L'assistant IA de Zalando : quand l'IA vous conseille d'aller chez la concurrence – La stratégie d'achat risquée

Du chatbot au coach de vie : comment la nouvelle IA de Zalando révolutionne le commerce en ligne

Le dilemme de l'IA : le nouvel assistant de Zalando est-il en train de détruire son activité principale ?

L'assistant IA de Zalando a rapidement évolué, passant d'un simple chatbot à un véritable compagnon du quotidien. Mais aujourd'hui, le géant européen de la mode est confronté à un dilemme stratégique majeur : pour rivaliser avec les super-IA multiplateformes de Google, OpenAI et autres, son écosystème, jusqu'ici très fermé, doit s'ouvrir de plus en plus aux données externes. Le potentiel est explosif : que se passera-t-il si le moteur de vente de l'entreprise recommande soudainement aux clients des produits concurrents plus adaptés ou moins chers ? Ce changement de paradigme marque un tournant pour Zalando et illustre comment le « commerce agentiel » remodèle en profondeur le commerce de détail en ligne mondial. Une analyse approfondie de cet équilibre délicat entre l'intérêt réel des clients, les millions de dollars potentiels de recettes publicitaires et la logique implacable des entreprises.

L'assistant IA de Zalando : pris entre les intérêts des clients et la logique de l'entreprise

Quand votre propre machine commerciale se met soudainement à faire de la publicité pour vos concurrents

Zalando, l'une des plus grandes plateformes de mode en Europe, a depuis des années placé son assistant IA au cœur de sa stratégie digitale. Lors de la publication de ses résultats semestriels 2026, une information capitale a émergé, bien au-delà d'une simple annonce produit : l'assistant ne se basera plus uniquement sur les données internes, mais intégrera de plus en plus les résultats de recherche externes, notamment ceux liés aux événements ou aux tendances de la mode. Ce qui apparaît de prime abord comme une simple amélioration technique marque en réalité un tournant potentiel dans la logique commerciale de l'entreprise. En effet, un assistant capable d'explorer d'autres catalogues pourrait, à terme, prendre en compte les produits et les offres d'autres distributeurs.

Cette évolution coïncide avec une période de restructuration de l'ensemble du secteur du commerce en ligne. Les systèmes d'intelligence artificielle dits « agentiques » prennent de plus en plus en charge des tâches auparavant effectuées par des humains : recherche de produits, comparaison des prix, préparation des décisions d'achat et, dans certains cas, finalisation de l'achat. Zalando se trouve ainsi à la croisée de deux rôles structurellement contradictoires : celui de vendeur de sa propre gamme de produits et celui de conseiller neutre, qui devrait également recommander des offres de tiers si elles représentent un meilleur choix pour le client.

L'évolution du chatbot au coach de vie numérique

L'assistant IA de Zalando a été lancé en 2023. Cette fonctionnalité relativement simple, basée sur OpenAI, aidait les clients à trouver des produits adaptés parmi un catalogue d'environ 1,8 million d'articles. À l'automne 2024, l'assistant était déployé sur les 25 marchés de Zalando, dans leurs langues nationales respectives, accompagné de Trend Spotter, un outil d'analyse des tendances basé sur les données et compilant les tendances de la mode dans différentes villes européennes. Depuis, les habitudes d'utilisation ont considérablement évolué : alors qu'environ six millions de clients ont consulté l'assistant pour obtenir des recommandations en 2025, ce chiffre atteignait déjà près de dix millions au premier trimestre 2026, soit quatre fois plus qu'à la même période l'année précédente.

L'éventail des fonctionnalités s'est élargi en parallèle. L'assistant ne se contente plus de répondre aux questions sur les vêtements, mais intègre également des recommandations beauté dans la même conversation, permettant ainsi, pour la première fois, un dialogue unifié entre conseils mode et cosmétiques. Il peut ajouter directement des articles au panier, procéder au paiement, récapituler le contenu du panier et suggérer des associations harmonieuses pour les produits déjà sélectionnés. Zalando décrit cette évolution comme une transition d'un simple outil d'achat à un véritable compagnon de vie, conçu pour accompagner les clients dans tous les aspects de leur quotidien, et pas seulement dans leurs achats de mode.

Cette stratégie est complétée par un partenariat avec le laboratoire européen d'IA Qutwo, avec lequel Zalando ambitionne de développer la prochaine génération d'agents conversationnels, et par son rôle de partenaire de lancement parmi les deux seuls partenaires européens du protocole Universal Commerce de Google. Ce protocole permet aux clients de découvrir et d'acheter des produits de mode et de style de vie directement via des chatbots d'IA comme Gemini. Zalando souligne qu'elle est déjà la plateforme de mode la plus fréquemment recommandée par les systèmes d'IA conversationnelle, ce qui lui permet d'accéder à de nouveaux segments de clientèle.

Pourquoi un assistant fermé perd de son attrait

Le problème fondamental auquel Zalando est confronté n'est certes pas nouveau, mais il est devenu plus urgent du fait de la maturité technologique des systèmes d'IA. Un assistant d'achat qui ne connaît que sa propre gamme de produits ne pourra jamais, par définition, fournir le conseil le plus objectif, car la grande majorité des consommateurs ne souhaitent pas se limiter à un seul détaillant. Une personne à la recherche de la tenue parfaite pour un mariage ne se soucie pas de savoir si le vêtement idéal est disponible chez Zalando, chez un concurrent ou directement auprès du fabricant ; elle souhaite simplement trouver la solution qui correspond le mieux à ses besoins.

C’est précisément là que surgit un conflit d’objectifs structurel. Un assistant qui ne propose que les produits Zalando paraît de plus en plus limité et moins fiable aux yeux de l’utilisateur dès lors que des systèmes d’IA multiplateformes comme ChatGPT ou Gemini sont capables de rechercher et de comparer les offres de différents vendeurs. Si Zalando conserve un système fermé, la plateforme risque de perdre en pertinence face aux agents indépendants, qui peuvent proposer une sélection objectivement plus large et des prix potentiellement plus avantageux. À l’inverse, si Zalando s’ouvre progressivement, l’entreprise devra, en cas de doute, recommander également des offres de ses concurrents, même si cela réduit son propre chiffre d’affaires.

Ce dilemme peut être illustré par une simple expérience de pensée. Si un client utilise l'assistant Zalando pour rechercher une robe spécifique indisponible ou disponible uniquement à un prix plus élevé sur Zalando, mais qui pourrait être livrée plus rapidement et à un prix inférieur chez un concurrent, un assistant véritablement orienté client se doit de signaler cette alternative. Un assistant qui omet de le faire se comporte en réalité de la même manière qu'un vendeur traditionnel dans un magasin physique, qui, naturellement, ne propose que les articles disponibles dans sa propre boutique. La différence cruciale réside dans le fait que les clients attendent une plus grande objectivité d'une IA jouant le rôle de conseiller intelligent et neutre que d'un vendeur derrière un comptoir.

Le dilemme du marché comme modèle historique

La situation actuelle de Zalando rappelle fortement une décision à laquelle les grandes plateformes de vente en ligne ont été confrontées il y a quelques années, et dont les répercussions juridiques se font encore sentir aujourd'hui. Amazon, par exemple, a dû à plusieurs reprises se prononcer devant les juridictions européennes sur la question de savoir si la présentation simultanée de ses propres marques et d'offres de vendeurs tiers indépendants sur une même plateforme engendre une confusion et des distorsions de concurrence. Dans l'affaire Louboutin contre Amazon, en décembre 2022, la Cour de justice de l'Union européenne a jugé qu'une présentation uniforme d'offres de marques propres et d'offres de tiers sous un même logo et sans indication claire pouvait engager la responsabilité du fabricant en matière de marques si l'utilisateur moyen était amené à croire que la plateforme elle-même vendait les produits.

Au-delà de la dimension juridique, l'affaire Amazon révèle un problème structurel fondamental : des documents internes ont démontré qu'Amazon analysait systématiquement les données de vente des vendeurs de sa marketplace afin d'identifier les produits à succès, puis les copiait avec ses propres marques, mieux positionnées et bénéficiant d'un placement privilégié dans les résultats de recherche. La Commission européenne a qualifié ce comportement d'abus de position dominante, car les données non publiques des vendeurs étaient systématiquement utilisées à des fins commerciales.

Appliquée à la situation actuelle de Zalando, la question centrale peut être formulée plus précisément : une entreprise peut-elle simultanément jouer le rôle de filtre à un marché et celui d’acteur actif de ce marché sans qu’un rôle n’influence systématiquement l’autre ? Avec les places de marché traditionnelles, l’accent était mis sur la visibilité des produits dans les résultats de recherche et les classements. Avec les assistants vocaux, ce même problème se déplace à un niveau supérieur, car ce n’est plus un algorithme de recherche avec des facteurs de classement visibles qui décide, mais plutôt un modèle de langage dont les pondérations sont difficilement compréhensibles pour les non-initiés, quels produits sont présentés, dans quel ordre et avec quelles recommandations. Ce manque de transparence rend les conflits d’intérêts potentiels plus difficiles à détecter, mais n’en diminue en rien la réalité.

Comment les principales plateformes d'IA transforment le commerce

Tandis que Zalando expérimente au sein de son propre écosystème, des fournisseurs d'IA intersectoriels ont déjà considérablement fait progresser le commerce interactif. À l'automne 2025, OpenAI a lancé Instant Checkout, une fonctionnalité permettant aux utilisateurs de ChatGPT aux États-Unis d'effectuer des achats directement auprès des vendeurs Etsy via la messagerie. Ce développement a été rendu possible grâce à la mise en place d'un standard ouvert, le protocole de commerce interactif, en collaboration avec le prestataire de paiement Stripe. Un aspect notable de ce modèle résidait dans la garantie explicite que l'intégration à Instant Checkout n'affecterait pas le référencement naturel et que les vendeurs ne paieraient de frais que sur les ventes finalisées, sans incidence sur le prix final pour les clients.

Au printemps 2026, OpenAI a opéré un remarquable changement de cap stratégique. Au lieu d'intégrer les transactions d'achat directement dans l'interface de chat, l'entreprise a progressivement déporté le processus de paiement vers des environnements autonomes, contrôlés par le marchand, soit via une redirection vers son site web, soit via des applications dédiées au sein de ChatGPT. L'objectif était de privilégier la recherche et la découverte de produits de haute qualité, tout en laissant le processus de paiement à la charge du marchand. Ce changement démontre que même les fournisseurs d'IA les plus influents recherchent encore le juste équilibre entre la facilité d'utilisation, les intérêts des marchands et leur propre contrôle de l'interface client.

Le protocole Universal Commerce de Google adopte une approche similaire, mais techniquement plus large, visant à couvrir l'intégralité du parcours d'achat, de la découverte du produit à l'achat. Zalando est l'un des deux partenaires européens initiaux de cette initiative. Trois normes techniques concurrentes ont émergé : le protocole Universal Commerce de Google et Shopify pour l'ensemble du parcours d'achat, le protocole Agentic Commerce d'OpenAI et Stripe axé sur le processus de paiement, et le protocole Model Context d'Anthropic pour l'accès en temps réel aux données structurées. Ce développement parallèle des normes démontre que le marché du commerce automatisé est encore dans une phase initiale de consolidation intense, où les plateformes doivent se positionner de manière réfléchie en définissant les normes auxquelles elles adhèrent et le niveau de contrôle qu'elles délèguent aux systèmes externes.

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Les deux voies et leurs conséquences respectives

D'un point de vue économique, Zalando dispose de deux voies stratégiques fondamentalement différentes, dont les conséquences à long terme divergent considérablement. La première consiste à maximiser constamment son offre de produits et son chiffre d'affaires, en utilisant principalement l'assistant comme outil de vente pour ses propres articles, les informations externes servant uniquement de support, sans incitation à l'action. La seconde vise à optimiser l'interface client elle-même, consolidant ainsi son rôle de premier point de contact dans chaque parcours d'achat, quitte à orienter les clients vers des offres externes dans certains cas.

La solution évidente réside dans une stratégie hybride, comme le suggèrent déjà les communications actuelles de Zalando. L'entreprise a d'ailleurs souligné à plusieurs reprises qu'elle envisage le commerce par agents comme un canal supplémentaire venant compléter son activité principale, et non comme un substitut complet. Ce positionnement prudent permet l'intégration sélective d'informations externes, telles que des contenus complémentaires non liés aux ventes, comme des études de tendances ou des annonces d'événements, tandis que le catalogue de produits reste clairement axé sur sa propre gamme.

Pourquoi les revenus publicitaires aggravent encore le conflit d'intérêts

Un aspect trop souvent négligé dans le débat public autour de la stratégie d'intelligence artificielle de Zalando est l'importance croissante de la publicité sur sa plateforme. Zalando a récemment vu ses revenus publicitaires augmenter significativement, dépassant les 316 millions d'euros, soit une croissance d'environ 42 %. Ces revenus proviennent principalement des marques et des distributeurs qui paient pour une visibilité privilégiée de leurs produits sur la plateforme.

Dès lors qu'un assistant IA devient l'interface de découverte centrale, la logique publicitaire se transforme inévitablement. Les annonceurs pourraient bientôt payer non seulement pour apparaître dans les résultats de recherche traditionnels, mais aussi pour bénéficier d'une mention privilégiée dans les réponses en langage naturel de l'assistant. Cette évolution accentuerait la pression sur l'objectivité des recommandations de l'IA, car un assistant fonctionnant à la fois comme conseiller neutre et comme plateforme publicitaire monétisée doit répondre à deux attentes fondamentalement contradictoires. Les utilisateurs font confiance à un assistant dans la mesure où ils présument de sa neutralité, tandis que les entreprises ont un intérêt financier à saper précisément cette neutralité par le biais d'espaces publicitaires payants.

Ce que la concurrence étrangère nous apprend

La comparaison avec le géant chinois de la fast-fashion Shein éclaire d'un jour nouveau les enjeux stratégiques de Zalando. Shein se développe rapidement sur les marchés européens et dispose de réserves financières considérables qui, selon les observateurs, pourraient théoriquement suffire à racheter Zalando. Si les clients commandent encore plus souvent sur Zalando que sur Shein, l'écart se réduit progressivement, incitant Zalando à miser sur la différenciation plutôt que sur une simple concurrence par les prix.

Dans ce contexte concurrentiel, la qualité des conseils prodigués par l'IA prend une importance croissante en tant que facteur de différenciation. Un fournisseur comme Shein, qui mise principalement sur des prix bas et une gamme de produits très étendue, est peu susceptible de développer le même intérêt pour une logique de conseil véritablement neutre et orientée client que Zalando, qui privilégie la qualité de la marque, la sélection de produits et la qualité du service. Zalando pourrait donc acquérir un avantage concurrentiel sur ses concurrents, plus agressifs sur les prix mais moins soucieux du conseil, grâce à un assistant toujours ouvert et fiable, à condition que l'entreprise soit prête à accepter des pertes de revenus à court terme sur sa propre gamme de produits en échange de gains de confiance à long terme.

Les zones grises réglementaires comme facteur d'incertitude supplémentaire

Au-delà des considérations purement économiques, une dimension réglementaire émerge, susceptible d'influencer considérablement la conception future des assistants d'achat basés sur l'IA. La jurisprudence européenne relative aux places de marché en ligne illustre déjà la sensibilité des tribunaux face à la confusion entre les offres d'un vendeur et celles de tiers, notamment lorsque l'utilisateur lambda ne peut plus clairement identifier le vendeur d'un produit. Si un assistant IA intègre des produits tiers dans ses réponses sans préciser si une recommandation repose sur un partenariat rémunéré, une évaluation objective ou simplement la disponibilité en stock, une zone grise juridique, similaire à celle qui existait pour les places de marché traditionnelles, apparaîtrait.

À cela s'ajoute la question de l'utilisation des données. Si Zalando intègre à l'avenir des données produits provenant de fournisseurs tiers à son assistant, il conviendra de préciser les conditions de collecte, de traitement et d'affichage de ces données, notamment si les concurrents craignent que leurs propres données de vente ne soient utilisées indirectement pour améliorer l'offre de Zalando. Cette allégation a d'ailleurs largement contribué à l'enquête antitrust de la Commission européenne dans l'affaire Amazon. Par conséquent, bien dissocier son rôle de plateforme de recommandation de celui de concurrent analysant les données constituera un enjeu majeur pour Zalando, tant sur le plan économique que juridique.

Une évaluation raisonnée du développement le plus probable

Les éléments disponibles laissent penser que Zalando adoptera dans un premier temps une approche prudente, en s'ouvrant progressivement davantage sans compromettre son activité principale à court terme. L'ouverture actuelle aux résultats de recherche externes concerne uniquement les contenus complémentaires non liés à la vente, tels que les informations sur les tendances et les listes d'événements ; il s'agit d'un premier test prudent avant d'intégrer pleinement les offres de produits tiers.

Le principal facteur d'ouverture accrue ne proviendra probablement pas de considérations stratégiques internes, mais plutôt de la pression concurrentielle externe exercée par des systèmes d'IA indépendants tels que ChatGPT, Gemini ou de futurs agents d'achat spécialisés. Une fois que les clients seront habitués à utiliser ces assistants multiplateformes pour trouver les meilleures offres chez différents détaillants, un système fermé comme l'assistant Zalando actuel perdra de son attrait, même s'il est techniquement sophistiqué pour sa propre gamme de produits. Zalando sera donc probablement contraint d'accélérer sa stratégie d'ouverture dès qu'il deviendra évident que ses concurrents ou les fournisseurs d'IA multiplateformes gagnent des parts de marché significatives au moment du premier contact avec la décision d'achat.

À long terme, le scénario le plus probable semble être celui où Zalando combine deux modèles de revenus parallèles : d’une part, la poursuite des revenus traditionnels issus des ventes de sa propre gamme de produits, et d’autre part, la génération croissante de revenus grâce aux recommandations et à la publicité, servant de point de départ à des décisions d’achat qui peuvent aboutir à des produits hors de son catalogue. Ce modèle rapprocherait structurellement Zalando de la logique des moteurs de recherche ou des assistants vocaux, où la monétisation ne repose pas principalement sur les ventes directes, mais plutôt sur la gestion de l’attention et la facilitation des recommandations. La réussite de cette transition, sans cannibaliser significativement son activité de vente au détail existante, constituera le test crucial pour la stratégie IA de Zalando dans les années à venir.

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