Adobe mesure moins de retours après un achat assisté par IA

Adobe observe une possible baisse des retours grâce aux achats assistés par intelligence artificielle. En juillet 2026, 69 % des consommateurs américains interrogés après avoir utilisé une IA pour acheter en ligne ont déclaré être moins susceptibles de retourner l’article acheté. L’enquête indique aussi que 77 % se sentaient plus confiants dans leur achat avec un assistant. Ces résultats figurent dans le rapport d’Adobe publié en août 2026. L’analyse repose sur plus de 1 000 milliards de visites de sites marchands américains et 100 millions de références. Adobe y inclut les réponses de 5 000 consommateurs américains. Lire l’analyse originale et le rapport Adobe.

Les achats gagnent en confiance lorsque les consommateurs obtiennent davantage d’informations avant de choisir. Selon Adobe, les réponses recueillies associent l’assistance par IA à de meilleures informations produit. Elles associent aussi cette assistance à une incertitude réduite pendant l’achat. Le rapport avance ainsi une correspondance potentiellement meilleure entre le besoin du client et le produit sélectionné. Ces observations peuvent expliquer pourquoi un acheteur garde davantage l’article reçu. Elles ne démontrent toutefois pas encore une baisse mesurée des taux de retour dans l’ensemble du commerce électronique. Adobe présente donc la réduction des retours comme un bénéfice possible des achats assistés par IA.

Les visiteurs issus de l’IA convertissent davantage

Les chiffres Adobe montrent également une différence sur les visiteurs envoyés par des plateformes d’IA. En juillet 2026, ces visiteurs ont converti 60 % davantage que les visiteurs arrivant sans recommandation d’IA. Ils ont aussi généré 53 % de revenus supplémentaires par visite. Avant l’assistance par IA, un acheteur pouvait consulter plusieurs sites pour comparer les caractéristiques, dimensions, compatibilités, avis et prix. Un assistant peut désormais effectuer une grande partie de cette recherche avant de recommander un magasin ou un produit. Ces données décrivent des visiteurs arrivant potentiellement avec une sélection déjà réduite et des questions déjà traitées.

Meta illustre cette évolution avec Muse, son assistant capable d’utiliser ses propres navigateurs web virtuels. Muse peut visiter des dizaines de sites marchands avant de recommander un produit. La recommandation intervient donc après une phase de comparaison réalisée par l’assistant. Cette séquence peut réduire l’incertitude avant la visite du magasin. Elle peut aussi rapprocher la demande du client des informations disponibles sur une référence. Pour les marchands, l’enjeu ne se limite alors pas à obtenir une visite issue d’une plateforme d’IA. La qualité des données présentées à l’assistant devient également un élément central de la recommandation et de l’achat.

Les données produit restent déterminantes

Les fiches détaillées fournissent aux assistants les éléments nécessaires pour évaluer un produit. Adobe cite notamment les spécifications, dimensions, compatibilités, variantes et estimations de livraison. Les avis, questions fréquentes et comparaisons complètent ces informations. Un assistant peut s’appuyer sur ces données pour déterminer si une référence correspond réellement au besoin exprimé. Une information plus complète peut ainsi soutenir une recommandation plus précise. Elle peut aussi permettre au marchand de gagner la vente et, potentiellement, de limiter un retour. Adobe souligne toutefois qu’il est encore trop tôt pour savoir si les achats assistés réduiront véritablement les taux de retour du commerce électronique. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur l’IA pour l’e-commerce en 2026.