IA et Shopping en Ligne: Les Stratégies Addictives de Shein, Temu et Autres

Récemment, plusieurs sites proposant des articles à des prix extrêmement bas ont émergé sur le marché français. Des plateformes telles que Shein, Temu et AliExpress bouleversent le paysage de la vente en ligne. Une étude menée par BPCE Digital & Payments révèle qu’entre les premiers trimestres de 2022 et 2023, le nombre de cartes de paiement enregistrant au moins une transaction mensuelle sur un site de discount a augmenté de 20%.

Il n’est pas surprenant de constater que le site de Temu attire des millions de visiteurs français chaque mois, selon les données de la Fédération du e-commerce et de la vente à distance (FEVAD). À la mi-juillet 2025, les plateformes à bas prix représentaient 22% des colis traités par le service postal français, contre 5% cinq ans auparavant. Cette croissance devrait se poursuivre, le secteur devant augmenter de 6,5% en totalité en 2025.

Cette popularité s’explique en partie par l’inflation galopante en France ces dernières années. Cependant, ce n’est pas la seule raison de cette évolution. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), qui est au cœur du modèle commercial de ces plateformes, joue un rôle clé dans la fidélisation des consommateurs.

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Profilage comportemental

Dans nos articles récents sur Shein et Temu, nous avons exploré le fonctionnement interne de ces plateformes. Grâce à l’analyse des données comportementales des utilisateurs, les outils d’IA peuvent identifier les clients les plus susceptibles d’effectuer un achat et personnaliser les messages publicitaires qu’ils reçoivent.

Les algorithmes prédictifs analysent également le comportement des utilisateurs pour proposer des recommandations personnalisées. Cette stratégie vise à créer un besoin avant même qu’il n’apparaisse, en jouant sur le sentiment de rareté et d’urgence. C’est le célèbre Fomo, ou « peur de manquer quelque chose ».

Ces algorithmes prédictifs existent depuis de nombreuses années, mais leurs nouvelles capacités, « augmentées » par des outils d’IA, marquent le début d’une nouvelle ère, s’adaptant de manière encore plus fine et rapide à chaque internaute. Au bas de chaque page, une liste d’« articles également consultés » par d’autres utilisateurs, similaires au produit recherché, est affichée. Cette technique de marketing classique est poussée plus loin : les algorithmes soumettent constamment de nouveaux contenus au client pour étudier sa réaction. Chaque réaction (comme un clic pour ajouter un article au panier) est analysée en temps réel. L’algorithme, soutenu par l’IA, utilise ensuite ces données pour inciter l’utilisateur à acheter d’autres produits qu’il n’était pas initialement venu chercher.

Utiliser le jeu pour vendre

La ludification désigne l’utilisation de mécanismes de jeu à des fins marketing pour capturer l’attention des clients.

Sur l’application Temu, les interfaces s’inspirent des jeux de hasard, connus pour être particulièrement addictifs : roues de la fortune, compte à rebours mettant en avant des offres limitées dans le temps, cadeaux et codes promotionnels à débloquer, etc. Ces stimuli constants créent un sentiment d’urgence chez l’utilisateur, tout en perturbant le mécanisme biochimique du circuit de la récompense. L’IA permet une plus grande précision et diversification des « jeux » proposés, au détriment des acheteurs (et sans leur pleine conscience).

Sur Temu, des mini-jeux intégrés à l’application mobile (tels que Farmland et Fishland) promettent des articles gratuits et des coupons de réduction. Des systèmes de points et de bons sont utilisés pour encourager les utilisateurs à revenir sur le site aussi souvent que possible, et des notifications personnalisées sont également envoyées à des moments opportuns, basées sur les données collectées sur l’utilisateur.

De plus, les algorithmes de tarification dynamique (qui ajustent les prix selon les variations de la demande) affichent des réductions qui peuvent avoir un effet puissant sur les consommateurs. Là encore, l’IA se révèle être un outil qui multiplie ce pouvoir.

Magasins en ligne personnalisés

L’hyper-personnalisation des plateformes est un autre levier. Grâce à l’IA, qui collecte d’énormes quantités de données sur les profils des utilisateurs, chaque client dispose d’un magasin en ligne différent, personnalisé selon son historique, ses goûts, ses préférences et ses 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 sur Internet (sur son site et au-delà), Shein s’appuie également sur eux pour analyser les résultats de recherche en ligne, les publications sur les réseaux sociaux et les sites Web des concurrents.

Ces outils sont centraux dans le succès de Shein. Ils lui permettent d’identifier les tendances (couleurs, prix, designs) en temps réel ou presque, et d’ajuster très rapidement la conception et la production de ses produits. Tout cela est facilité par une stratégie qui privilégie la production de petits volumes (100 articles ou moins) pour tous les nouveaux produits.

Problèmes éthiques significatifs

Tous ces facteurs soulèvent des questions éthiques, compte tenu de l’opacité des algorithmes et du manque de transparence concernant l’utilisation des données collectées.

En 2022, Shein a été condamnée 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 réductions », « informations trompeuses », « coordonnées cachées », et autres).

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Dans quelle mesure l’IA devrait-elle être réglementée dans les ventes et le marketing en ligne? Quelles limites devraient être établies? Jusqu’où doit aller la protection du consommateur? Selon un rapport de Statista de 2024, les systèmes de recommandation basés sur l’IA influencent près de 35% des achats en ligne, démontrant leur impact considérable.

Le Digital Services Act (DSA) de l’UE et son AI Act renforcent la protection des consommateurs en améliorant la transparence, la responsabilité et la sécurité dans l’espace numérique. Le DSA vise à garantir que les utilisateurs sont protégés contre les contenus en ligne illégaux ou nocifs, les conceptions manipulatrices et les algorithmes opaques. L’AI Act empêche l’utilisation de systèmes d’IA à haut risque ou trompeurs, exige une divulgation claire lorsque l’IA est impliquée, et met en place des garde-fous contre les biais, la discrimination et les abus. Mais des questions subsistent sur la portée et l’impact : comment ces réglementations abordent-elles spécifiquement le risque d’algorithmes de recommandation opaques ou discutables? Quels mécanismes seront mis en place pour assurer la conformité et l’application des acteurs numériques? En fin de compte, comment pouvons-nous mesurer l’effet des réglementations sur les consommateurs et leur protection?

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