Ces dernières années, plusieurs sites internet vendant des produits à prix ultra bas sont apparus sur le marché français. Shein, Temu et AliExpress, pour n'en citer que quelques-uns, révolutionnent le paysage du e-commerce.
Selon une étude de BPCE Digital & Paiements, le nombre de cartes de paiement enregistrant au moins une transaction mensuelle sur un site discount a augmenté de 20 % entre les premiers trimestres 2022 et 2023.
Ce n'est pas surprenant puisque le site Internet de Temu reçoit chaque mois des millions de visiteurs français, selon les données de la Fédération du commerce électronique et de la vente à distance. À la mi-juillet 2025, les plateformes à bas prix représentaient 22 % des colis traités par la Poste française, contre 5 % il y a cinq ans. Cette hausse devrait se poursuivre, le secteur devant croître de 6,5 % en 2025.
Bien entendu, l’inflation galopante de ces dernières années en France explique en partie cet essor. Mais ce n’est pas la seule explication de ces évolutions. Le recours à l’intelligence artificielle (IA), fondamentale dans le modèle économique de ces plateformes, contribue à fidéliser les consommateurs.
Profils de comportement
Dans nos derniers articles sur Shein et Temu, nous examinons comment ces plateformes fonctionnent en coulisses. En analysant les données de comportement des utilisateurs, les outils d’IA qu’ils utilisent peuvent identifier les clients les plus susceptibles d’acheter et adapter les messages publicitaires qu’ils reçoivent.
Les algorithmes prédictifs analysent également le comportement des utilisateurs pour proposer des recommandations personnalisées. Cette approche cherche à créer un besoin avant même qu’il ne surgisse, en profitant du sentiment de rareté et d’urgence. C’est le fameux FOMO, ou la peur de rater quelque chose.
Ces algorithmes prédictifs existent depuis de nombreuses années, mais leurs nouvelles capacités, alimentées par des outils d’IA, marquent le début d’une nouvelle ère, s’adaptant plus précisément et plus rapidement à chaque internaute. A la fin de chaque page, se trouve une liste des « éléments vus par d'autres utilisateurs », similaires au produit recherché.
Cette technique marketing classique va encore plus loin : des algorithmes envoient constamment du nouveau contenu au client pour analyser sa réaction. Chaque interaction (comme un clic pour ajouter un article au panier) est analysée en temps réel. L’algorithme, avec l’aide de l’IA, utilise ces données pour inciter l’utilisateur à acheter d’autres produits qu’il ne recherchait pas initialement.
Utiliser le jeu pour vendre
La gamification fait référence à l'utilisation de mécanismes de jeu à des fins marketing pour capter l'attention des clients.
Dans l'application Temu, les interfaces s'inspirent des jeux de hasard, connus pour leur fort pouvoir addictif : roulettes de fortune, comptes à rebours avec offres à durée limitée, cadeaux et codes promotionnels à débloquer, etc. Ces stimuli constants créent un sentiment d'urgence chez l'utilisateur, tout en altérant le mécanisme biochimique du circuit de récompense.
L’IA permet une plus grande précision et diversification des jeux proposés, au détriment des acheteurs (sans qu’ils en soient pleinement conscients).
Chez Temu, les mini-jeux intégrés à l'application mobile (comme Farmland et Fishland) promettent des articles gratuits et des bons de réduction. Des systèmes de points et de coupons sont utilisés pour encourager les utilisateurs à revenir sur le site le plus souvent possible, et des notifications personnalisées sont également envoyées à des moments opportuns, sur la base des données collectées sur l'utilisateur.
De plus, les algorithmes de tarification dynamique (qui ajustent les prix en fonction de l’évolution de la demande) offrent des remises qui peuvent avoir un impact important sur les consommateurs. Dans ce cas, l’IA s’avère également être un outil qui renforce cet effet.
Boutiques en ligne personnalisées
L’hyper-personnalisation des plateformes est un autre avantage. Grâce à l’IA, qui collecte de grandes quantités de données sur les profils des utilisateurs, chaque client dispose d’une boutique en ligne différente, personnalisée en fonction de son historique, de ses goûts, préférences et aversions. Cela augmente la probabilité d’un ou plusieurs achats impulsifs.
La contribution la plus significative de l’IA au succès de Shein va bien plus loin et précède l’arrivée des clients sur la plateforme. Shein a développé ses propres outils et algorithmes d'IA pour collecter et analyser les données. En utilisant ces outils pour suivre le comportement des clients en ligne (sur et hors de votre site Web), Shein analyse également les résultats de recherche en ligne, les publications sur les réseaux sociaux et les sites Web des concurrents.
Ces outils sont fondamentaux au succès de Shein. Ils vous permettent d'identifier les tendances (couleurs, prix, designs) en temps réel ou quasi réel, et d'ajuster très rapidement la conception et la production de vos produits. En effet, toutes ces données sont partagées avec les fournisseurs qui produisent les articles vendus par Shein.
Le processus est facilité par une stratégie qui donne la priorité à la production en petits volumes (100 articles ou moins) pour tous les nouveaux produits.
L’importance des questions éthiques
Tous ces facteurs soulèvent des questions éthiques, compte tenu de l’opacité des algorithmes et du manque de transparence quant à l’utilisation des données collectées.
En 2022, Shein a été condamnée à une amende par l'État de New York pour ne pas avoir informé près de 40 millions d'utilisateurs d'une violation de données survenue en 2018. Comme mentionné ci-dessus, l'entreprise fait également l'objet d'une enquête de la Commission européenne, qui l'accuse d'au moins six pratiques trompeuses ou abusives envers les consommateurs (telles que « fausses remises », « informations trompeuses », « coordonnées cachées », entre autres).
Alors, dans quelle mesure l’IA dans les ventes et le marketing en ligne devrait-elle être réglementée ? Quelles limites fixer ? Jusqu’où doit aller la protection des consommateurs ? Selon un rapport Statista de 2024, les systèmes de recommandation basés sur l'IA influencent près de 35 % des achats en ligne, démontrant leur impact considérable.
La loi européenne sur les services numériques (DSA) et la loi sur l’IA renforcent la protection des consommateurs en améliorant la transparence, la responsabilité et la sécurité dans la sphère numérique. Le DSA vise à garantir la protection des utilisateurs contre les contenus en ligne illégaux ou préjudiciables, les conceptions manipulatrices et les algorithmes opaques.
La loi sur l’IA empêche l’utilisation de systèmes d’IA à haut risque ou trompeurs, exige une divulgation claire en matière d’IA et applique des garanties contre les préjugés, la discrimination et les abus.
Des questions se posent toutefois quant à leur portée et à leur impact : comment ces réglementations répondent-elles spécifiquement au risque d’algorithmes de recommandation opaques ou douteux ? Quels mécanismes seront mis en œuvre pour garantir le respect et l’application des règles par les acteurs du numérique ?
Et, in fine, comment mesurer l’effet des réglementations sur les consommateurs et leur protection ?
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Ghassan Paul Yacoub est professeur associé d'innovation et de stratégie à l'EDHEC Business School ; Loïc Plé est Directeur de Pédagogie et Professeur ordinaire à l'IÉSEG School of Management.
