Pour choisir un téléphone, une assurance ou un film, beaucoup de gens posent maintenant la question à une intelligence artificielle (IA), comme ChatGPT. Mais avant de se décider, ils vont encore voir ce que pensent d'autres personnes.
Cette étude explique comment on compare aujourd'hui, à partir d'enquêtes publiées en 2025 et 2026. Elle montre aussi pourquoi Comparverse fonctionne comme il le fait.
D'abord l'IA, ensuite les avis
Aux États-Unis, plus de 3 personnes sur 4 ont utilisé une IA pour préparer un achat au cours des six derniers mois. Le plus souvent, c'était pour se renseigner sur un produit (Exploding Topics, avril 2026).
Mais l'IA ne suffit pas pour se décider. Avant de choisir un magasin ou un service, un Américain consulte en moyenne six sites d'avis. Et moins d'une personne sur quatre se contente du résumé fait par l'IA (BrightLocal, février 2026).
Quand on demande quelle somme on laisserait une IA dépenser seule, la réponse la plus fréquente est : rien du tout (Exploding Topics).
On demande à une IA, puis on vérifie auprès de personnes
- Demander à une IA ou à un moteur de recherche
- Repérer quelques options une petite liste de choix possibles
- Là où intervient Comparverse Vérifier auprès de personnes avis, proches, experts : des gens qu'on peut identifier Si le doute persiste, on cherche encore.
- Décider soi-même on laisse rarement une IA acheter à sa place
En France, une enquête récente a interrogé des jeunes de 15 à 25 ans. Pour se renseigner sur un produit, ils vont surtout sur les réseaux sociaux (82 %). Ils sont aussi 35 % à demander à une IA, mais seulement 17 % à utiliser un site comparateur. Et plus d'un jeune sur deux n'a jamais acheté par une IA et n'en a pas envie (Sondage OpinionWay pour Orisha, mars 2026).
Une réponse, mais qui parle ?
Quand une IA donne directement la réponse, on clique moins sur les liens. Sur Google, quand un résumé écrit par l'IA s'affiche en haut de la page, les gens ouvrent un lien presque deux fois moins souvent (Pew Research Center, juillet 2025). Aux États-Unis, plus de deux recherches Google sur trois se terminent désormais sans aucun clic (SparkToro, juin 2026).
On lit donc la réponse sans voir d'où elle vient. Or les IA s'appuient beaucoup sur le travail de personnes. Environ la moitié des nouveaux articles en anglais sont aujourd'hui écrits par des IA (Graphite, mai 2026). Pourtant, quand ChatGPT ou Perplexity citent un article, plus de 8 fois sur 10 il a été écrit par un humain (Graphite, octobre 2025).
Enfin, celui qui répond n'est pas toujours neutre. Depuis février 2026, OpenAI teste des publicités dans ChatGPT aux États-Unis (MediaPost). Google, lui, ajoute dans les conseils de son IA des produits payés par des marques, signalés comme tels (Google, mai 2026). Et en juillet 2026, l'Union européenne a infligé à Google une amende de 460 millions d'euros, parce qu'il mettait ses propres services en avant dans ses résultats (Commission européenne).
Il devient donc plus important de savoir qui compare, et s'il a quelque chose à y gagner.
Ce qui donne confiance dans un avis
Ce qui rassure le plus : que d'autres avis disent la même chose
Ce qui donne confiance dans un avis · 1 002 adultes aux États-Unis, février 2026 · plusieurs réponses possibles
- D'autres avis disent la même chose
- Il raconte une bonne expérience
- Il date de moins d'un mois
- Il donne une note élevée
- Le commerçant a répondu
- Il est bien écrit, sans fautes
- Il a une photo ou une vidéo réussie
- Son auteur donne son nom
- D'autres lecteurs l'ont aimé
- Il est long et détaillé
Un avis seul ne suffit pas : on le croit davantage quand d'autres disent la même chose. La date compte aussi. Près de 3 personnes sur 4 cherchent des avis de moins de trois mois. Ces chiffres viennent de BrightLocal, une entreprise qui vend des outils pour gérer les avis (février 2026). Il faut le savoir en les lisant.
En France, on a demandé aux jeunes qui n'ont pas confiance dans l'IA pour choisir un produit d'expliquer pourquoi. La moitié répondent qu'ils préfèrent le conseil d'une vraie personne. Ils ont aussi peur de recevoir de mauvais conseils (43 %), ou que des intérêts commerciaux faussent la recommandation (27 %) (Sondage OpinionWay pour Orisha, mars 2026).
Deux pièges à connaître
Premier piège : quand on met deux choses côte à côte, les petites différences paraissent plus grandes qu'elles ne le sont. Des chercheurs l'ont montré en 2004 (Hsee et Zhang), et une nouvelle expérience l'a confirmé en 2021 pour les différences de chiffres (FORRT). Par exemple, quelques centimètres d'écran en plus peuvent sembler importants en magasin, puis ne rien changer une fois à la maison. Avant de choisir, une question aide : cette différence comptera-t-elle vraiment au quotidien ?
Second piège : un tableau bien présenté n'est pas forcément juste. En 2026, pendant le « 618 », une grande période de promotions en Chine, l'IA Doubao a affiché un tableau comparant les prix de trois sites marchands. Mais c'est l'IA elle-même qui avait écrit ces prix, sans aller les relever sur les sites (Stellagent, juin 2026, source secondaire). Le tableau avait l'air sérieux, mais rien ne garantissait les chiffres.
Ce que fait Comparverse
Comparverse ne remplace ni Google ni les IA. Il sert au moment où l'on vérifie : on y trouve des comparaisons faites par des personnes que l'on peut identifier.
- Chaque comparaison porte le nom de son auteur et sa date. Si elle n'est plus à jour, tout le monde peut le signaler.
- Plusieurs personnes peuvent comparer les mêmes choses. Leurs avis sont réunis sur la même page : on voit tout de suite s'ils sont d'accord ou non.
- L'auteur doit déclarer ses biais : par exemple s'il possède le produit, s'il travaille dans ce secteur ou s'il préfère une marque. Cette déclaration est affichée avec la comparaison.
- Chaque comparaison doit citer au moins deux sources.
- Avant d'être publiée, une comparaison est contrôlée par un programme : il vérifie par exemple qu'elle cite assez de sources. Si besoin, un modérateur humain, dont le nom est public, la relit. La note juge la qualité des arguments, pas l'opinion défendue. Et l'auteur peut faire appel s'il n'est pas d'accord.
Ce que nous devons encore vérifier
Deux de nos choix ne sont pas garantis. Nous allons les tester.
Dire qu'on a un intérêt ne suffit pas toujours. Dans des expériences, des conseillers qui avaient annoncé leur intérêt exagéraient encore plus. Et leurs lecteurs ne s'en méfiaient pas assez (Cain, Loewenstein et Moore, 2005). Nous vérifierons donc que la déclaration de biais aide vraiment nos lecteurs.
Une IA qui note peut aussi être injuste sans le vouloir. En juin 2026, des chercheurs ont testé 21 IA chargées de noter des réponses. Pour deux d'entre elles, déjà utilisées dans de vrais services, la note changeait beaucoup selon l'ordre dans lequel les réponses étaient présentées (Norman, Rivera et Hughes, étude pas encore relue par d'autres chercheurs). Nous préparons une lecture des comparaisons par IA : avant de nous fier à sa note, nous la ferons noter dans les deux sens, A contre B puis B contre A.
Comment cette étude a été faite
La rédaction de Comparverse a préparé cette étude le 15 octobre 2026, avec l'aide d'une IA (Claude, de l'entreprise Anthropic). Elle s'appuie sur 129 pages datées. La rédaction l'a relue et en assume le contenu.
Le 19 octobre 2026, chaque chiffre a été revérifié à sa source. Quand une page ne s'ouvrait plus, le chiffre a été retiré.
Dans la liste des sources, une source est dite « primaire » quand son auteur a produit lui-même les chiffres, et « secondaire » quand elle reprend des chiffres publiés ailleurs. Elle est dite « intéressée » quand son auteur vend quelque chose en lien avec le sujet.
Cette étude a des limites. Beaucoup d'enquêtes viennent des États-Unis. En France, les chiffres récents ne concernent que les 15-25 ans. Et les usages de l'IA changent vite : ce texte décrit la situation à l'automne 2026.
Sources
Les 15 pages citées, de la plus récente à la plus ancienne.
- Commission européenne, sanction de Google au titre du DMA
- Norman, Rivera et Hughes, juges IA (arXiv)
- SparkToro, recherches sans clic
- Stellagent, test d'achat par IA au 618
- Google, publicités dans le mode IA
- Graphite, part des articles écrits par IA
- Exploding Topics, l'IA et les achats (via TechWyse)
- Sondage OpinionWay pour Orisha, Les consommateurs de demain (PDF)
- BrightLocal, Local Consumer Review Survey 2026
- MediaPost, OpenAI teste la publicité dans ChatGPT
- eWeek, Graphite et les articles cités par les IA
- Pew Research Center, clics et résumés IA
- FORRT, réplication de Hsee et Zhang
- Cain, Loewenstein et Moore, The Dirt on Coming Clean
- Hsee et Zhang, Distinction Bias