendly” riche et différenciant

   • Guides cadeaux thématiques (par persona, par budget, par occasion) que les IA peuvent citer.
   • FAQ structurées qui répondent aux « People Also Ask » : quel cadeau pour un fan de séries ?, comment offrir une bouteille de vin ?.
   • Fiches conseils reliées à vos produits, qui vous positionnent comme référence sur un segment.

3. Valoriser vos atouts locaux

   • L’IA agentique peut rechercher des produits près de chez moi. Mettez en avant :
     • retrait rapide,
     • disponibilité locale garantie,
     • services additionnels (paquet cadeau, conseils en magasin, SAV immédiat).
   • Pour un retailer français, c’est un levier fort face aux pure players internationaux.

4. Jouer le long terme sur la donnée client

   • L’IA de Google voit le client attention par attention (requêtes, clics).
   • Vous pouvez, vous, construire une relation dans la durée : historique d’achats, préférences, programmes de fidélité.
   • En combinant vos propres algorithmes de recommandation avec les signaux externes (trafic venant de Google IA), vous reprenez une partie du contrôle.

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Comment passer de l’observation à l’action dans votre enseigne

Voici un plan simple, réaliste pour un retailer français qui veut se préparer au shopping piloté par l’IA :

1. Audit express de vos données produits

   • Les titres sont-ils clairs, spécifiques, compréhensibles en langage naturel ?
   • Les descriptions répondent-elles à des usages (cadeau, sport, travail à domicile…) ?
   • Les attributs (taille, couleur, âge, matière, thème) sont-ils normalisés dans tout le catalogue ?

2. Mise à niveau Google Merchant + flux produits

   • Vérifier la complétude des attributs obligatoires et recommandés.
   • Intégrer la dimension locale (stocks magasin, retrait sur place).

3. Expérimentations internes “à la place du client”

   • Tester Gemini et Google Search comme un client le ferait :
     • "idée cadeau pour un gamer 15 ans budget 50 €"
     • "bouteille de vin blanc sucré à offrir"
     • "pyjama enfant Noël made in France"
   • Noter : est-ce que vos produits apparaissent ? Dans quelles conditions de prix et de disponibilité ?

4. Simplification du parcours d’achat

   • Objectif : qu’un agent IA ait le moins d’obstacles possible pour finaliser un panier.
   • Réduire les étapes, optimiser sur mobile, clarifier les options de livraison et de retrait.

5. Expérimenter votre propre assistant IA retail

   • Sur le site ou l’app, proposer un conseiller virtuel capable de :
     • générer des listes cadeaux personnalisées,
     • filtrer le catalogue selon des critères flous (style, ambiance, destinataire),
     • guider vers les services en magasin.

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Pourquoi cette saison des fêtes 2025 est un tournant pour le commerce de détail

Les tests de ZDNet avec l’IA de Google ne sont que la partie visible d’un changement beaucoup plus large : les décisions d’achat sont de plus en plus co-pilotées par des agents d’IA généralistes.

Pour le retail français, cela touche directement :

• la personnalisation client (listes cadeaux sur-mesure, recommandations intelligentes),
• la gestion des stocks (données de disponibilité fiables, accessibles en temps réel),
• le pricing dynamique (capacité à être compétitif quand un agent surveille les prix),
• l’expérience omnicanale (passer de Google à votre magasin ou votre site sans rupture).

Les enseignes qui traiteront l’IA non pas comme un gadget marketing, mais comme une nouvelle couche d’intermédiation incontournable, vont gagner des parts de marché sur les saisons à venir.

La vraie question n’est plus : "est-ce que mes clients vont utiliser l’IA pour faire leurs achats ?" – ils le font déjà. La question est : "vos produits, vos prix et votre expérience sont-ils prêts à être compris, choisis et recommandés par ces IA ?"

C’est maintenant que ça se joue.