Les clients font-ils confiance à l'IA pour choisir leurs vêtements ? Les enquêtes 2025 et 2026 répondent : pas encore

Quand YouGov a demandé en mai 2026 à des acheteurs de vêtements américains comment ils découvrent de nouveaux articles, 60 % ont cité la flânerie en magasin. Seuls 6 % se sont dits intéressés par des outils d'IA généralistes comme ChatGPT ou Gemini, et 6 % de plus ont mentionné les outils de chat intégrés aux sites marchands. Interrogés sur leur ressenti face à une assistance IA en magasin, 55 % se sont dits mal à l'aise.

Confrontée aux données de trafic, l'image paraît contradictoire. Adobe a enregistré une hausse de 693 % sur un an du trafic issu des outils d'IA générative vers les sites de commerce américains pendant les fêtes 2025, et constaté que ces visiteurs convertissaient 31 % mieux que les autres. La réponse à la question du titre est que les clients font davantage confiance à l'IA pour éclairer leurs choix que pour les faire. Ils s'en servent pour chercher, comparer et trouver des promotions ; pour l'habillement, où la coupe et le goût sont personnels, la plupart veulent garder le dernier mot, et une minorité importante ne veut aucune IA.

Cette distinction compte maintenant, car les plateformes construisent des agents qui achètent, et pas seulement qui conseillent. Google, OpenAI et Amazon ont tous lancé en 2025 des fonctions capables de finaliser un achat. Les enquêtes suggèrent que les clients de la mode n'accepteront ces agents que sous des conditions strictes, et que les marques qui pensent le contraire risquent de construire pour un client qui n'existe pas encore.

Combien de clients utilisent déjà l'IA pour faire leurs achats ?

Entre un quart et la moitié, selon la façon de poser la question. L'enquête State of the Consumer 2026 de McKinsey, menée auprès de 4 863 consommateurs au Brésil, en France, en Allemagne, au Royaume-Uni et aux États-Unis entre le 31 mars et le 8 avril 2026, constate que 26 % utilisent l'IA générative pour leurs achats, son usage le plus fréquent, devant la santé et le bien-être (22 %) et la planification de voyages et d'événements (21 %).

L'IBM Institute for Business Value, qui a interrogé plus de 18 000 consommateurs dans 23 pays au troisième trimestre 2025, constate que 45 % se tournent vers l'IA à un moment de leur parcours d'achat : 41 % pour rechercher des produits, 33 % pour interpréter des avis et 31 % pour chasser les bonnes affaires. La même enquête relève que 72 % font encore leurs achats en magasin. L'enquête de Capgemini auprès d'environ 10 000 consommateurs dans 13 pays en octobre 2025 va plus loin : 53 % ont déjà acheté sur la base d'une recommandation d'IA générative et 64 % sont ouverts à l'achat de produits qu'elle recommande.

Le Consumer Lab de Bain situe entre 30 et 45 % la part des consommateurs américains utilisant l'IA générative pour rechercher et comparer des produits, et estime que 17 % des acheteurs en ligne commenceraient leurs achats des fêtes 2025 sur une plateforme d'IA comme ChatGPT ou Perplexity, contre 30 % qui prévoyaient de commencer sur la recherche Google.

Les jeunes clients sont-ils vraiment le moteur du shopping par IA ?

Moins que le récit habituel ne le laisse penser. Dans les données de McKinsey, le gradient générationnel est réel mais faible au sommet : 28 % de la génération Z et 27 % des millennials utilisent l'IA générative pour leurs achats, contre 23 % de la génération X et 16 % des baby-boomers.

D'autres enquêtes vont dans le même sens. Bain a constaté que 52 % des millennials prévoyaient d'utiliser un assistant IA pour commencer leurs achats des fêtes 2025, contre 25 % de la génération Z. Capgemini a relevé une aisance face à un assistant d'achat IA multiplateforme presque identique selon l'âge : 49 % pour la génération Z, 50 % pour les millennials, 51 % pour la génération X et 49 % pour les baby-boomers. YouGov, qui interrogeait spécifiquement sur les vêtements, a trouvé la résistance la plus faible chez les millennials (39 %), tandis que plus de la moitié de la génération Z comme des baby-boomers disaient ne pas être intéressés par l'IA pour leurs achats.

La confiance suit un schéma tout aussi inattendu. Le graphique de McKinsey sur la confiance nette dans les sources de recherche de produits, fondé sur des échantillons de 929 consommateurs de la génération Z et de 1 448 baby-boomers, montre que la génération Z déclare une confiance plus faible que les boomers dans la plupart des canaux, et que les boomers font davantage confiance à l'IA générative que la génération Z. Modaes, qui rend compte de la même enquête, situe la confiance nette de la génération Z dans les réponses de l'IA à environ 20 %, contre environ 70 % pour les recommandations d'amis et de proches. Les plus jeunes utilisent le plus l'IA et les réseaux sociaux, mais y croient le moins.

Les clients font-ils confiance aux recommandations de l'IA ?

Moins de la moitié le disent. L'enquête d'Adobe sur les fêtes 2025, auprès de plus de 1 000 consommateurs américains, constate que 47 % déclarent faire confiance à l'IA, alors que 81 % des utilisateurs d'assistants IA estiment que leur expérience d'achat s'est améliorée et que 65 % se sentent plus sûrs de leurs achats. L'indice de confiance nette de McKinsey, qui soustrait la part de ceux qui se méfient d'une source de la part de ceux qui lui font confiance, situe l'IA générative sous 40 %, selon un compte rendu de ses conclusions par Analytics Insight.

Capgemini suit la tendance. La part des consommateurs qui font confiance aux contenus rédigés par l'IA générative est tombée à 58 % dans son enquête d'octobre 2025, contre 72 % en 2023. Pourtant, 34 % disent faire en général confiance aux recommandations de l'IA sans les recouper avec une personne, et 42 % parmi la génération Z. Autrement dit, le scepticisme progresse globalement, tandis qu'une minorité substantielle agit quand même sur les conseils de l'IA.

Pour l'habillement, les doutes sont précis. Dans l'enquête de YouGov auprès de 957 acheteurs de vêtements américains, les principales préoccupations sont la confidentialité et la sécurité des données (51 %), la précision des recommandations (47 %), le manque d'interaction humaine (45 %) et la complexité technique (34 %). YouGov en conclut que la résistance à l'IA dans la distribution d'habillement « ne tient pas seulement à une méconnaissance de la technologie ».

Ce que les clients veulent est étroit et pratique. Interrogés sur les usages de l'IA qu'ils accueilleraient volontiers pour acheter des vêtements, 26 % ont choisi la vérification des stocks et 25 % les conseils de taille et de coupe, devant la découverte de nouveaux produits (21 %) et les suggestions de style ou de tenues (16 %). Ce classement est l'inverse de la façon dont une grande partie du secteur commercialise l'IA : styliste d'abord, outil pratique ensuite.

Les clients laisseront-ils un agent IA acheter leurs vêtements ?

Dans certaines limites. Le Agentic Commerce Report 2026 de Global Payments, qui a interrogé plus de 16 000 consommateurs dans sept marchés dont les États-Unis, le Royaume-Uni et le Brésil, constate que 69 % laisseraient un agent IA dépenser jusqu'à 100 USD en vêtements et chaussures, soit la même part que pour l'alimentation, et que 64 % le feraient pour l'habillement et les chaussures de luxe, a rapporté FashionUnited. Mais seuls 21 % le laisseraient finaliser un achat seul, tandis que 59 % exigeraient une validation pour chaque achat et que 74 % le laisseraient comparer les prix. La confidentialité (46 %) et la crainte qu'un agent achète le mauvais article (42 %) sont les principales inquiétudes.

L'enquête de Checkout.com dans six marchés, publiée en juin 2026, constate que 24 % des consommateurs disent qu'ils ne délégueront jamais leurs achats à l'IA et que 27 % ne font confiance à aucune organisation pour gérer un agent d'achat IA. Les répondants laisseraient un agent dépenser en moyenne 177 livres par achat sans validation supplémentaire, et citent comme contrôles non négociables les plafonds de dépenses (30 %), la révocation immédiate (29 %) et l'annulation facile (28 %). Bain constate qu'environ la moitié des consommateurs se montrent prudents face à des agents qui gèrent les achats de bout en bout, et qu'ils font environ trois fois plus confiance à l'agent d'un détaillant qu'à celui d'un tiers.

L'habillement se situe dans une zone intermédiaire inconfortable. Checkout.com constate que les consommateurs sont les plus disposés à déléguer l'alimentation (41 %) et les produits ménagers (31 %), et les moins disposés à déléguer les services financiers (15 %) ; l'étude ne donne pas de chiffre pour la mode. Capgemini constate que 58 % des consommateurs acceptent que l'IA choisisse leur prochaine série, mais seuls 41 % qu'elle choisisse le dîner : plus le choix est personnel et sensoriel, plus l'aisance diminue. L'habillement, où taille, matière et image de soi sont en jeu, a plus en commun avec le dîner qu'avec la lessive.

Une conclusion devrait préoccuper les dirigeants de marques plus que toute autre. Dans l'enquête de Checkout.com, 57 % des consommateurs disent qu'ils laisseraient un agent IA changer de marque pour une option au meilleur rapport qualité-prix. Global Payments constate que les clients s'attendent à ce que les agents réalisent 15 % de leurs achats d'ici cinq ans, contre 9 % lorsque la question était posée un an plus tôt, même si seuls 17 % des répondants américains avaient déjà utilisé un agent pour acheter. Si les agents peuvent optimiser sur le prix et la disponibilité, la fidélité à une marque devient un paramètre que le client règle, ou non.

Que se passe-t-il quand on propose aux clients de payer dans un chatbot ?

Les meilleures preuves à ce jour ne viennent pas d'enquêtes mais de comportements, et elles appuient la lecture prudente. Walmart a proposé environ 200 000 produits via Instant Checkout d'OpenAI à partir de novembre 2025, permettant d'acheter sans quitter ChatGPT. Selon The Paypers, le pilote a produit des taux de conversion environ trois fois inférieurs à ceux des utilisateurs qui cliquaient vers le site de Walmart. Walmart y a mis fin et exploite désormais son propre assistant, Sparky, dans ChatGPT : les clients se connectent à leur compte Walmart et finalisent leurs achats dans le système de Walmart.

La leçon pour la mode est que les clients acceptent volontiers les conseils d'un chatbot, mais préfèrent payer là où ils font déjà confiance au compte, à la politique de retour et à la promesse de livraison. Les données d'Adobe vont dans le même sens, vues de l'autre côté : les visiteurs issus de l'IA qui arrivent sur le site d'un détaillant rebondissent 33 % moins, restent 45 % plus longtemps et convertissent 31 % mieux que les autres. La confiance est accordée au détaillant en fin de parcours, pas à l'agent. Bain donne un ordre de grandeur : l'IA représente jusqu'à 25 % du trafic de référence de certains détaillants, mais moins de 1 % de leur trafic total. Dans l'enquête d'Adobe, 68 % des répondants disent être moins susceptibles de retourner un produit acheté avec l'aide de l'IA, un constat auto-déclaré qui, s'il se vérifiait, compterait davantage pour les marges de la mode que n'importe quelle hausse de conversion.

Quels détaillants de mode gagnent la confiance des clients avec l'IA ?

Zalando offre le cas publié le plus clair d'une plateforme de mode qui développe l'usage de son propre assistant. Dans ses résultats 2025, publiés le 12 mars 2026, l'entreprise indique que six millions de personnes ont utilisé le Zalando Assistant en 2025, soit quatre fois plus qu'un an plus tôt, et que l'outil permet désormais d'acheter et d'apprendre les préférences de style.

Fait notable, les fonctions que Zalando chiffre sont proches des usages pratiques que les clients disent vouloir. Son Size and Fit AI, fondé sur les mensurations de plus d'un million de clients, réduit de plus de 8 % les retours liés à la taille, et la mise en relation personnalisée dans son fil de découverte a augmenté de 13 % le nombre d'articles ajoutés au panier. Ce sont des chiffres de l'entreprise, non audités de façon indépendante. Zalando estime aussi que le commerce agentique pourrait capter jusqu'à 15 % du commerce en ligne d'ici 2030, une projection et non une mesure.

Le luxe est plus méfiant. Stanislas Vignon, responsable des insights IA et omnicanal chez LVMH, l'a dit sans détour dans une étude d'IBM et de la NRF publiée en janvier 2026 : « L'IA n'est pas une baguette magique. »

Ces enquêtes sont-elles fiables ?

Moins comparables que leurs titres ne le laissent croire, et quatre réserves s'imposent. Premièrement, les définitions diffèrent : « utiliser l'IA pour acheter » peut signifier poser une question à ChatGPT, lire un résumé d'avis généré par l'IA sur le site d'un détaillant ou laisser un agent payer. Les 45 % d'IBM et les 26 % de McKinsey ne se contredisent pas ; ils mesurent des choses différentes. Deuxièmement, les échantillons diffèrent : le nombre de pays va d'un seul marché (YouGov, Adobe) à 23 (IBM), et les attitudes varient fortement. Capgemini constate que 71 % des Australiens veulent que le développement de l'IA soit ralenti pour des raisons de gouvernance, contre 57 % dans le monde et 44 % au Japon.

Troisièmement, les commanditaires ont des intérêts. Plusieurs des études les plus citées émanent d'entreprises qui vendent des services de paiement, d'analyse ou d'IA, dont Adobe, Checkout.com, Global Payments, IBM et Capgemini. Leurs données ne sont pas forcément fausses, mais les questions sur la disposition à adopter des agents sont formulées par des sociétés qui profitent de cette adoption. Quatrièmement, l'intention déclarée n'est pas le comportement. Le pilote Walmart a montré un écart important entre ce que les gens font dans un chat et ce qu'ils font sur le site d'un détaillant, et McKinsey a constaté que seulement 1 % environ des 2,6 millions de citations analysées dans des réponses d'IA pour 25 marques provenaient de sites détenus par les marques, ce qui signifie que les clients qui font confiance à l'IA se fient souvent à des sources que la marque ne contrôle pas.

Que doivent faire les entreprises de mode dès maintenant ?

1. Miser sur la coupe et le stock Les conseils de taille et les vérifications de disponibilité sont ce que les acheteurs de vêtements attendent de l'IA. Priorisez-les par rapport aux chatbots de style.
2. Garder une voie humaine visible Le manque d'interaction humaine est une préoccupation majeure pour 45 % des acheteurs de vêtements américains. Proposez une passation simple vers un conseiller ou un styliste depuis chaque fonction d'IA.
3. Donner aux clients des contrôles explicites Plafonds de dépenses, étapes de validation et révocation immédiate sont les conditions que les consommateurs posent aux agents. Concevez toute fonction agentique autour d'eux.
4. Garder la dernière étape Les clients font davantage confiance aux agents des détaillants qu'à ceux de tiers, et le pilote de Walmart a mieux converti sur son propre site. Dirigez les clients issus de l'IA vers votre compte et votre paiement.
5. Corriger les sources que l'IA cite Si les sites des marques fournissent environ 1 % des citations de l'IA, ce sont les avis, les détaillants et la presse qui façonnent les réponses. Auditez ce que les outils d'IA disent de vos produits et corrigez les données sous-jacentes.
6. Segmenter par attitude, pas par âge Les millennials, et non la génération Z, sont souvent les clients les plus ouverts à l'IA, et les boomers font davantage confiance à l'IA que la génération Z dans les données de McKinsey. Testez à partir des comportements plutôt que d'idées reçues sur les générations.
7. Lire les enquêtes avec un regard critique Vérifiez l'échantillon, le pays, le commanditaire et la formulation des questions avant d'utiliser un chiffre dans un business case, et validez avec vos propres données de trafic et de conversion.