IA et eCommerce : ce que les détaillants doivent retenir des nouvelles habitudes d’achat des Canadien(ne)s

L’intelligence artificielle n’est plus seulement un sujet d’innovation ou de planification stratégique. Elle commence déjà à influencer la façon dont les consommateur(rice)s cherchent, comparent et choisissent des produits en ligne. 

C’est l’un des constats qui ressort de la quatrième édition du Portrait des tendances eCommerce réalisé par Novatize en collaboration avec Léger. Cette année, l’étude met en lumière un changement important : l’IA s’installe progressivement dans les comportements d’achat des Canadien(ne)s, surtout lorsqu’elle répond à un besoin très concret. 

Selon les résultats 2026, 52 % des Canadien(ne)s ont déjà utilisé un outil d’IA dans un contexte d’achat en ligne, comparativement à 39 % en 2025. L’ouverture envers ces outils progresse également : 63 % des répondant(e)s se disent maintenant enclin(e)s à utiliser l’IA dans leur parcours d’achat.

« L’IA en magasinage n’est plus un sujet de futur : plus de la moitié des Canadien(ne)s l’ont déjà utilisée dans un contexte d’achat en ligne. » Thavy Khamtan, Novatize 

Pour les détaillants, le signal est clair, il ne s’agit plus seulement de se demander si l’IA aura un impact sur le commerce de détail, mais de comprendre où elle crée réellement de la valeur pour les client(e)s. 

Les consommateur(rice)s n’utilisent pas l’IA simplement parce qu’elle est tendance, ils l’utilisent lorsqu’elle les aide à prendre une meilleure décision.

Le principal cas d’usage identifié dans l’étude est la comparaison de produits ou de marques avec au total, 44 % des Canadien(ne)s se disent enclin(e)s à utiliser l’IA pour comparer des produits, comprendre les différences entre des options similaires ou évaluer une marque par rapport à une autre.

Cette donnée est particulièrement importante pour les détaillants. Elle montre que l’IA est perçue comme un outil d’aide à la décision, pas seulement comme un outil conversationnel. Les client(e)s cherchent à gagner du temps, à réduire l’incertitude et à mieux comprendre ce qui distingue une option d’une autre.

Dans un contexte où les catalogues en ligne peuvent contenir des centaines, voire des milliers de références, cette attente devient structurante. Plus l’offre est vaste, plus les client(e)s ont besoin d’accompagnement pour naviguer, filtrer, comparer et choisir.

Toutes les catégories de produits ne sont pas touchées de la même façon. Les résultats montrent que l’intérêt pour l’IA est plus marqué dans les catégories où le choix est plus complexe, plus technique ou plus engageant.

L’électronique arrive en tête, avec 28 % des Canadien(ne)s qui se disent enclin(e)s à utiliser un outil d’IA pour cette catégorie. Les électroménagers suivent avec 25 %, puis à égalité, la maison et décoration ainsi que la santé et le bien-être, à 22 %.

Ces résultats ne sont pas surprenants puisque qu’il s’agit de catégories où les consommateur(rice)s doivent souvent comparer plusieurs caractéristiques, comprendre des différences techniques, évaluer la compatibilité avec leurs besoins ou valider un achat plus coûteux.

Pour les détaillants, cela signifie que l’IA ne devrait pas être déployée de façon uniforme partout. La priorité devrait plutôt être donnée aux endroits où elle peut réellement aider le ou la client(e) à prendre une décision plus éclairée.

Un détaillant en électroménagers pourrait, par exemple, utiliser l’IA pour aider un client à comparer des modèles selon l’espace disponible, la consommation énergétique, les fonctionnalités, le budget et les délais de livraison. Un détaillant en rénovation pourrait s’en servir pour guider le choix d’un produit selon le type de projet, le niveau d’expertise ou la compatibilité avec d’autres matériaux.

Dans ces cas, l’IA devient un outil de clarification. Elle réduit la friction au moment où le client a le plus besoin d’aide.

L’adoption croissante de l’IA ne signifie pas que tous les détaillants doivent ajouter rapidement un assistant intelligent à leur site Web. Une intégration mal ciblée peut même ajouter de la complexité plutôt que de simplifier l’expérience.

La première étape consiste plutôt à identifier les moments du parcours où les client(e)s ont le plus besoin d’accompagnement.

1. Prioriser les décisions complexes

Les détaillants devraient commencer par les catégories où les client(e)s hésitent le plus, comparent davantage ou consultent plus souvent le service client avant d’acheter.

Quelques questions utiles à se poser :

• Quels produits génèrent le plus de questions avant l’achat?
• Quelles catégories ont un taux de retour élevé?
• Où les client(e)s abandonnent-ils leur parcours?
• Quels achats demandent le plus de comparaison ou d’explication?
• Quelles informations sont souvent manquantes ou difficiles à comprendre?

Ces zones représentent souvent les meilleurs points de départ pour tester des usages d’IA.

L’IA dépend fortement de la qualité des données disponibles. Si les fiches produits sont incomplètes, incohérentes ou peu structurées, les outils d’IA auront plus de difficulté à interpréter l’offre, à reconnaître les produits et à formuler des recommandations pertinentes.

Les détaillants devraient donc revoir la qualité de leurs informations produit : titres, descriptions, attributs, variantes, compatibilités, dimensions, disponibilités, politiques de retour, délais de livraison et avis clients. Pour rendre les comparaisons possibles entre différents environnements, il devient aussi essentiel d’utiliser des identifiants universels comme les SKU, GTIN, UPC ou EAN. Ces identifiants permettent de reconnaître un produit de façon plus fiable, même lorsqu’il est présenté sur plusieurs plateformes, canaux ou catalogues.

Au-delà du contenu visible par le client, la structure technique de l’information devient tout aussi importante. L’utilisation d’un HTML sémantique, d’attributs normalisés et de données structurées, notamment en JSON-LD selon les standards de Schema.org, aide les moteurs de recherche, assistants d’IA et agents conversationnels à comprendre plus précisément les produits. C’est aussi ce qui permet de rendre les attributs produits plus lisibles dans les formats attendus par les nouveaux protocoles liés au commerce agentique, comme l’UCP et l’ACP.

Sans cette structure, les outils d’IA risquent de deviner, de mal interpréter certaines informations ou simplement d’ignorer un produit. Une bonne donnée produit ne sert donc plus seulement à améliorer l’expérience sur le site Web. Elle devient essentielle pour être compris, comparé et recommandé dans des parcours d’achat de plus en plus influencés par l’IA.

2. Améliorer la qualité et la structure des informations produit

L’IA dépend fortement de la qualité des données disponibles. Si les fiches produits sont incomplètes, incohérentes ou peu structurées, les outils d’IA auront plus de difficulté à interpréter l’offre, à reconnaître les produits et à formuler des recommandations pertinentes.

Les détaillants devraient donc revoir la qualité de leurs informations produit : titres, descriptions, attributs, variantes, compatibilités, dimensions, disponibilités, politiques de retour, délais de livraison et avis clients. Pour rendre les comparaisons possibles entre différents environnements, il devient aussi essentiel d’utiliser des identifiants universels comme les SKU, GTIN, UPC ou EAN. Ces identifiants permettent de reconnaître un produit de façon plus fiable, même lorsqu’il est présenté sur plusieurs plateformes, canaux ou catalogues.

Au-delà du contenu visible par le client, la structure technique de l’information devient tout aussi importante. L’utilisation d’un HTML sémantique, d’attributs normalisés et de données structurées, notamment en JSON-LD selon les standards de Schema.org, aide les moteurs de recherche, assistants d’IA et agents conversationnels à comprendre plus précisément les produits. C’est aussi ce qui permet de rendre les attributs produits plus lisibles dans les formats attendus par les nouveaux protocoles liés au commerce agentique, comme l’UCP et l’ACP.

Sans cette structure, les outils d’IA risquent de deviner, de mal interpréter certaines informations ou simplement d’ignorer un produit. Une bonne donnée produit ne sert donc plus seulement à améliorer l’expérience sur le site Web. Elle devient essentielle pour être compris, comparé et recommandé dans des parcours d’achat de plus en plus influencés par l’IA.

3. Rendre les comparaisons plus utiles

Puisque la comparaison est le cas d’usage le plus fort, les détaillants ont intérêt à structurer leurs contenus autour des critères qui influencent réellement la décision d’achat.

Un bon comparateur ne devrait pas seulement présenter des produits côte à côte. Il devrait aider le client à comprendre ce qui change réellement d’une option à l’autre : performance, usage recommandé, compatibilité, durabilité, entretien, prix total, disponibilité, garantie ou niveau de service.

Pour y arriver, les informations doivent être normalisées et comparables d’un produit à l’autre. Par exemple, deux produits ne devraient pas décrire une même caractéristique de trois façons différentes. Les attributs doivent être cohérents, lisibles et présentés dans des formats faciles à interpréter, autant pour les client(e)s que pour les outils d’IA.

L’objectif n’est donc pas seulement de montrer plus d’information, mais de rendre cette information plus claire, plus fiable et plus facilement exploitable. C’est cette structure qui permet aux client(e)s, aux moteurs de recherche et aux agents d’IA de comparer les bonnes informations, au bon moment, et de soutenir une décision d’achat plus éclairée.

4. Résumer les avis clients

Les avis clients sont devenus une source d’information essentielle, mais ils peuvent être difficiles à consulter lorsque le volume est élevé. L’IA peut aider à résumer les thèmes récurrents : qualité, taille, confort, installation, durabilité, bruit, performance, service après-vente ou rapport qualité-prix.

Pour les détaillants, c’est une occasion d’aider les client(e)s à comprendre plus rapidement les forces et les limites d’un produit. Cela peut aussi renforcer la confiance, à condition que les résumés demeurent transparents, nuancés et basés sur des avis réels.

5. Prévoir un « humain dans la loop »

L’IA peut simplifier plusieurs étapes du parcours, mais elle ne remplace pas entièrement le rôle du service client ou des conseiller(ère)s.

Pour les achats complexes, les cas sensibles ou les situations où la confiance est essentielle, le relais humain demeure important. Les détaillants devraient donc concevoir des expériences hybrides : l’IA pour répondre rapidement aux questions simples, filtrer les options ou résumer l’information; l’humain pour accompagner les décisions plus complexes.

L’arrivée de l’IA dans les parcours d’achat transforme progressivement le rôle de la donnée produit. Celle-ci ne sert plus seulement à alimenter un site transactionnel, un catalogue ou une campagne publicitaire. Elle influence désormais la découvrabilité, la recommandation et la capacité d’une marque à être bien interprétée par des systèmes automatisés.

Dans un environnement où les client(e)s utilisent des outils comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot pour comparer des produits, les détaillants doivent s’assurer que leur offre est lisible autant pour les humains que pour les agents d’IA.

Cela exige des fondations solides : un catalogue propre, des données cohérentes, des contenus utiles, des règles claires et des informations opérationnelles fiables.

Une donnée de mauvaise qualité peut entraîner de mauvaises recommandations, une perte de visibilité ou une expérience client décevante. À l’inverse, une donnée bien structurée peut devenir un avantage concurrentiel direct.

L’IA ne peut pas créer une bonne expérience si elle s’appuie sur des informations fragmentées. Pour qu’un outil puisse recommander un produit, confirmer sa disponibilité, tenir compte du canal d’achat ou guider un(e) client(e) vers la bonne option, les données doivent circuler entre les différents systèmes de l’entreprise.

C’est là que le commerce unifié devient une fondation importante. Les détaillants qui connectent mieux leurs données produit, leurs stocks, leurs prix, leurs promotions, leurs commandes, leur service client et leurs canaux de vente sont mieux placés pour offrir des expériences d’IA réellement utiles.

Par exemple, une recommandation d’IA a beaucoup plus de valeur si elle tient compte de la disponibilité en magasin, des délais de livraison, des politiques de retour, des préférences du client ou de son historique d’achat. À l’inverse, une expérience d’IA mal connectée aux opérations peut créer de la confusion, recommander des produits non disponibles ou donner des réponses incohérentes.

Pour les détaillants, l’enjeu n’est donc pas seulement d’ajouter une couche d’IA au parcours. Il faut d’abord s’assurer que les fondations du commerce unifié sont en place pour que l’expérience soit fiable, cohérente et réellement utile, peu importe le canal utilisé par le ou la client(e).

Cette réflexion rejoint d’ailleurs les constats partagés lors de notre événement post-NRF présenté à Montréal en janvier dernier. Dans un précédent article publié sur le blogue du CQCD, nous abordions déjà l’émergence du commerce agentique et de l’UCP, et ce que ces nouveaux standards pourraient changer concrètement pour les détaillants. Les résultats de l’étude Novatize et Léger viennent renforcer cette même idée : pour être prêts à des parcours d’achat de plus en plus influencés par l’IA, les détaillants doivent d’abord miser sur des fondations solides, des données fiables et une architecture capable de connecter leurs opérations.

Les résultats 2026 montrent que l’IA est une tendance réelle, mais ils invitent aussi à la prudence. Tous les investissements en IA ne sont pas automatiquement pertinents. Les consommateur(rice)s l’adoptent lorsqu’elle réduit une friction réelle du parcours, pas lorsqu’elle ajoute une couche technologique sans valeur claire.

Pour les détaillants, la bonne question n’est donc pas : « Quelle technologie d’IA devrions-nous déployer? ». La bonne question est plutôt : « Quelle décision d’achat voulons-nous aider notre client à prendre? »

C’est à partir de cette réponse que les cas d’usage deviennent plus clairs.

Le Portrait des tendances eCommerce en 2026 met en lumière la progression de l’intelligence artificielle dans les habitudes d’achat des Canadien(ne)s. Pour les détaillants, l’enjeu ne consiste plus seulement à adopter de nouvelles technologies, mais à s’assurer que leur organisation est prête à évoluer dans ces nouveaux parcours d’achat.

Cette transformation repose sur des fondations essentielles : des données de qualité, des contenus bien structurés et des systèmes interconnectés. Ensemble, elles permettent aux détaillants de devenir une source d’information fiable, non seulement pour leurs client(e)s, mais aussi pour les agents d’intelligence artificielle qui influencent désormais leurs décisions d’achat.

Obtenez un diagnostic stratégique du commerce agentique. Novatize propose un assessment pour évaluer votre présence actuelle, la qualité de vos données et contenus, ainsi que la structure de votre écosystème de commerce afin de mieux vous préparer à l’ère du commerce agentique.

Découvrez le diagnostic stratégique du commerce agentique de Novatize.

Téléchargez le rapport complet. Pour découvrir l’ensemble des résultats du Portrait des tendances eCommerce 2026 : IA et eCommerce — ce que les Canadien(ne)s adoptent réellement en 2026, consultez le rapport complet de Novatize réalisé en collaboration avec Léger.