Langage naturel
Un besoin en mots ordinaires (« quelque chose pour peau sèche à moins de 100 ₪, sans parfum ») devient une catégorie, un jeu de filtres et un tri.
Le commerce conversationnel, ancré dans votre catalogue
Le client décrit ce qu'il cherche avec ses propres mots. L'assistant affiche votre grille produits habituelle (mêmes cartes, mêmes filtres, même tri) déjà filtrée selon la demande, et ajoute au vrai panier en un clic. Aucune API à développer, aucune donnée client à nous confier, aucune page à réécrire.
Quelque chose pour peau sèche à moins de 100 ₪, sans parfum. Crèmes hydratantes visage, les 34 produits.
Ce n’est plus une expérimentation. Quatre des plus grandes places de marché au monde ont déployé un assistant d’achat conversationnel sur leur propre site ces deux dernières années.
Aucune ne s’est contentée d’un meilleur moteur de recherche. Toutes ont choisi la conversation.
La plateforme
Une barre de recherche sert le seul client qui connaît déjà le nom du produit. Tous les autres décrivent un besoin, une personne, une occasion ou un doute, et chacun de ces cas est une vente que votre boutique perd en silence. Voici les quatre choses que l’assistant fait à ce sujet.
Un besoin en mots ordinaires (« quelque chose pour peau sèche à moins de 100 ₪, sans parfum ») devient une catégorie, un jeu de filtres et un tri.
Des demandes sans catégorie derrière elles : un cadeau, un voyage, une routine, « qu’est-ce qu’il me faut pour… ». L’existence de chaque type de produit est vérifiée avant d’être proposée.
Il répond dans la langue dans laquelle le client a ouvert, et accepte la parole là où taper est la friction.
Mêmes cartes, même rail de filtres, même tri : pré-filtrés sur la demande, chaque filtre choisi restant une puce vivante que le client peut modifier.
Les questions sur une seule ligne trouvent leur réponse dans une connaissance produit stockée (l’étiquette, la fiche, le format) et non dans la mémoire du modèle.
Une liste courte comparée sur les attributs qui diffèrent réellement, avec une recommandation à laquelle la raison est jointe.
Il appelle votre propre fonction d’ajout : le compteur, le mini-panier et vos analytics se mettent à jour exactement comme aujourd’hui.
Un produit nommé dans une phrase s’ouvre par-dessus la conversation. La page en dessous est rendue inchangée à la fermeture du panneau.
Quand vous ne le référencez pas, il le dit, au lieu de montrer en silence la chose la plus proche et sans rapport, et d’y perdre la confiance du client.
Ce que les clients ont demandé, ce qui a été montré, ce qui a été cliqué et ce qui a été ajouté. La demande que vos logs de recherche n’ont jamais enregistrée.
Les demandes qui n’ont rien trouvé qui vaille d’être montré. Une lecture de ce qui manque à votre gamme, écrite par ceux qui essayaient de l’acheter.
Nous répondons à l’avance, produit par produit, aux questions que votre catalogue peut étayer : l’assistant est ancré avant le premier client.
La plupart des chatbots d’achat produisent une phrase en espérant qu’elle soit vraie. Celui-ci n’en a pas la possibilité. Le rôle du modèle est de transformer une demande en requête structurée : une catégorie, des filtres, un tri. C’est une recherche déterministe dans votre propre catalogue qui produit les produits.
« Quelque chose pour peau sèche à moins de 100 shekels, sans parfum. » Écrit ou dicté, dans sa langue, avec les mots qu’il a.
Pas la réponse. Il émet une catégorie, des filtres et un tri, et chaque filtre choisi devient une puce vivante que le client peut modifier ou retirer.
La liste que le client connaît déjà, pré-filtrée. Chaque produit nommé est une ligne de votre catalogue, à votre prix, avec votre disponibilité. L’ajout au panier est votre propre ajout au panier.
Les chiffres ci-dessous mesurent un assistant qui tourne sur le site du distributeur lui-même, et non du trafic venu d’un produit d’IA externe. Ils sont réels au sens où ils ont été mesurés et publiés, et aucun d’eux n’a été mesuré contre un groupe témoin. Nous les présentons tels quels, et signalons pour chacun ce qu’il ne prouve pas.
de conversion chez les distributeurs équipés d’un agent sur site, face à ceux qui n’en ont pas
Salesforce, 2026 · comparaison de cohortes
de conversion pour les clients ayant engagé l’assistant, face à tous les autres
Benchmark Dashly · auto-sélection
de conversion du site après déploiement d’un assistant, +38 % de panier
Tatcha, étude de cas fournisseur · sans groupe témoin
des visites venues d’un LLM ouvrent un assistant d’achat
Étude sur 329 marques · taux d’ouverture, pas de gain
Nous proposons un groupe témoin dès le premier jour : une part du trafic tirée au sort ne voit jamais le point d’entrée, et la comparaison porte sur les éligibles engagés face au témoin, non sur les engagés face à tout le monde. C’est le seul dispositif qui vous dise ce que l’assistant a causé plutôt que ce qu’il a attiré. Nous préférons le découvrir avec vous au premier mois que défendre un chiffre auto-sélectionné au neuvième.
Et quatre choses qui sont vraies avant même toute mesure.
à installer, plus une ligne de CSP. Rien d’autre ne change.
fiche client, cookie ou contenu de panier ne nous parvient.
des produits, prix et stocks sont lus en direct dans votre catalogue.
de l’accès au catalogue à un assistant qui répond sur votre site.
Pas d’API à construire, pas d’authentification, pas de CORS, pas de réindexation, pas de déploiement. Rien dans votre boutique, votre recherche ou votre page de liste n’a à changer : l’assistant envoie un code produit et reçoit un booléen. Le travail, c’est une entrée dans le gestionnaire de balises et une ligne sur une liste que votre équipe maintient déjà.
<!-- Google Tag Manager → Custom HTML → All pages -->
<script src="https://<widget-origin>/tag.js" async></script>Content-Security-Policy:
frame-src https://<widget-origin>;Un produit nommé dans une phrase est un bouton qui l’ouvre par-dessus la conversation, pas un lien.
Il refuse d’écrire dans l’historique de la page hôte en votre nom ; votre bouton retour reste le vôtre.
L’isolation cross-origin fait qu’il ne peut voir ni votre DOM, ni vos cookies, ni votre panier, même s’il essayait.
À la fermeture du panneau, la page est rendue exactement telle qu’elle était : mêmes largeurs, même défilement.
L’assistant se charge dans un cadre séparé à l’intérieur de votre page, et le navigateur maintient les deux à distance. Il ne reçoit que ce que la page choisit de lui envoyer. Vos cookies, le compte du client et le contenu du panier, il ne les reçoit pas et ne peut pas les lire, non parce que nous nous sommes engagés à ne pas regarder, mais parce que le navigateur lui-même ne le permet pas, et ne le permettra pas davantage s’il y a un bug dans notre code.
C’est le navigateur qui le bloque, pas notre code.
Cloisonné chez vous, supprimable sur demande, jamais utilisé pour l’entraînement.
La catégorie se rend elle-même difficile à comparer. Les plateformes de discovery réindexent votre catalogue et remplacent votre recherche ; les bots de support traitent des tickets. Ceci est une troisième chose : un conseiller posé sur la boutique que vous avez déjà.
| Plateformes de discoveryConstructor, Algolia, Bloomreach | Bots de supportIntercom Fin, Zendesk AI, Gorgias | AgalitUn conseiller sur la page que vous avez déjà | |
|---|---|---|---|
| Ce que cela remplace | Votre recherche et vos pages catégorie | Votre service client | Rien. Il se place à côté de votre liste |
| Ce que le client voit | Une nouvelle page de résultats | Une fenêtre de chat avec des phrases dedans | Votre propre grille produits, pré-filtrée, avec des puces modifiables |
| Intégration | Réindexer le catalogue, reconstruire la page de liste, des semaines de développement | Brancher la pile de ticketing | Une balise et une ligne de CSP |
| D’où vient la réponse | Un modèle de ranking sur leur index | Un modèle de langage, et de l’espoir | Une recherche déterministe dans votre catalogue |
C’est pourquoi les trois ne sont pas des alternatives les unes aux autres. Un marchand qui fait déjà tourner une plateforme de discovery la garde : l’assistant lui demande le rayon, et répond par-dessus ce qu’elle renvoie.
Commencer
Ce qu’un assistant d’achat fera à votre taux de conversion, aucun de nous ne peut le savoir aujourd’hui. Ce que l’on peut faire vite, c’est vous le montrer en train de répondre sur vos propres produits, et écrire noir sur blanc ce que votre boutique perd actuellement.
Un assistant qui fonctionne sur une tranche de votre gamme, pas une démo générique.
Une lecture écrite de ce que votre barre de recherche fait de vraies questions de clients.
Le chemin critique n’est jamais l’intégration. C’est l’accès au catalogue. Tout le reste se compte en jours.