Les assistants IA savent recommander un smartphone, comparer deux téléviseurs ou donner le prix d’un casque audio en quelques secondes. Mais peut-on réellement s’appuyer sur leurs réponses au moment de choisir un produit ? Une étude publiée par Product.ai le 22 septembre 2026 montre que les réponses restent très instables dès qu’elles doivent manipuler des données précises sur un catalogue.

Product.ai a soumis 220 questions d’achat à ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity, sur leurs versions gratuites et payantes. Chaque question a été répétée cinq fois, soit 8 794 réponses collectées dans neuf catégories : casques audio, smartphones, ordinateurs, téléviseurs, matelas, aspirateurs robots ou encore cosmétiques.

Sur les 217 questions intégralement évaluables, 86% ont généré au moins un conflit factuel confirmé : prix contradictoire, caractéristique différente ou produit présenté comme actuel alors qu’un modèle plus récent existe.

En bref : les chiffres de l’étude Product.ai

86% des questions d’achat ont généré au moins un conflit factuel confirmé.
Les comparaisons entre deux produits atteignent 97% de conflits.
85% des prix vérifiables étaient exacts, mais lorsque l’IA se trompait, l’écart médian atteignait 300 dollars.
Gemini gratuit a produit au moins une erreur potentiellement coûteuse sur 56% des questions, contre 54% en version payante.
Sur 29% des questions, Gemini gratuit a contredit l’une de ses propres réponses précédentes sans qu’aucune nouvelle information ne justifie ce changement.

86% de contradictions ne signifie pas 86% de mauvaises réponses

La distinction est essentielle. Product.ai ne conclut pas que 86 % de toutes les réponses sont fausses.

L’étude parle de « conflit confirmé » lorsqu’une affirmation factuelle et vérifiable varie entre plusieurs réponses : nom du produit, prix ou caractéristique technique. Le désaccord doit apparaître au moins deux fois sur cinq exécutions pour être retenu, ce qui évite qu’une réponse isolée suffise à gonfler les résultats.

L’exemple des casques Sony illustre bien le problème. À la question portant sur les meilleurs casques antibruit pour voyager, Gemini gratuit a proposé le WH-1000XM5 dans ses cinq réponses, alors que Sony avait déjà remplacé ce modèle par le WH-1000XM6 depuis plus d’un an.

Le XM5 reste commercialisé. L’erreur tient donc moins au produit proposé qu’à l’absence d’information sur son positionnement réel dans la gamme, ce qui peut changer la décision du consommateur.

Comparer deux produits reste le cas le plus instable

Les résultats diffèrent fortement selon la formulation de la demande.

Type de requête shopping	Conflit factuel confirmé
Comparaison entre deux produits	97%
Recommandation	89%
Prix	87%
Caractéristique ou information factuelle	75%

Le chiffre de 97% ne signifie donc pas que 97% des comparaisons sont fausses, mais qu’elles comportent presque toujours au moins une information sur laquelle les différentes réponses ne s’accordent pas.

Gemini se contredit lui-même dans 29% des cas

L’étude ne s’est pas seulement intéressée aux désaccords entre ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity. Product.ai a également regardé si un même moteur donnait cinq fois la même information à la même question.

Gemini gratuit affiche le taux le plus élevé : 29% des questions ont donné lieu à une contradiction avec une réponse précédente, sans qu’aucun nouvel élément ne justifie ce changement. La version payante atteint 27%.

Même le meilleur résultat, Perplexity payant, reste à 13%. Autrement dit, aucune configuration testée n’est totalement stable sur ce type de requêtes shopping.

Le moteur de recherche IA contredit sa propre réponse précédente, au moins une fois - étude product.ai

Gemini concentre davantage d’erreurs susceptibles de coûter un achat

Product.ai distingue les conflits des erreurs capables d’entraîner une conséquence concrète : payer trop cher, dépasser son budget ou choisir le mauvais produit.

Gemini affiche ici 56% de questions concernées en gratuit et 54% en payant. Claude passe en revanche de 44% à 21% avec son offre payante, tandis que ChatGPT atteint respectivement 19% et 17%. Perplexity obtient 15% en gratuit et 14% en payant.

Product.ai apporte cependant une nuance : Perplexity effectue systématiquement une recherche Web, ce qui lui donne un avantage structurel pour les informations commerciales changeantes.

Les prix sont exacts… jusqu’à une erreur de 300 dollars

Sur 913 réponses pouvant être comparées au prix affiché par le vendeur le même jour, 85% étaient exactement correctes.

Les 15% restantes sont beaucoup plus problématiques : l’écart médian atteignait 300 dollars et une erreur sur dix dépassait 500 dollars.

L’étude observe également que la recherche Web gère plutôt bien les changements de prix très récents. Les anciennes références tarifaires installées pendant plusieurs années semblent plus difficiles à éliminer : le MacBook Air a ainsi été cité plusieurs fois à 1 099 dollars, un tarif qu’Apple avait abandonné depuis plusieurs mois.

L’analyse de Lilian : pour vendre, l’IA doit partir de la donnée du marchand

Ce que montre surtout cette étude, c’est qu’un assistant généraliste peut être performant pour rechercher et synthétiser des informations, sans pour autant disposer d’une source de vérité unique sur le produit. Dès qu’il doit déterminer quel modèle est le plus récent, quel prix est réellement pratiqué ou quelle caractéristique est correcte, il dépend des informations qu’il retrouve sur le Web et de la manière dont il les interprète.

Pour un retailer, le problème est différent. Un assistant shopping intégré au site ne devrait pas avoir à deviner ces informations : le catalogue, les prix, les stocks et les caractéristiques techniques existent déjà dans les systèmes du marchand. L’enjeu consiste donc à faire de ces données la référence utilisée par l’IA, plutôt que de la laisser reconstruire la réponse à partir de sources externes parfois contradictoires ou obsolètes.

C’est là que la distinction entre assistant généraliste et assistant commerce devient importante. Sur ChatGPT, Gemini ou Perplexity, une erreur peut pousser l’utilisateur à vérifier ailleurs. Sur le site d’une enseigne, la même erreur engage directement la crédibilité du marchand et peut interrompre l’achat. À mes yeux, la priorité n’est donc pas seulement d’ajouter une interface conversationnelle au parcours e-commerce, mais de garantir que cette interface travaille à partir des bonnes données, au bon moment.