{"id":26454,"date":"2026-10-29T12:12:51","date_gmt":"2026-10-29T12:12:51","guid":{"rendered":"https:\/\/cosmo5.com\/?p=26454"},"modified":"2026-10-29T12:12:53","modified_gmt":"2026-10-29T12:12:53","slug":"donnee-orthogonale-ce-que-l-ia-ne-peut-pas-deviner-sur-vos-produits","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cosmo5.com\/fr-fr\/donnee-orthogonale-ce-que-l-ia-ne-peut-pas-deviner-sur-vos-produits\/","title":{"rendered":"Donn\u00e9e orthogonale : ce que l’IA ne peut pas deviner sur vos produits"},"content":{"rendered":"
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Sur ChatGPT, Gemini ou dans l’AI Mode de Google, les internautes ne cherchent plus un \u00ab\u00a0pull en cachemire\u00a0\u00bb mais \u00ab\u00a0un pull en cachemire qui ne bouloche pas\u00a0\u00bb. Pour r\u00e9pondre \u00e0 ce type de demande, les fiches produit traditionnelles ne suffisent plus. L’avantage concurrentiel se d\u00e9place vers une autre cat\u00e9gorie d’informations, celles que l’IA ne peut ni d\u00e9duire ni inventer : les donn\u00e9es orthogonales. Explications.<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n

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Demandez \u00e0 un assistant IA \u00ab\u00a0un pull en cachemire qui ne bouloche pas\u00a0\u00bb. Il vous r\u00e9pondra, avec assurance, en citant quelques mod\u00e8les. Mais sur quoi s’appuie-t-il ? Aucune marque n’\u00e9crit sur sa fiche produit que son pull \u00ab\u00a0ne bouloche pas\u00a0\u00bb, personne ne s’engage sur la tenue d’une maille dans le temps.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Faute d’information officielle, le mod\u00e8le s’adapte. Il puise dans les avis clients, les fils Reddit, les blogs, autrement dit dans des donn\u00e9es anecdotiques et al\u00e9atoires. Au mieux, il raisonne \u00e0 partir de sp\u00e9cifications techniques quand elles existent : diam\u00e8tre et longueur de la fibre, origine (le cachemire de Mongolie-Int\u00e9rieure a la r\u00e9putation de moins boulocher), construction en deux fils.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

La donn\u00e9e produit structur\u00e9e, n\u00e9cessaire mais insuffisante<\/h2>\n\n\n
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Depuis quinze ans, l’e-commerce repose sur la donn\u00e9e produit structur\u00e9e. Le flux Google Shopping, avec sa taxonomie et ses champs (titre, cat\u00e9gorie, prix, marque, couleur, taille, mati\u00e8re, disponibilit\u00e9\u2026), s’est impos\u00e9 comme le standard minimal de fait. \u00c0 raison : pour la plupart des e-commer\u00e7ants matures, fiabiliser ce flux reste l’un des investissements qui fournissent le meilleur rendement marginal, car il est utilis\u00e9 sur tous les canaux et chaque am\u00e9lioration s’y r\u00e9percute en cascade.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Ce mod\u00e8le a le m\u00e9rite de r\u00e9pondre parfaitement aux requ\u00eates classiques, de type \u00ab\u00a0nom + adjectif\u00a0\u00bb : \u00ab\u00a0pull cachemire\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0pull gris\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0s\u00e9rum SPF 15\u00a0\u00bb. Mais l’arriv\u00e9e des moteurs de recherche IA change aujourd’hui la donne.<\/p>\n<\/div>\n\n

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En effet, l’IA sait d\u00e9sormais extraire seule ces attributs. Si la description indique \u00ab\u00a0maille fine en 100 % cachemire\u00a0\u00bb, un LLM identifie la mati\u00e8re m\u00eame si le champ d\u00e9di\u00e9 n’est pas renseign\u00e9. Si le titre mentionne la teinte, la couleur est d\u00e9duite. Google Shopping compl\u00e8te de plus en plus automatiquement les champs manquants, et les nouvelles plateformes publicitaires comme ChatGPT Ads extrapolent tout ce qui est d\u00e9ductible. Autrement dit, l’hygi\u00e8ne de base du flux d’information produit reste un pr\u00e9requis, mais elle n’est plus suffisante pour faire la diff\u00e9rence.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Les requ\u00eates des internautes ne sont plus les m\u00eames<\/h2>\n\n\n
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Une autre \u00e9volution, plus profonde encore, m\u00e9rite l’attention des \u00e9quipes marketing et e-commerce : avec l’IA conversationnelle, les requ\u00eates elles-m\u00eames changent. Selon Google, les questions formul\u00e9es dans AI Mode sont en moyenne trois fois plus longues que les recherches classiques.<\/p>\n<\/div>\n\n

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On pourrait croire que les internautes empilent simplement plus d’adjectifs. Mais non : ils passent d’une logique \u00ab\u00a0nom + adjectif\u00a0\u00bb \u00e0 une logique \u00ab\u00a0concept + contraintes\u00a0\u00bb. Par exemple, avec l’IA, les internautes ne cherchent plus \u00ab\u00a0un fond de teint s\u00e9rum SPF 15 cruelty free\u00a0\u00bb, mais \u00ab\u00a0le fond de teint s\u00e9rum cruelty free le moins cher avec un SPF sup\u00e9rieur \u00e0 15\u00a0\u00bb. Ils ne cherchent plus des \u00ab\u00a0bottes noires en cuir\u00a0\u00bb, mais \u00ab\u00a0une paire de bottes noires en cuir confortables pour marcher toute la journ\u00e9e, qui r\u00e9sistent \u00e0 la pluie\u00a0\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Une requ\u00eate classique se r\u00e9sout en lisant des champs, alors qu’une requ\u00eate \u00ab\u00a0concept + contraintes\u00a0\u00bb oblige \u00e0 raisonner : trouver le prix le plus bas, accepter toute une plage de SPF, reconna\u00eetre \u00ab\u00a0cruelty free\u00a0\u00bb derri\u00e8re un label comme \u00ab\u00a0Leaping Bunny\u00a0\u00bb, et, dans le cas de \u00ab\u00a0confortables toute la journ\u00e9e\u00a0\u00bb, chercher une information qui n’existe tout simplement pas sur la fiche. Or les IA pr\u00e9f\u00e8rent r\u00e9pondre mal que ne pas r\u00e9pondre : les internautes prennent donc l’habitude de ces requ\u00eates complexes, m\u00eame quand la donn\u00e9e manque.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Pour fiabiliser les r\u00e9sultats de l’IA, Google a commenc\u00e9 \u00e0 r\u00e9agir en ajoutant \u00e0 Merchant Center des attributs conversationnels, dont un champ questions-r\u00e9ponses. C’est une solution utile, mais qui reste insuffisante. Faute de m\u00e9thode pour identifier ce qu’il faudrait ajouter dans ces questions-r\u00e9ponses, la plupart des entreprises recyclent ce qu’elles publient d\u00e9j\u00e0. Elles feraient mieux de consacrer leur \u00e9nergie \u00e0 la construction de bases de donn\u00e9es produit orthogonales.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Qu’est-ce qu’une donn\u00e9e orthogonale ?<\/h2>\n\n\n
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Une donn\u00e9e orthogonale est une information qu’on ne peut ni inf\u00e9rer, ni extrapoler, ni d\u00e9duire de ce qui est d\u00e9j\u00e0 publi\u00e9 sur le produit. Elle est nouvelle, pour le consommateur comme pour les LLM, les moteurs de recherche et tous les outils de d\u00e9couverte.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Pour savoir si une donn\u00e9e est vraiment orthogonale, le test est simple : un mod\u00e8le d’IA pourrait-il retrouver cette information \u00e0 partir de ma fiche produit actuelle ? Si oui, elle n’est pas orthogonale. Par exemple, la mati\u00e8re, la couleur ou la taille sont d\u00e9ductibles. Mais la r\u00e9sistance \u00e0 l’abrasion d’un pantalon, le niveau sonore d’un cuiseur \u00e0 riz ou la largeur de porte n\u00e9cessaire pour faire entrer un canap\u00e9 ne le sont pas.<\/p>\n<\/div>\n\n

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S’appuyer sur ces donn\u00e9es repr\u00e9sente de nombreux int\u00e9r\u00eats pour les marques : elles r\u00e9duisent les hallucinations des assistants IA, elles \u00e9largissent le nombre de requ\u00eates auxquelles un produit peut r\u00e9pondre, elles renforcent la visibilit\u00e9 dans les moteurs conversationnels et les nouvelles interfaces de recherche, mais aussi et surtout, elles sont beaucoup plus difficiles \u00e0 reproduire par les concurrents !<\/p>\n<\/div>\n\n\n

De nouvelles donn\u00e9es \u00e0 collecter et renseigner<\/h2>\n\n\n
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Malheureusement, les donn\u00e9es les plus utiles sont souvent indisponibles, co\u00fbteuses \u00e0 rassembler, ou impossibles \u00e0 publier par la marque elle-m\u00eame pour des raisons d’image ou de responsabilit\u00e9 juridique.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Plusieurs solutions existent n\u00e9anmoins. Pour les marques, une premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 faire enfin remonter les donn\u00e9es qui dorment dans les syst\u00e8mes internes (PIM, DAM, ERP, CMS). Quant aux retailers, ils doivent muscler le travail lors du r\u00e9f\u00e9rencement des produits. Certains ont d\u00e9j\u00e0 recours au \u00ab\u00a0computer vision\u00a0\u00bb pendant les shootings produits pour d\u00e9tecter des caract\u00e9ristiques que les fabricants ne fournissent pas.<\/p>\n<\/div>\n\n

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En parall\u00e8le, les partenariats \u00e9ditoriaux peuvent \u00eatre une autre source d’enrichissement des informations produit, tout particuli\u00e8rement dans les secteurs o\u00f9 il existe une presse experte et des communaut\u00e9s de passionn\u00e9s. Les sites sp\u00e9cialis\u00e9s qui testent, mesurent et d\u00e9crivent les produits en d\u00e9tail d\u00e9tiennent des informations particuli\u00e8rement pr\u00e9cieuses : certains d\u00e9coupent les chaussures de sport pour mesurer l’\u00e9paisseur et la densit\u00e9 de la semelle, d’autres suivent la temp\u00e9rature d’un matelas tout au long de la nuit, enregistrent le bruit des touches d’un clavier ou \u00e9valuent leur retour haptique… Soit autant de mesures qu’aucune fiche produit ne mentionne et qu’aucun mod\u00e8le ne peut d\u00e9duire.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Une autre option \u00e0 mobiliser : les contenus utilisateurs, encore trop souvent sous-exploit\u00e9s. C’est la solution id\u00e9ale pour faire remonter les informations tr\u00e8s demand\u00e9es que la marque ne peut pas affirmer elle-m\u00eame. Cette valorisation des contenus utilisateurs peut prendre diff\u00e9rentes formes : agr\u00e9ger les motifs de retour et les demandes au service client pour enrichir la fiche du produit (\u00ab\u00a0ce mod\u00e8le taille petit\u00a0\u00bb), r\u00e9compenser les clients qui documentent le produit en situation, en photo ou en vid\u00e9o, recueillir des informations v\u00e9rifi\u00e9es par les clients, etc.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Ces pistes ont toute leur place dans une feuille de route 2027. Parce que l’IA ne peut pas deviner ce qu’elle ne sait pas, la nouvelle bataille du e-commerce se joue d\u00e9sormais sur ces donn\u00e9es orthogonales. Et chacun y a une carte \u00e0 jouer. Les marques sont les seules \u00e0 d\u00e9tenir une grande partie de ces informations sur leurs propres produits. Les retailers multimarques, eux, sont les seuls \u00e0 pouvoir rester neutres et couvrir toute la gamme : y compris les donn\u00e9es qui permettent de d\u00e9partager deux produits\u2026 et donc de d\u00e9signer le moins bon, ce qu’aucune marque ne fera jamais pour elle-m\u00eame.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Contactez-nous<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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