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Au fil des ans, nous avons beaucoup parlé du parcours client sur ce blog. Nous avons réfléchi à sa signification et à la meilleure façon de le cartographier, et nous avons élaboré des lignes directrices pratiques pour le classer et le gérer.
Ce sujet nous tient particulièrement à cœur pour deux raisons principales. Tout d’abord, parce qu’il s’agit d’un élément essentiel pour optimiser votre marketing et développer votre activité. Ensuite, parce que de nombreuses recherches continuent d’être menées sur ce sujet, retraçant son évolution au fil du temps.
Bref historique de la recherche sur le parcours client
Voici quelques étapes clés de la recherche dans ce domaine :
- Il y a plusieurs décennies, les chercheurs ont mis au point les premiers modèles en entonnoir, notamment AIDA (acronyme des quatre étapes principales du parcours utilisateur : Attention/Intérêt/Désir/Action). Ce modèle est ensuite devenu AIDAR, avec l’ajout d’une dernière étape : la fidélisation.
- À partir de 2009, l’accent a été mis sur cette « nouvelle » phase de fidélisation et sur le concept de « boucle de fidélité », les études menées par le cabinet de conseil international McKinsey sur le parcours décisionnel des consommateurs jouant un rôle clé à cet égard.
- En 2020, Google a introduit le concept de « messy middle » (littéralement « milieu désordonné ») pour décrire le processus décisionnel chaotique et non linéaire qui se déroule entre le moment où le besoin d’un consommateur se fait sentir et celui où il effectue son achat. Le « messy middle » implique un cycle continu d’exploration (recherche d’options) et d’évaluation (analyse des produits), au cours duquel les consommateurs sont influencés par une multitude d’informations, d’avis et leurs propres biais cognitifs.
- Plus récemment, un autre cabinet de conseil international, BCG, a proposé un nouveau parcours client axé sur le numérique, qui stipule que quatre comportements clés sous-tendent l’expérience actuelle des consommateurs et redéfinissent la manière dont les gens découvrent les marques et interagissent avec elles : le streaming, le scrolling, la recherche et le shopping.
Cependant, ces derniers mois, l’arrivée et le développement rapide de l’IA générative dans la recherche de contenu, d’informations et de réponses ont entraîné un nouveau changement de paradigme. Nous passons désormais d’un contexte dominé par des pages de résultats à un contexte basé sur des résumés générés par des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) qui rassemblent toute une série de contenus différents, comprenant souvent des citations et des sources.
L’IA générative dans les recherches des utilisateurs
L’IA générative est une forme d’intelligence artificielle capable de créer du contenu original, tel que du langage naturel, des images, du son et du code. Les résultats d’une IA générative sont basés sur les données fournies par l’utilisateur. Les utilisateurs interagissent généralement avec l’IA générative par le biais d’applications de chat qui utilisent le langage naturel comme entrée. ChatGPT, développé par OpenAI, en est un exemple populaire. Les applications d’IA générative qui utilisent le langage naturel comme entrée s’appuient sur de grands modèles linguistiques (LLM) pour effectuer le traitement du langage naturel (NLP). »
Cette citation de Microsoft constitue un bon point de départ pour comprendre l’IA générative et les LLM, dont le plus célèbre est sans aucun doute ChatGPT. Selon des recherches récentes, ChatGPT et Gemini de Google sont les deux LLM les plus connus des utilisateurs. Les gens ont même commencé à traiter le premier comme un ami, l’appelant affectueusement « Chat ».
En septembre 2025, ChatGPT – ou plutôt son développeur OpenAI – a publié une étude intéressante, intitulée « Comment les gens utilisent ChatGPT », basée sur l’analyse de la manière dont les utilisateurs comme nous tirent parti de cet outil.
Les résultats sont intéressants :
- Les trois quarts des conversations avec le chatbot IA sont axées sur des informations pratiques, la recherche d’informations ou l’écriture, cette dernière étant l’activité professionnelle la plus courante. La programmation et l’expression personnelle restent des activités plus marginales.
- 70 % des conversations que nous avons avec ChatGPT sont à des fins personnelles, tandis que 30 % sont liées au travail.
- Les cas d’utilisation peuvent également être divisés en trois grandes catégories : demander, faire et exprimer. Environ la moitié des prompts (49 %) sont liés à la demande, ce qui montre que les utilisateurs préfèrent utiliser ChatGPT comme conseiller plutôt que pour accomplir une tâche dans son intégralité. Faire (40 % de tous les prompts, dont environ un tiers à des fins professionnelles) comprend les interactions liées à des tâches telles que la rédaction de textes, la planification ou la programmation, où le modèle est utilisé pour générer des résultats ou réaliser des travaux pratiques. Exprimer (11 % de l’utilisation totale) englobe toutes les utilisations qui ne relèvent ni de demander ni de faire, et qui impliquent généralement des réflexions personnelles, de l’exploration et du jeu.
La généralisation de la recherche par IA
En gros, nous utilisons de plus en plus l’intelligence artificielle pour poser des questions. Mais quel effet cela a-t-il sur le parcours client ?
Spoiler : l’impact est considérable, très large et continue de croître ! Un article publié par Bain répertorie les requêtes les plus courantes que nous utilisons dans nos interactions avec ChatGPT : il est désormais courant de demander à la machine des conseils d’achat, tout comme il est courant de lui demander d’analyser et d’interpréter des diagnostics et des tests liés à notre santé et à notre bien-être psychologique et physique (en effet, les chatbots IA sont de plus en plus utilisés à la place des psychologues).
Lorsque l’on examine plus en détail les données relatives aux habitudes d’achat, il apparaît clairement que certains produits gagnent du terrain par rapport à d’autres, les signaux les plus forts provenant des secteurs de la technologie, du bricolage, des cosmétiques et de l’habillement.
Le nombre de liens ajoutés aux réponses de ChatGPT a également augmenté : les clics ont triplé entre mars et juin 2025, passant de 100 000 à 300 000 !
Ce changement suggère que les utilisateurs n’utilisent pas uniquement ChatGPT pour obtenir des conseils, mais aussi pour trouver des liens vers des produits ou des contenus spécifiques, comme ils le feraient avec un moteur de recherche traditionnel.
L’avènement de l’IA générative a également eu un impact majeur sur la façon dont nous consommons du contenu lorsque nous effectuons des recherches traditionnelles sur les moteurs de recherche. Au printemps 2024, Google a lancé l’AI Overview, une évolution basée sur l’IA du snippet (la boîte en haut de la page de recherche qui affiche un extrait du résultat le plus pertinent). Cette fonction utilise l’IA pour générer un résumé automatique qui fournit une réponse instantanée à des questions de différents niveaux de complexité. Voici, par exemple, l’aperçu IA expliquant… le concept de l’aperçu IA 😋 :
La présentation générale de l’IA a été rapidement suivie par le mode IA, conçu pour les situations de recherche et les dynamiques plus complexes. En cliquant sur un bouton de la barre Google dans le moteur de recherche, l’expérience de recherche change complètement. Au lieu de simplement afficher les résultats, il analyse et résume les informations provenant de diverses sources avant de fournir une réponse unique, y compris le traitement de questions complexes et la possibilité d’interactions conversationnelles (par exemple à travers des images ou la voix).
Les liens ne sont plus au cœur de la recherche ; ils constituent davantage un appendice utilisé pour indiquer d’où proviennent les informations affichées en mode IA.
L’IA Overview et le mode IA peuvent être définis comme des résumés IA, c’est-à-dire des résultats générés par l’IA fournis par Google afin d’optimiser les recherches des utilisateurs et leur parcours client.
Mais quels sont les effets concrets de cette évolution ? Une étude menée par le Pew Research Center, qui a analysé la manière dont 900 adultes américains ont recherché du contenu et des informations en mars 2025, a donné des résultats intéressants :
- Les utilisateurs de Google qui rencontrent des résumés générés par l’IA sont moins susceptibles de cliquer sur des liens vers d’autres sites web que ceux qui n’en voient pas. Souvent, ils ne cliquent même pas sur les liens figurant dans le résumé lui-même ! En effet, lors de sa présentation de la fonctionnalité AI Mode, le PDG de Google, Sundar Pichai, l’a décrite comme une « expérience de recherche IA de bout en bout ». On ne peut pas être plus clair !
- Les utilisateurs sont plus susceptibles d’arrêter complètement leur session de navigation immédiatement après avoir consulté une page de recherche comportant un résumé généré par l’IA que s’ils consultent des pages qui n’en comportent pas.
- Les sources les plus fréquemment citées dans les résumés Google et les résultats de recherche standard sont Wikipédia, YouTube et Reddit.
- Les recherches Google qui contiennent plusieurs mots, posent des questions ou utilisent des phrases complètes ont tendance à produire plus fréquemment des résumés générés par l’IA.
Comment le contenu et les canaux en ligne évoluent à l’ère de l’IA conversationnelle
J’espère que vous retiendrez un message en particulier de cet article : l’IA est là pour rester, et elle a un impact majeur sur tous les parcours clients, y compris ceux de vos propres clients. Mais que pouvez-vous faire pour vous y préparer ?
Si vous gérez un site web basé sur le contenu ou une entreprise e-commerce, vous devez savoir qu’il ne suffit plus d’être mentionné grâce à des stratégies de référencement (traditionnelles) : l’optimisation par intelligence artificielle (AIO), également connue sous le nom d’optimisation par moteur génératif (GEO), signifie que vous devez également être lié et apparaître dans les réponses des LLM.
Un article de la BBC a imaginé un scénario dystopique dans lequel ces nouveaux chatbots IA et LLM entraîneraient une chute spectaculaire du nombre de visites sur les pages web, et a abordé le concept du « machine web » : un internet où les sites web sont conçus pour être lus exclusivement par des machines, et où le seul moyen d’obtenir des informations est de passer par les résumés et les reformulations fournis par l’IA. En d’autres termes : les machines deviennent les audiences.
Cela dit, il convient de souligner que l’IA générative n’a pas (encore ?) remplacé les méthodes de recherche traditionnelles, à la fois en raison de l’habitude et de la méfiance qui plane encore autour des recherches optimisées par l’IA. Ainsi, pour l’instant du moins, vous devez considérer l’IA conversationnelle comme un canal supplémentaire permettant aux utilisateurs de trouver du contenu et des informations, et donc des entreprises et des marques.