Lorsqu'un acheteur demande à un agent d'IA de trouver un produit sans rien préciser d'autre, qui choisit vraiment ? Une expérience menée sur le catalogue de Shopify apporte une réponse dérangeante pour les marchands : le modèle d'IA lui-même. Trois modèles, une même liste de 20 produits, une même requête répétée dans six recherches : ils ne sont jamais tombés d'accord.

Le contexte : Shopify ouvre son catalogue aux agents

Le 13 octobre 2026, Shopify a lancé Shop MCP, une connexion qui permet à un agent ou une application de chercher dans le catalogue Shopify, de constituer un panier et de finaliser le paiement via Shop Pay. Le catalogue couvre plus d'un milliard de produits, et la recherche ne nécessite aucune clé d'API. N'importe quelle entreprise qui construit un agent d'achat peut donc obtenir une liste de produits correspondant à une requête.

Mais une liste n'est pas un achat. Il faut encore choisir un produit, et lorsque l'agent repose sur un modèle de langage, c'est le modèle qui choisit.

Le protocole de test

Pour isoler l'effet du modèle, l'auteur de l'expérience a retiré tout le reste : pas de budget, pas de goûts, pas d'historique d'achat, seulement les mots de la recherche. Pour le café, il a interrogé une seule fois le catalogue Shopify (« coffee beans ») et conservé les 20 premiers résultats. Il a ensuite soumis cette même liste, avec la même consigne, à trois modèles Claude, 50 fois chacun.

Les résultats : chaque modèle a son favori

Claude Haiku 4.5 et Claude Sonnet 5 ont privilégié le café torréfié foncé qui affichait le plus d'avis. Claude Opus 5 a choisi un café de torréfaction moyenne 48 fois sur 50, en expliquant qu'en l'absence de préférence exprimée, une torréfaction moyenne était le choix le plus consensuel.

La conclusion est simple : à données identiques, le magasin qui reçoit la commande dépend en partie du modèle sur lequel tourne l'agent du client. Dans la réalité, les entreprises qui construisent ces agents ajoutent leurs propres instructions, privées et différentes d'un agent à l'autre, ce qui ajoute encore une couche d'incertitude.

Ce que les e-commerçants peuvent faire

Impossible de contrôler les préférences d'un modèle. Mais il est possible de lui donner les meilleures raisons de choisir votre produit :

  • Des fiches riches et explicites : usage, profil d'acheteur, points forts, dans la langue des clients. Nous détaillons la méthode dans notre guide de l'AI shopping.
  • Des avis nombreux et récents : deux des trois modèles ont retenu le produit le plus commenté.
  • Un positionnement clair : un produit « consensuel » ou « premium » doit l'affirmer dans ses données.
  • Des tests réguliers sur plusieurs assistants, en suivant les trois paliers de la visibilité IA.

Le commerce agentique progresse vite : Google déploie le paiement direct dans AI Mode, et les grandes enseignes définissent leur politique face aux agents. Shopify, de son côté, pousse l'IA jusque dans sa culture d'entreprise.

Source : Search Engine Journal (3 AI Models Shopped Shopify’s Catalog – Each Picked A Different Winner). Article original rédigé par la rédaction de Socialcomarket.