Chercher une vraie bonne affaire n’a jamais été aussi complexe qu’à l’ère des millions de références, des prix qui changent à la minute et des vendeurs qui se multiplient, et c’est exactement là que les assistants IA d’achat promettent de transformer le parcours d’un simple repérage en une décision éclairée et exécutable sans friction. Dans ce banc d’essai, l’objectif a été volontairement concret : trouver un ordinateur portable à moins de 800 dollars pendant le Black Friday pour mesurer la valeur réelle derrière les démonstrations séduisantes.
Derrière la promesse, trois approches se dessinent. ChatGPT privilégie la conversation pour cerner les besoins et hiérarchiser les compromis techniques. Gemini mise sur la force de la donnée avec un graphe marchand tentaculaire et des prix frais. Perplexity, lui, emprunte les codes d’une boutique moderne pour accélérer le passage de la comparaison à l’achat. Ensemble, ils racontent une mutation : du moteur de recherche au concierge qui conseille, compare et exécute.
Ce que recouvrent ces assistants
Un assistant IA d’achat combine un modèle de langage, des connecteurs marchands, des outils de suivi de prix et une capacité d’action sur plusieurs sites. Cette architecture répond à un contexte où les catalogues explosent, les vendeurs se fragmentent et l’utilisateur a besoin d’un filtre intelligent capable de comprendre des contraintes techniques, tout en surveillant les tarifs en temps réel.
Dans ce paysage, la ligne bouge : on passe d’une requête générique à un dialogue qui affine, éclaire et mène jusqu’à la transaction. L’originalité ne tient pas seulement à la recherche, mais au chaînage des étapes : cadrage des besoins, comparaison, vérification des prix, puis achat ou alerte, le tout avec des garde-fous plus ou moins stricts selon les acteurs.
Comment ces outils opèrent dans la pratique
ChatGPT agit comme un conseiller. L’échange démarre par des questions précises sur la taille d’écran, l’autonomie, la puissance ou la portabilité, puis débouche sur un guide structuré avec avantages et inconvénients, comparaisons et souvent un récapitulatif clair. La force est pédagogique : les compromis deviennent lisibles, et la shortlist paraît cohérente.
Cependant, la fraîcheur tarifaire n’est pas toujours au rendez-vous et les liens manquent parfois de diversité, avec un biais perceptible vers un même marchand. Sur le test “laptop à moins de 800 dollars”, le tri s’est révélé fiable et les conseils nuancés, mais une vigilance a été nécessaire pour valider les prix au moment du clic.
Ce que change la profondeur de catalogue
Gemini pousse la logique data-first. Grâce au Shopping Graph, nourri par Google Shopping et des flux détaillants, il assemble une vue multi-commerçants, ajoute des historiques de prix, et propose un suivi automatique des baisses avec des options d’achat assisté. L’enchaînement est fluide : recherche, vérification, exécution, éventuellement avec des appels vers des magasins locaux.
L’inconvénient tient au démarrage : peu de questions initiales, donc des besoins standardisés avant affinement. Lors du test, Gemini a respecté le budget, offert une diversité réelle de vendeurs et maintenu des tarifs à jour, ce qui a réduit le temps passé à contrôler chaque référence.
Quand l’interface devient une boutique
Perplexity privilégie la vitesse. L’information arrive en grille lisible, avec notes, prix, forces et faiblesses, options de mise à niveau et bouton d’achat en un clic. La sensation est familière : on se croit dans une boutique qui aurait absorbé un moteur de recommandation, capable de basculer du comparatif à la commande en quelques secondes.
La contrepartie est une cohérence inégale. La contrainte budgétaire n’a pas toujours été respectée et une suggestion a dépassé le plafond fixé. Néanmoins, pour qui sait vérifier rapidement, la clarté des fiches et la cadence d’exécution font gagner un temps précieux.
Tendances qui redessinent l’expérience d’achat
La convergence est nette : ces outils deviennent des comparateurs-concierges qui centralisent l’information, structurent la décision et peuvent conclure l’achat. Trois piliers se dégagent et se complètent plutôt qu’ils ne s’opposent : personnalisation pour ChatGPT, couverture et fraîcheur pour Gemini, vitesse d’action pour Perplexity.
En parallèle, des agents transactionnels émergent, prêts à déclencher un achat selon des critères, des alertes de prix et des seuils fixés. Reste une tension constante : satisfaire des contraintes strictes tout en garantissant diversité des sources et actualité tarifaire, sans sacrifier la transparence sur les données et les affiliations.
Scénarios concrets et le test Black Friday
Le cahier des charges du test était simple et réaliste : budget ferme, performances correctes, bonne autonomie et portabilité convenable. Le protocole a suivi un parcours classique : requête initiale, affinement par questions ou filtres, validation manuelle des liens et des tarifs, puis passage à l’achat ou mise en alerte.
Les résultats ont différé par la façon d’y parvenir. ChatGPT a excellé pour clarifier les priorités et proposer une shortlist commentée, avec un besoin de double vérification des prix. Gemini a brillé par le respect du budget et la fraîcheur des données multi-commerçants. Perplexity a offert le trajet le plus court vers la commande, à condition de surveiller le plafond financier.
Limites, risques et points de friction
La donnée reste le nerf de la guerre. Actualisation inégale, erreurs de tarification, ruptures non signalées ou dépendance à quelques sources peuvent miner la confiance. Des garde-fous automatiques deviennent indispensables : horodatage des prix, vérification croisée vendeur et alertes de cohérence.
S’ajoute le sujet de l’expérience et de la transparence. Un onboarding minimal peut standardiser les besoins, et des liens d’affiliation mal signalés érodent la crédibilité. Les meilleures pratiques s’orientent vers des scores de fraîcheur, des indicateurs de diversité des sources et une traçabilité des recommandations, compréhensible par l’utilisateur.
Verdict et prochaines étapes
Le paysage a établi un équilibre clair : ChatGPT a dominé le conseil personnalisé, Gemini a pris l’avantage sur le catalogue et des prix à jour, Perplexity a imposé la vitesse. Pour clarifier ses priorités et arbitrer les compromis, le premier a été le choix judicieux ; pour traquer des offres en temps réel chez plusieurs vendeurs, le second a été le plus efficace ; pour acheter vite, le troisième a livré la meilleure fluidité, sous réserve d’un contrôle budgétaire. La suite appelait des profils d’acheteurs persistants, des validations tarifaires horodatées et des agents capables de négocier, gérer les retours et afficher des métriques de confiance visibles, afin de rapprocher enfin la promesse d’un concierge d’achat complet de la réalité quotidienne.
