Les plateformes d’intelligence artificielle (IA) intègrent rapidement des fonctionnalités d’achat, mais un test récent révèle que ces assistants recommandent souvent des produits obsolètes. Malgré les progrès d’OpenAI, Google, Perplexity et Microsoft, les outils d’achat basés sur l’IA ont du mal à donner la priorité aux modèles les plus récents, poussant parfois les consommateurs vers des technologies plus anciennes.
Le test : recherche d’une montre intelligente
Pour évaluer ces nouvelles fonctionnalités, une recherche a été effectuée sur ChatGPT, Gemini, Perplexity et Copilot pour trouver une montre intelligente Android adaptée à un téléphone Nothing CMF 1. Les résultats ont montré des inexactitudes constantes : les quatre modèles d’IA suggéraient fréquemment des produits de 2022 et 2023, malgré la disponibilité de versions plus récentes. Par exemple, ChatGPT a recommandé le Garmin Vivoactive 5 au lieu du plus récent Vivoactive 6, en omettant des améliorations clés telles qu’un stockage accru et un GPS amélioré.
Précision incohérente et suggestions étranges
- ChatGPT a fourni des comparaisons détaillées mais privilégiait toujours les modèles plus anciens. Il a fallu 10 minutes pour dresser une liste, comprenant la Fitbit Versa 4 et la Google Pixel Watch 3 ainsi que des options plus actuelles.
- Gemini a eu du mal à identifier le stock actuel. Sa fonction « Appelez-moi », conçue pour vérifier la disponibilité locale, a complètement échoué, signalant qu’aucun magasin à proximité ne proposait de montres intelligentes Garmin après une attente de 15 minutes.
- Perplexity était le plus imprévisible, mélangeant des modèles récents comme la Pixel Watch 4 avec la Samsung Galaxy Watch 4 (à partir de 2021). Il a également affiché dans ses recommandations des produits non pertinents, notamment des montres bon marché et hors marque et même un téléphone portable.
- Copilot était le plus proche de la précision, suggérant immédiatement le CMF Watch Pro 2 (conçu pour le CMF Phone 1), mais négligeait toujours le plus récent Pro 3. Il offrait un historique des prix utile et des résumés d’évaluation.
Pourquoi c’est important
La persistance de recommandations obsolètes n’est pas seulement un inconvénient mineur ; il met en évidence les défis de l’intégration des données en temps réel dans les achats par l’IA. Les algorithmes semblent s’appuyer sur des informations sur les produits qui sont en retard par rapport aux versions actuelles, ce qui peut conduire les consommateurs à effectuer des achats sous-optimaux. Cela est particulièrement problématique étant donné le rythme rapide du développement technologique, où même un modèle vieux d’un an peut manquer de fonctionnalités critiques ou d’améliorations de performances.
L’essentiel
Bien que les assistants d’achat IA soient prometteurs, notamment en matière de suivi des prix et de comparaison des fonctionnalités, ils ne sont pas encore suffisamment fiables pour remplacer les guides d’achat élaborés par des humains. La tendance actuelle à donner la priorité aux produits plus anciens rend ces outils plus susceptibles d’entraver une prise de décision éclairée que de la faciliter. Pour l’instant, la recherche manuelle reste l’approche la plus efficace.
