ChatGPT défie Google avant le Black Friday : tout savoir sur la fonction Shopping Research
À l’approche du Black Friday et des fêtes de fin d’année, OpenAI annonce le déploiement de « Shopping Research » propulsé par une version inédite de son modèle, le GPT-5 mini. L’objectif : transformer le chatbot conversationnel en un véritable assistant d’achat capable de raisonner, de comparer et de guider l’utilisateur jusqu’à la transaction.
Ce lancement intervient dans un contexte de mutation profonde pour les acteurs du e-commerce. Alors que Google intègre de plus en plus d’IA dans ses résultats de recherche (SGE) et que des concurrents comme Perplexity ou Amazon affutent leurs algorithmes de recommandation, OpenAI tente de préempter l’étape cruciale de la « découverte produit ».
La vidéo de présentation officielle de la nouveauté :
Une stratégie contextuelle : capter le trafic transactionnel
Le timing de cette annonce n’est pas anodin. En déployant Shopping Research juste avant la période cruciale des fêtes, OpenAI s’attaque directement aux requêtes transactionnelles, celles qui ont le plus de valeur économique.
Jusqu’ici, des centaines de millions d’utilisateurs se servaient de ChatGPT pour dégrossir un sujet ou obtenir des idées de cadeaux. Désormais, l’outil est structuré pour accompagner la fin du tunnel de conversion.
La fonctionnalité est disponible dès aujourd’hui sur les interfaces web et mobile pour les utilisateurs connectés (plans Free, Plus, Team et Edu). Fait notable pour cette période commerciale : OpenAI ouvre un usage quasi illimité de cet outil à tous les utilisateurs, y compris les comptes gratuits, durant les fêtes.
C’est une stratégie d’adoption massive visant à créer une nouvelle habitude de consommation : ne plus « googliser » un produit, mais demander à ChatGPT de le « chercher et comparer ».
Shopping Research : au-delà de la simple liste de liens
La promesse de Shopping Research repose sur la réduction de la friction. Le parcours d’achat classique impose souvent de naviguer entre une douzaine d’onglets, de comparer des fiches techniques hétérogènes et de lire des avis dispersés. OpenAI propose de déléguer cette charge cognitive à l’IA.
Concrètement, l’outil ne se contente pas d’afficher des produits. Il construit un « guide de l’acheteur » personnalisé. Si un utilisateur cherche « le meilleur aspirateur balai pour un petit appartement avec un chat », l’IA ne va pas seulement sortir les meilleures ventes Amazon. Elle va structurer sa réponse en expliquant pourquoi tel modèle est adapté (puissance d’aspiration, filtre HEPA pour les poils, maniabilité).
L’interface a été pensée pour être visuelle et interactive. Elle permet de :
- Comparer des produits côte à côte avec des tableaux de spécifications clairs.
- Trouver des produits similaires (« lookalikes ») à partir d’une image ou d’une description.
- Dénicher des offres et codes promo, notamment pour les étudiants ou lors d’événements comme le Black Friday.
- Gérer des critères subjectifs et des compromis (prix vs performance).
Pour les catégories complexes où les spécifications techniques sont denses, l’électronique, l’électroménager, la beauté ou l’équipement sportif, l’outil offre une profondeur d’analyse que la recherche classique peine à fournir sans un effort important de l’utilisateur.
Sous le capot : l’arrivée discrète de GPT-5 mini
C’est l’information technique majeure de ce lancement. Shopping Research n’est pas simplement une surcouche graphique posée sur GPT-4o. OpenAI révèle que la fonctionnalité est alimentée par une version de GPT-5 mini, entraînée spécifiquement via l’apprentissage par renforcement pour les tâches d’achat.
Les chiffres communiqués par OpenAI illustrent le saut qualitatif recherché. Sur des évaluations internes mesurant la « précision produit » (c’est-à-dire la capacité à proposer des articles respectant scrupuleusement l’ensemble des contraintes de l’utilisateur comme le prix, la couleur ou les specs), ce modèle dédié obtient un score de 52%.
À titre de comparaison :
- Le modèle « GPT-5-Thinking-mini » standard atteint 37%.
- ChatGPT Search (le moteur de recherche actuel) atteint 64%, mais manque souvent de capacités de raisonnement complexe pour la comparaison.
Ce modèle a été calibré pour lire et synthétiser des informations provenant de sites de confiance. Il sait distinguer une source fiable d’un site de spam, et son architecture lui permet de citer ses sources avec une meilleure précision, bien que l’entreprise admette que des erreurs sur les prix ou la disponibilité restent possibles.
Une expérience utilisateur repensée : le mode agentique
Ce qui distingue Shopping Research d’un moteur de recherche classique, c’est sa capacité « agentique ». L’IA ne se contente pas de répondre, elle interroge.
Lorsqu’un utilisateur initie une demande, l’IA pose des questions de clarification intelligentes (« smart clarifying questions »). Par exemple, pour un vélo, elle demandera l’usage (ville ou terrain), le budget précis, ou la préférence de marque. Cette interaction crée un entonnoir de conversion conversationnel.
L’utilisateur peut également guider la recherche en temps réel en marquant des produits comme « Pas intéressé » ou « Plus de produits comme celui-ci ». L’IA ajuste alors sa sélection instantanément, utilisant la mémoire des conversations passées pour affiner ses propositions.
Si ChatGPT sait déjà que vous êtes un passionné de pêche grâce à votre historique, il utilisera ce contexte pour trouver le cadeau idéal pour votre père, lui aussi pêcheur.
Pour les utilisateurs Pro, la fonctionnalité s’intègre également à « ChatGPT Pulse », capable de suggérer proactivement des guides d’achat. Si vous discutez de vélos électriques depuis plusieurs jours, Pulse pourra vous proposer de lui-même une sélection d’accessoires de sécurité adaptés.
Comment tester et utiliser Shopping Research dès maintenant
La fonctionnalité est conçue pour s’activer naturellement au fil de la conversation, mais elle est aussi accessible manuellement.
Méthode 1 : L’activation contextuelle
Posez simplement une question liée à un achat dans le fil de discussion.
- Exemple : « Aide-moi à trouver un PC portable pour le gaming sous les 1000 euros. »
- ChatGPT détectera l’intention et proposera un bouton ou une carte « Shopping Research ».
- En cliquant dessus, vous basculez dans l’interface visuelle dédiée.
Méthode 2 : L’activation manuelle
Si vous souhaitez forcer l’utilisation de l’outil :
- Ouvrez une nouvelle conversation sur l’application mobile ou le web.
- Cliquez sur le menu « + » (les outils).
- Sélectionnez « Shopping research » dans la liste.
- Décrivez votre besoin dans l’interface qui s’ouvre.
Une fois la recherche lancée, vous recevrez après quelques instants un guide structuré. Il est conseillé de vérifier les informations critiques (prix, stock) en cliquant sur le lien du détaillant, OpenAI rappelant que le modèle, bien que performant, n’est pas exempt d’hallucinations mineures.
Conclusion : Une nouvelle couche dans l’écosystème e-commerce
Avec Shopping Research, OpenAI ne cherche pas seulement à améliorer la recherche, mais à capturer la valeur de la prescription.
Pour les e-commerçants, cela signifie que la bataille ne se joue plus seulement sur les mots-clés Google Ads, mais sur la capacité à fournir une information si claire et pertinente qu’elle sera sélectionnée et relayée par l’algorithme de GPT-5 mini.
C’est une transition vers un web où l’IA agit comme un curateur de confiance. Si Google reste le carrefour d’audience majeur, ChatGPT se positionne désormais comme le conseiller de vente personnel de millions d’utilisateurs.
