Belgique
Figure 1
Notre analyse a mis en évidence les cohortes démographiques qui sont statistiquement les plus susceptibles d'être associées à chacun de ces groupes. Ces caractéristiques sont indépendantes les unes des autres et ne s'appliquent pas nécessairement à tous les consommateurs de ces groupes.
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Figure 1
Notre analyse a mis en évidence les cohortes démographiques qui sont statistiquement les plus susceptibles d'être associées à chacun de ces groupes. Ces caractéristiques sont indépendantes les unes des autres et ne s'appliquent pas nécessairement à tous les consommateurs de ces groupes.
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
À mesure que le pouvoir d'achat des accélérateurs et des précurseurs augmentera, ces deux groupes deviendront des agents de transformation dans tous les secteurs d'activité. Cependant, les ancrés resteront un groupe de consommateurs important que les entreprises doivent fidéliser et satisfaire.
Par ailleurs, nos recherches révèlent également des informations qui se vérifient dans les quatre cohortes de consommateurs. Ces résultats sont importants pour les entreprises qui doivent déterminer la meilleure façon d'interagir avec les consommateurs grâce à l'IA :
La facilité favorise l'adoption
Pour tous les consommateurs, la facilité est le principal facteur d'adoption de l'IA. La frustration liée au processus d'achat, un problème relevé par 75 % des personnes interrogées, poussera les consommateurs à se tourner vers des solutions d'IA qui leur feront gagner du temps. De fait, 22 % des consommateurs ont cité le gain de temps comme leur principale raison d'utiliser l'IA, contre seulement 12 % qui la considèrent comme un moyen de trouver la meilleure offre.
Le contrôle est essentiel
Même s'ils recherchent la simplicité, les consommateurs ont besoin d'un certain niveau de contrôle, en particulier lorsqu'il s'agit de finaliser le choix de l'achat et la transaction. Pas moins de 75 % d'entre eux déclarent qu'il est peu probable qu'ils autorisent l'IA à commander et à payer automatiquement des articles de grande valeur sans leur autorisation directe.
La familiarité engendre la confiance
Nos recherches suggèrent que l'intégration de l'IA dans des appareils et des expériences utilisateur familiers, tels que les smartphones et les applications, pourrait encourager l'adoption de l'IA dans toutes les cohortes. Les consommateurs sont déjà à l'aise avec une multitude d'activités sensibles et relativement risquées sur leurs appareils mobiles, y compris les services bancaires (52 % des personnes interrogées se sentent à l'aise) et la réservation de voyages (44 %). La même dynamique pourrait se mettre en place avec l'IA. À mesure qu'elle s'intègre de manière transparente aux appareils familiers et que les consommateurs sont de plus en plus exposés aux outils alimentés par l'IA, leur méfiance et leurs craintes pourraient également se dissiper, ce qui les rendrait de plus en plus réceptifs.
Un score composite du confort d'utilisation par les consommateurs d'une gamme d'outils d'IA à travers les trois étapes du parcours d'achat et 36 produits et services dans 15 secteurs, sur la base de données d'enquête et d'entretiens approfondis avec les consommateurs.
Nombre élevé = plus à l'aise
Nombre bas = moins à l'aise
Les consommateurs se sentent le plus à l'aise dans la phase de renseignement, suivie des phases d'utilisation et d'achat.
C'est au cours de cette phase de découverte que les consommateurs se sentent le plus à l'aise avec les outils basés sur l'IA, avec un quotient de confort moyen de 47. La phase de renseignement est la première phase, la plus critique, sur laquelle les entreprises doivent se concentrer. Cependant, il existe de grandes différences entre les cohortes. Les précurseurs et les accélérateurs ont des scores beaucoup plus élevés, respectivement 58 et 50, tandis que les ancrés ont un score de 33.
C'est au cours de cette phase de décision que nous avons constaté le plus d'hésitations de la part des consommateurs. Le quotient de confort moyen pour la phase d'achat n'est que de 27. Même les précurseurs se montrent globalement réticents à utiliser l'IA pour effectuer des achats, avec un score relativement faible de 34. Les ancrés sont particulièrement hésitants, avec un score de 16 seulement.
Le niveau de confort des consommateurs vis-à-vis de l'IA augmente dans la phase d'engagement après-vente pour atteindre un quotient de confort de 39. Ce score est principalement soutenu par une cohorte de précurseurs enthousiastes, avec un quotient de 47, mais aussi par une performance étonnamment élevée des ancrés. Avec un score de 34, c'est dans la phase d'utilisation que les ancrés s'avèrent le plus à l'aise avec l'IA.
Figure 2
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie, ainsi que 80 entretiens approfondis avec des consommateurs.
Source : analyse des données recueillies par Oxford Economics et YouGov par Cognizant Research
La frustration engendrée par la recherche traditionnelle conduit à un désir de simplicité.
La simplicité est importante à ce stade, car le gain de temps est la principale raison invoquée par les consommateurs pour utiliser l'IA au cours de la phase de renseignement. Sur un marché encombré, les consommateurs souhaitent trouver rapidement ce qu'ils cherchent, en demandant à un assistant vocal de leur proposer des choix basés sur leurs données personnelles ou via la recherche visuelle pour identifier une marque ou un produit dont ils ont fait une capture d'écran sur les réseaux sociaux.
Conformément au souhait des consommateurs, les outils basés sur l'IA qui favorisent un processus de découverte plus court et rationalisé, tels que les assistants vocaux, l'IA conversationnelle, les recommandations personnalisées et la recherche visuelle, se sont hissés au premier rang des niveaux de confort des consommateurs (voir Figure 3). Ici, l'IA joue le rôle d'assistant, en proposant des choix et en rationalisant le processus de découverte.
Dans notre étude qualitative, les consommateurs ont fait l'éloge d'outils tels que l'IA conversationnelle pour simplifier les recherches complexes (« C'est un outil formidable pour trouver et comprendre quelque chose de complexe assez rapidement ») et la recherche visuelle pour sa rapidité (« Cela permet de trouver facilement des produits spécifiques dont je ne connais pas le nom »).
Les consommateurs ne font pas toujours confiance à ce qui se cache derrière les résultats de recherche de l'IA.
Il faut toutefois prendre en compte le revers de la médaille : dans leur quête de confort, même les accélérateurs et les précurseurs soulignent le besoin de respect de la vie privée, de fiabilité et de transparence. La tarification dynamique et les publicités ciblées, par exemple, sont mal perçues en raison des risques de manipulation et de spéculation. « L'idée que tout ce que je recherche soit stocké [...] et utilisé pour créer de la publicité numérique ciblée est effrayante », a déclaré l'un des sondés. Les recommandations personnalisées, bien qu'appréciées pour leur pertinence, laissent peu de place à l'erreur ; les suggestions non pertinentes peuvent rapidement susciter la méfiance.
Les consommateurs s'interrogent également sur les véritables motivations de l'IA : fait-elle vraiment le meilleur choix pour eux ou leur suggère-t-elle les partenaires d'une entreprise voire des fournisseurs plus lucratifs ? Dans tous les groupes de consommateurs, l'une des préoccupations les plus fréquemment citées est que l'IA ne travaille pas dans leur intérêt. 13 % des consommateurs en font leur principale préoccupation².
Figure 3
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Figure 3
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Implications pour les entreprises
Un nouveau front s'est ouvert dans la bataille pour la notoriété, et les anciens moyens d'entrer dans le champ de vision des consommateurs deviennent obsolètes. Pour éviter d'être mises à l'écart, les entreprises devront coordonner un modèle opérationnel qui garantisse que leurs produits, services et expériences apparaissent aux yeux des consommateurs à l'aide d'outils pilotés par l'IA, tout en restant ouvertes aux voies traditionnelles de découverte des produits, du moins à court terme.
Les consommateurs craignent de perdre le contrôle.
Les consommateurs craignent les répercussions de la cession du contrôle à l'IA et de son autorisation à effectuer des achats en leur nom. Ils craignent, par exemple, que l'IA ne prenne des décisions erronées ou coûteuses, difficiles à corriger ou annuler, comme le fait de commander plus d'articles que souhaité. Même les consommateurs qui acceptent que l'IA sélectionne automatiquement la marque de café à commander, par exemple, voudraient garder la prérogative apparemment anodine de cliquer sur « Acheter ».
Lors de nos entretiens qualitatifs, les consommateurs ont exprimé ces craintes, en mentionnant fréquemment les erreurs et les imprécisions. Un sondé critique : « Les assistants vocaux comprennent souvent mal les commandes. Ils n'ont pas d'écran qui me permette de confirmer que j'ai fait ce qu'il fallait ». Une autre préoccupation concerne la sécurité des données. « Je ne sais pas si je suis à l'aise à l'idée de laisser l'IA utiliser mes informations et les stocker pour faciliter les paiements », explique un autre sondé.
La méfiance à l'égard de ce qui motive les décisions de l'IA est également très répandue. « J'ai le sentiment que l'algorithme suivra les instructions du plus offrant et ne traitera pas l'achat dans mon intérêt », déclare un consommateur.
Les niveaux de confort chutent, même pour les outils d'IA les plus populaires
Même les utilisateurs les plus enthousiastes de l'IA hésitent à céder leur pouvoir de décision lors de la phase d'achat. Par rapport à la phase de renseignement, les quotients de confort des accélérateurs et des précurseurs passent de 50 à 33 pour les premiers et de 58 à 34 pour les seconds. Plus précisément, alors que 41 % des accélérateurs (et 52 % des précurseurs) se sentent à l'aise avec l'IA conversationnelle pendant la phase de renseignement, ce niveau d'aisance tombe à 33 % et 46 %, respectivement, pendant la phase d'achat (voir la Figure 4). La dynamique est la même pour les assistants vocaux, qui passent de 38 % pour les accélérateurs et 53 % pour les précurseurs lors de la phase de renseignement à 30 % et 42 %, respectivement, lorsqu'il s'agit de la phase d'achat.
Il est intéressant de noter que les technologies qui ajoutent des vérifications de sécurité telles que la reconnaissance faciale sont en concurrence étroite avec d'autres technologies, en particulier parmi les ancrés, au stade de l'achat. Un consommateur l'a qualifié de « couche supplémentaire de vérification et de protection ».
Figure 4
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Figure 4
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Implications pour les entreprises
Les consommateurs tiennent absolument à garder le contrôle pendant la phase d'achat. S'il est possible que leur réticence évolue avec le temps, à mesure que la confiance dans la sécurité et les objectifs des solutions d'IA s'accroît, cette méfiance constitue actuellement un défi. Les entreprises devront trouver un équilibre entre l'automatisation et la cession d'une partie du contrôle aux clients.
Les consommateurs aiment l'idée que les produits et les services prennent soin d'eux-mêmes.
Les consommateurs, toujours enclins à gagner du temps, sont séduits par l'idée que l'IA puisse automatiser l'entretien, le réapprovisionnement, la mise à jour et l'enrichissement de leurs produits et services. L'implication de l'IA à ce stade se traduit souvent par des expériences sans contact. Concrètement, il pourrait s'agir d'un réfrigérateur qui réapprovisionne sans intervention les articles couramment utilisés, d'une voiture qui ajoute une fonction personnalisée pour économiser du carburant ou d'un système de chauffage domestique qui détecte un code d'erreur et l'envoie par e-mail au constructeur pour qu'il procède à une réparation spécialisée.
Dans chaque exemple, le consommateur bénéficie d'une économie considérable de temps et d'énergie. Un consommateur le souligne : « j'aime l'idée que l'IA m'aide à utiliser des produits et des services, parce que je peux faire autre chose du temps gagné ».
Les consommateurs verront l'IA comme une force invisible qui leur simplifie la vie. Comme l'a dit l'un des sondés, « l'IA n'est même pas un sujet... elle est là, tout simplement ».
Toutefois, ils placent la limite au niveau du rachat automatique.
Malgré un niveau de confort plus élevé dans la phase d'utilisation, la résistance à l'automatisation complète des achats après la vente persiste. Comme dans la phase d'achat, la volonté de contrôle reprend le dessus. Les consommateurs craignent que l'IA n'agisse pas dans leur intérêt, par exemple en commandant des fournitures onéreuses simplement pour augmenter les revenus au lieu de répondre à leurs besoins. Un consommateur a déclaré : « si le confort du rachat de produits et de services par l'IA semble attrayant, je m'inquiète du respect de la vie privée et du contrôle de mes achats. Pourrait-elle mal interpréter mes besoins et m'envoyer des produits dont je ne veux pas ? »
Alors que les accélérateurs sont les plus susceptibles d'être à l'aise avec les commandes et les paiements automatisés, leur niveau d'aisance diminue à mesure que les prix augmentent. Par exemple, 43 % des accélérateurs sont à l'aise avec le fait que l'IA puisse commander des articles à bas prix (25 $), contre 36 % de partisans de la commande d'articles à prix intermédiaire (100 $). Seul un tiers d'entre eux (32 %) se sentent à l'aise avec les commandes à prix élevé (500 $). Pour l'ensemble des consommateurs, le quotient de confort tombe respectivement à 28 %, 22 % et 18 % pour ces différents niveaux de prix.
Figure 5
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Figure 5
Base : 8 451 personnes interrogées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie
Source : Cognizant et Oxford Economics
Implications pour les entreprises
Les quotients de confort plus élevés dans la phase d'utilisation indiquent que les consommateurs sont prêts à s'engager bien au-delà de la vente. Les entreprises ont ainsi l'occasion d'établir des relations avec leurs clients tout en se familiarisant avec l'utilisation des outils d'IA, ce qui encouragera leur adoption.
La phase d'utilisation pourrait également introduire de nouvelles sources de revenus dans les services après-vente et les réapprovisionnement automatisés. Cependant, ces mécanismes pourraient également s'avérer perturbateurs pour les intermédiaires. Les nouveaux canaux de distribution des fabricants d'équipements d'origine (OEM) aux consommateurs prendront des parts de marché aux détaillants traditionnels, et les entreprises qui n'ont pas de partenariat avec des fabricants de produits intelligents risquent de manquer des opportunités.
* Les accélérateurs verront leurs niveaux de consommation passer de 4 100 milliards de dollars à plus de 4 400 milliards de dollars rien qu'aux États-Unis d'ici à 2030.
Figure 6
Source : Cognizant Research, avec des données économiques fournies par Oxford Economics
* Les accélérateurs verront leurs niveaux de consommation passer de 4 100 milliards de dollars à plus de 4 400 milliards de dollars rien qu'aux États-Unis d'ici à 2030.
Figure 6
Source : Cognizant Research, avec des données économiques fournies par Oxford Economics
Le parcours d'achat d'un lit
Figure 7
Source : analyse de Cognizant Research
Figure 7
Source : analyse de Cognizant Research
Lors de la phase de renseignement, les consommateurs s'orientent vers des outils d'IA qui atténuent la frustration générée par un trop-plein de choix. Pour capter leur attention à ce moment critique, il faudra adopter de nouvelles règles d'engagement.
Par exemple, étant donné que les outils alimentés par l'IA (les assistants vocaux, la recherche visuelle et l'IA conversationnelle) servent de plus en plus à rechercher et découvrir des produits, les entreprises devront adopter une approche multimodale pour transmettre leurs informations sur leurs produits et les services. Les descriptions de produits devront être à la fois concises et faciles à comprendre lorsqu'elles seront lues à voix haute par un assistant vocal ou relayées par un outil d'IA conversationnel. Il leur faudra également intégrer des images et des vidéos de haute qualité optimisées pour la recherche visuelle.
Une fois que les entreprises se sont fait connaître lors de la phase de découverte, il est temps de passer à la phase d'utilisation, où le quotient de confort du consommateur est également élevé. Cela permet de prolonger la relation client après la vente, en donnant aux entreprises la possibilité de renforcer la confiance grâce à un engagement continu et piloté par l'IA avec le produit ou le service.
Les entreprises peuvent alors s'appuyer sur cette confiance pour passer à la phase d'achat, en suscitant la confiance des consommateurs en l'IA pour automatiser les achats, avec un sentiment de contrôle côté utilisateur. L'extension de l'expérience positive de la découverte assistée par l'IA à l'utilisation du produit et à la transaction d'achat elle-même permet aux entreprises de créer un parcours client cohérent et adapté à l'ère de l'IA.
Le projet d'IA le plus important de votre entreprise ne consistera peut-être pas à mettre en œuvre l'IA en interne, mais à faire en sorte que des plateformes basées sur l'IA permettent de découvrir vos produits et services. À mesure que les agents d'IA grand public se démocratisent, les entreprises doivent disposer d'agents d'IA prêts à opérer en synergie avec leurs homologues grand public. Cela nécessitera de nouvelles infrastructures et capacités de données.
Cela demande une compréhension approfondie de l'utilisation de l'IA sur les plateformes grand public et des possibilités d'intégration de vos produits à ces environnements. La simple création d'une solution interne, aussi robuste soit-elle, sera insuffisante si elle ne se synchronise pas avec les plateformes sur lesquelles les consommateurs interagissent déjà avec l'IA.
Pour que l'IA puisse découvrir leurs offres, les entreprises doivent envisager de s'associer à des fournisseurs d'IA de premier plan. Elles pourront ainsi promouvoir leurs produits et services lors de la découverte par l'IA et collaborer au niveau des fonctionnalités qui garantissent la visibilité dans les environnements à forte valeur ajoutée.
Ce niveau d'intégration nécessite que les entreprises créent des API qui s'intègrent aux plateformes d'IA externes et échangent des données avec les agents d'IA des consommateurs. En parallèle, des investissements dans l'infrastructure seront nécessaires pour gérer la demande croissante de données liée à l'interaction avec ces agents et plateformes. Les entreprises doivent également comprendre les exigences spécifiques en matière de données des plateformes d'IA hétérogènes et adapter en conséquence leur stratégie en matière de données. Il faudra ainsi enrichir les données produits, créer de nouveaux ensembles de données et mettre en œuvre des flux de données en temps réel pour garantir la compatibilité et des performances optimales.
En intégrant leurs offres dans des réseaux d'IA plus vastes, les entreprises peuvent maintenir leur visibilité et leur pertinence alors que les consommateurs s'appuient de plus en plus sur l'IA pour accompagner leurs décisions d'achat.
Pour les consommateurs, le principal motif d'utilisation des outils d'IA est la simplicité, et non le prix. Si certains doutent que les consommateurs privilégient toujours le temps au détriment du coût, cette dynamique offre aux entreprises une opportunité considérable d'attirer des clients pressés en adoptant un état d'esprit axé sur la simplicité. Toute expérience exploitant l'IA doit être rapide et fluide pour le consommateur, pas seulement pour l'entreprise.
Les outils alimentés par l'IA sont déjà particulièrement bien adaptés à l'offre de simplicité et de rapidité grâce à des recommandations hyperspécialisées, des comparaisons instantanées de produits et des processus de paiement aussi rapides que fiables. Les nouvelles capacités agentiques ne feront qu'accélérer ce processus.
En intégrant des fonctionnalités d'IA et des agents qui simplifient les complexités du parcours d'achat, les entreprises peuvent capter l'intérêt des consommateurs pressés, quelle que soit leur attitude à l'égard de l'IA ou leur expérience antérieure avec la marque.
Tout comme les consommateurs ont appris à faire confiance aux interfaces mobiles pour les tâches à fort enjeu, l'IA sera de plus en plus acceptée à mesure qu'elle deviendra accessible via une multitude d'appareils, d'applications et de plateformes familiers et fiables. Pour y parvenir, les entreprises devront privilégier une approche architecturale « headless » de l'IA, qui rendra ses capacités disponibles partout et les intégrera de manière transparente dans les plateformes et appareils existants, plus naturels aux yeux des consommateurs (smartphones, assistants vocaux et ordinateurs portables). Ainsi, les utilisateurs peuvent interagir avec l'IA par les canaux qu'ils préfèrent, à l'image de la diversité d'accès à l'internet mobile.
À mesure que les consommateurs s'habituent à utiliser l'IA dans ces environnements de confiance, ils accepteront de plus en plus facilement les décisions alimentées par l'IA dans d'autres domaines de leur vie. Cela pourrait même concerner les postes de dépense à fort enjeux, comme les transactions financières ou la planification de voyages.
Plutôt que de se sentir obligés d'utiliser l'IA dans certains contextes, les consommateurs adopteront probablement des applications d'IA comme des extensions naturelles des outils et appareils qu'ils utilisent déjà.
Même les consommateurs qui se sentent à l'aise avec l'IA apprécient toujours l'interaction humaine dans les moments stratégiques. Cette préférence ressort particulièrement lors des achats à fort enjeu, comme les soins de santé ou les services financiers, pour lesquels la confiance et la responsabilisation sont primordiales.
Une stratégie d'IA qui se résume à une mise en place sans suivi n'est tout simplement pas suffisante. L'approche gagnante est une approche hybride qui combine l'IA et les interactions humaines. Vous pouvez par exemple concevoir des expériences client qui intègrent l'IA pour une collecte efficace d'informations sur les produits et les demandes initiales de renseignements. Ensuite, assurez une transition en douceur vers des experts humains pour les questions complexes, les prises de décision éclairées et surtout lorsque l'empathie et la touche personnelle font toute la différence.
En mettant l'accent sur la supervision humaine et la responsabilisation dans leurs mise en œuvre de l'IA, les entreprises peuvent créer une expérience client adaptée à une multitude de consommateurs et de situations.
Un tiers de la population mondiale n'a toujours pas accès à internet. Pour ces personnes et d'autres populations marginalisées qui ne peuvent adopter les dernières technologies, la transition vers des parcours d'achat alimentés par l'IA et l'internet agentique peut paraître insurmontable.
Cette évolution peut déjà sembler aliénante lorsqu'elle concerne un détaillant ou un divertissement, mais le problème s'aggrave lorsque l'accès à des services essentiels subit par défaut l'influence de l'IA. Les services publics fournis via des plateformes gérées par l'IA ou les services de santé rendus uniquement par le biais des dernières technologies portables présentent des défis importants en matière d'égalité d'accès.
Les entreprises devraient donc tout faire pour éviter l'aggravation de la fracture numérique sur les marchés développés et dans le monde.
Une des approches consiste à continuer de proposer des alternatives aux expériences basées sur l'IA à des étapes clés du parcours d'achat. Par exemple, les entreprises pourraient intégrer des outils d'IA interactifs sur leurs sites physiques afin de familiariser ces groupes avec les technologies basées sur l'IA. Cette approche garantira une égalité d'accès pour tous les consommateurs jusqu'à l'atteinte d'un niveau plus élevé d'éducation et de démocratisation de l'utilisation de la technologie basée sur l'IA pour tous.
Notes de bas de page
¹ Le quotient de confort est un score développé par Cognizant Research afin d'évaluer la volonté des consommateurs d'interagir avec l'IA à chaque étape du parcours de l'acheteur. Il se concentre sur l'analyse des groupes d'âge les plus typiquement associés à chaque cohorte (voir Figure 1), à l'exception des précurseurs qui se distinguent par leur volonté déclarée d'être les premiers utilisateurs d'une technologie. Le quotient de confort repose sur l'analyse par Cognizant Research des données de l'enquête et des résultats qualitatifs, notamment les niveaux de confort des sondés quant à l'utilisation de nombreux outils d'IA dans les phases de renseignement, d'achat et d'utilisation. Il couvre 36 produits, services et expériences différents dans 15 secteurs d'activité.
² Les sondés ont été invités à sélectionner uniquement la raison principale pour laquelle elles utilisent ou n'utilisent pas l'IA.
Catrinel Bartolomeu
Head of Thought Leadership Editorial
Mary Brandel
Editor
