Les IA sont-elles des nouveaux personas ?

Les IA visitent vos pages, les comparent et décident de vous citer ou de citer le concurrent. Et elles le font avec, à leur façon, un handicap visuel. Ce que disent les chiffres, et ce que ça change pour concevoir une page d'accueil et une page liste.

Dans mon article sur les utilisateurs synthétiques en études qualitatives, je relevais un détail de l'expérience Userbrain : face à une page de tarifs, l'IA se comportait en comptable méticuleux, là où les humains erraient, doutaient et revenaient en arrière. J'avais promis d'y revenir, parce que ce détail pose une vraie question de conception.

Les utilisateurs synthétiques, c'était l'IA qui joue l'utilisateur. Cet article parle de l'IA qui est l'utilisateur. D'où la question : faut-il lui faire une place dans nos personas, à côté de la cheffe de projet pressée et du bricoleur du dimanche ?

Ma réponse courte est oui. Et le chemin pour y arriver passe par une idée qui m'a surpris : ces visiteurs lisent vos pages comme le ferait une personne aveugle ou malvoyante.

Un mot sur les sources. L'essentiel des données vient des États-Unis et du Royaume-Uni, produites par des réseaux de diffusion et des éditeurs de sécurité qui vendent de la protection contre les robots, par des outils d'analytics, et par des équipes universitaires. Leurs périmètres diffèrent, leurs chiffres aussi. Je les donne comme des ordres de grandeur, sources en fin d'article.

1. Trois visiteurs, et les bons ordres de grandeur

Imperva estime que 53 % du trafic web était automatisé en 2025. Ce chiffre fait les gros titres, et il compte tous les robots, y compris les malveillants. Les IA au sens strict pèsent moins lourd : environ 4,2 % des requêtes de pages HTML en 2025 selon Cloudflare, à peu près autant que Googlebot à lui seul.

Ce qui frappe, c'est la vitesse. Toujours selon Cloudflare, les requêtes quotidiennes des agents IA ont augmenté de plus de 1 700 % en un an, à mi-2026, et les lectures de pages déclenchées en direct par la question d'un utilisateur ont été multipliées par plus de 15 en 2025.

Derrière le mot « IA », trois visiteurs bien distincts se présentent chez vous :

• Les robots qui lisent. GPTBot, ClaudeBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot. Ils aspirent ou indexent vos pages pour entraîner les modèles et pour pouvoir vous citer. C'est le gros du volume.
• Les agents qui agissent. Comet, Claude dans Chrome, ChatGPT agent, Gemini dans Chrome. Ils ouvrent un navigateur, cliquent, filtrent, remplissent, et vont parfois jusqu'au panier, pour le compte d'une personne.
• Les humains déjà informés. Ceux qui arrivent après avoir lu une synthèse de votre offre dans ChatGPT. Environ 1 % des visites selon une étude de Conductor sur 13 770 domaines, avec une multiplication par dix en un an. Sur les sites marchands américains, Adobe mesure en juillet 2026 une conversion supérieure de 60 % à celle des autres canaux. L'Europe suit : la part des outils IA dans l'activité de recherche sur ordinateur y a dépassé celle des États-Unis début 2026, selon le panel Datos.

Ces trois visiteurs structurent tout le reste de l'article.

2. Les IA ont, à leur façon, un handicap visuel

C'est le point qui change le plus la façon de concevoir une page, et il tient en deux observations.

Les robots qui lisent accèdent au texte et à la structure, et à rien d'autre. La plupart ne rendent pas le JavaScript : l'étude de Vercel et MERJ l'a montré pour les robots d'OpenAI, d'Anthropic, de Meta et de Perplexity, seuls ceux de Google et d'Apple affichant la page complète. Un prix, un stock, un filtre ou un message injectés en JavaScript leur restent invisibles. Ils sont dans la situation d'une personne aveugle équipée d'un lecteur d'écran.

Les agents qui naviguent s'appuient sur l'arbre d'accessibilité, cette version structurée de la page qu'utilisent justement les lecteurs d'écran. OpenAI l'écrit noir sur blanc dans sa documentation : son agent « utilise les balises ARIA, les mêmes libellés et rôles que ceux des lecteurs d'écran ». Quand ils complètent cette lecture par des captures d'écran, ils ressemblent plutôt à une personne malvoyante : un contraste faible, une icône sans légende ou un texte enfermé dans une image leur échappent. Le benchmark WebMall de l'université de Mannheim le confirme, les agents qui se fient surtout à l'image échouent nettement plus souvent, en cliquant en boucle sur des éléments qu'ils voient mal.

Le web part de loin

Le rapport WebAIM Million 2026 a analysé le million de pages d'accueil les plus visitées :

• 95,9 % présentent des erreurs d'accessibilité détectables, et le chiffre augmente d'une année sur l'autre ;
• 51 % ont des champs de formulaire sans libellé ;
• 53 % ont des images sans texte alternatif ;
• 46 % ont des liens vides ;
• 31 % ont des boutons vides.

Ce sont exactement les éléments sur lesquels un agent butte quand il cherche un bouton d'ajout au panier ou remplit un formulaire. Un test mené sur les 50 premiers sites e-commerce suisses, relayé par John Mueller de Google, allait dans le même sens : beaucoup de parcours d'agents s'arrêtaient sur des captchas et des protections anti-robots trop agressives.

Deux précautions

D'abord, le bon réflexe reste un HTML propre et natif : un vrai bouton, un vrai lien, un vrai champ avec son libellé. ARIA vient en complément. WebAIM relève d'ailleurs davantage d'erreurs sur les pages qui utilisent ARIA (59 en moyenne) que sur les autres (42).

Ensuite, l'expert en accessibilité Adrian Roselli redoute que ce nouvel intérêt pousse certains à bourrer les attributs ARIA de mots-clés, comme le texte alternatif l'a été pour le SEO. Ce serait la pire issue, pour les humains comme pour les robots.

L'argument est aussi réglementaire : depuis le 28 juin 2025, l'European Accessibility Act impose l'accessibilité aux sites e-commerce en France, hors microentreprises, sous le contrôle de la DGCCRF.

Travaillez l'accessibilité de votre site pour les personnes en situation de handicap : vous aiderez aussi les agents qui achètent pour vos clients.

3. Comment ces IA choisissent

Un handicap visuel explique ce qu'elles perçoivent. Reste à comprendre comment elles tranchent.

Elles réécrivent la demande avant de visiter la moindre page. Google le documente : son mode IA « décompose votre question en sous-thèmes et lance simultanément une multitude de requêtes ». Une analyse de 5 millions de ces sous-requêtes par la société Peec AI montre que ChatGPT y insère des mots que l'utilisateur n'a jamais prononcés : « best », « reviews », l'année en cours, « comparison ». La même équipe observe que 43 % des sous-requêtes lancées pour des questions non anglophones sont formulées en anglais. Pour un site français, l'enjeu est direct : une partie de votre présélection se joue en anglais. Ces chiffres viennent d'un éditeur d'outils de suivi, par rétro-ingénierie : je les prends comme un signal fort, à confirmer.

Elles appliquent ensuite des critères en partie documentés. OpenAI explique que ses résultats d'achat s'appuient sur des données produits structurées, sur la disponibilité, la qualité, le fait d'être le fabricant ou le vendeur principal, sur le contexte de l'utilisateur, et sur ce que le modèle « savait » avant même de consulter de nouveaux résultats. Sa recherche d'achat approfondie lit directement les pages produits, écarte les sites jugés de faible qualité et passe son chemin quand un marchand bloque les accès automatisés.

Et elles décident avec des biais mesurés, documentés par des travaux publiés en conférence scientifique :

• La position compte, et elle dépend du modèle. Dans l'étude ACES (ACM Web Conference 2026), des agents choisissent un produit dans une grille de huit articles, sur 500 scénarios par catégorie. Chaque modèle a ses emplacements préférés, deux versions successives de GPT ont des préférences presque opposées, et demander d'ignorer la position ne change rien.
• La mention « sponsorisé » fait fuir, là où un label d'endossement de la plateforme rassure.
• Le premier choix acceptable l'emporte. Dans une simulation de Microsoft Research, les agents acceptent massivement la première proposition reçue, et la qualité de leurs choix baisse quand on passe de 3 à 100 options.
• Les marques installées et les textes générés par IA sont avantagés. Les modèles associent davantage d'attributs positifs aux marques mondiales (EMNLP 2024), et choisissent plus souvent un produit décrit par un texte écrit par une IA (PNAS, 2025).
• Le résultat varie d'une fois sur l'autre. SparkToro a fait poser les mêmes questions près de 3 000 fois à ChatGPT, Claude et Google : la probabilité d'obtenir deux fois la même liste de marques est inférieure à 1 sur 100.

Ma formule pour résumer : l'IA choisit selon des réglages que personne ne voit entièrement, ni celui qui demande, ni le site choisi, et parfois même ni celui qui l'a conçue.

4. Alors, persona ou pas ?

Le Nielsen Norman Group a tranché en avril 2026 : « "user" is no longer synonymous with "human" ». La designer Paz Perez propose d'aller plus loin et de traiter les agents comme des personas à part entière, avec leurs capacités et leur façon de raisonner. Gartner parle depuis plusieurs années de « machine customers ».

L'objection tient en une phrase : un persona repose sur des motivations, et l'IA emprunte celles de son mandant. S'y ajoute une réserve de taille sur l'autonomie. Forrester le résume en mai 2026, la découverte conversationnelle domine et « la vraie autonomie est rare ». Les faits le confirment : Walmart a constaté que les achats finalisés dans ChatGPT convertissaient trois fois moins que ceux renvoyés vers son site, et OpenAI a abandonné en mars 2026 son paiement intégré, six mois après l'avoir lancé.

Notre position : oui, à condition de changer ce qu'on met dans la fiche. L'IA fait apparaître deux figures nouvelles, et elle transforme vos personas existants.

1. L'agent mandataire navigue pour le compte d'un humain. Il mérite une fiche persona à part entière, construite sur ses capacités et ses biais, là où une fiche classique décrit des motivations.
2. Le lecteur machine lit vos pages pour décider de ce qu'il dira de vous. Il relève du cahier des charges plus que du persona.
3. Le visiteur pré-informé est votre persona humain habituel, qui arrive après avoir lu une synthèse de votre offre. Son parcours commence plus loin dans l'entonnoir.

Ce persona IA a trois particularités à accepter. Il est multiple, un par modèle. Il est à versionner, une mise à jour pouvant inverser ses préférences. Et il est probabiliste : on mesure la fréquence à laquelle il retient votre site.

Rubrique	Contenu
Qui	Un agent missionné par un humain (Comet, Claude dans Chrome, ChatGPT agent, Gemini dans Chrome)
Mission type, site vitrine	« Trouve-moi trois agences UX dans le Nord qui ont déjà refondu un site e-commerce, avec des références »
Mission type, e-commerce	« Trouve-moi des chaussures de trail imperméables en 44 à moins de 150 €, livrables cette semaine »
Mission réécrite	Ce que l'IA ajoute : « meilleur », « avis », « comparatif », l'année, souvent une traduction anglaise
Mode de lecture	Le HTML servi et l'arbre d'accessibilité, rarement le JavaScript
Points de rupture	Captchas, fenêtres surgissantes, filtres et tris gérés en JavaScript, boutons sans libellé, faibles contrastes
Biais connus	Position dans la liste, premier choix acceptable, marques installées, rejet du sponsorisé
Ce qu'il rend à son humain	Une présélection et un résumé ; l'humain arrive ensuite, pré-informé

Reste à voir ce que ça change sur les deux pages les plus structurantes d'un site.

5. La page d'accueil

Les pages d'accueil reçoivent environ 15 fois plus d'attention des robots d'IA que les autres types de pages, d'après l'analyse par Orbit Media des données de 74 sites marketing.

Elles sont aussi la porte d'entrée des visiteurs que les IA envoient. Selon le rapport 2026 de Similarweb, 65 % des adresses citées par ChatGPT se trouvent à deux ou trois niveaux de profondeur, et pourtant 58,8 % du trafic qu'il envoie atterrit sur une page d'accueil. Une seule mise à jour de ChatGPT, le 7 mai 2026, a fait passer cette part d'environ 25 % à près de 60 % en trois semaines. Un rappel utile : ces comportements changent du jour au lendemain.

Enfin, Adobe attribue aux pages d'accueil des sites marchands américains un score moyen de lisibilité par les IA de 75 %, et c'est là que l'écart entre les meilleurs sites et les moins bons est le plus marqué.

Pour le lecteur machine	Pour l'agent mandataire	Pour le visiteur pré-informé
Dire en texte, dès le haut de page, qui vous êtes, ce que vous faites, pour qui et où	Des libellés explicites dans la navigation et sur les boutons	Retrouver immédiatement ce que l'IA lui a annoncé
Garder les messages clés hors des carrousels, des images et du JavaScript	Un accès direct, sans captcha ni fenêtre surgissante à l'arrivée	Des entrées par besoin, puisqu'il sait déjà ce qu'il cherche
Des preuves citables : références, chiffres, zone d'intervention	Une recherche interne visible et efficace	Des preuves de confiance cohérentes avec votre réputation en ligne

J'ajoute un point tiré de la documentation d'OpenAI : l'IA valorise le fabricant, le prestataire direct ou le vendeur principal. Affirmer clairement ce statut devient un vrai sujet.

Deux retours d'expérience côté sites vitrines. Chez Vercel, ChatGPT est passé de moins de 1 % à 10 % des nouvelles inscriptions entre l'automne 2024 et avril 2025, selon son dirigeant. Chez Ahrefs, les visiteurs venus des IA représentaient 0,5 % du trafic et 12,1 % des inscriptions, avec une mise en garde honnête de l'auteur : ces taux sont probablement les plus élevés qu'ils seront jamais.

Et côté acheteurs, le déplacement est déjà fait. Forrester indique que 94 % des acheteurs professionnels utilisent l'IA pendant leur processus d'achat, sur une enquête menée auprès de près de 18 000 personnes. Une étude de G2 menée en mars 2026 auprès de 1 076 décideurs du logiciel va plus loin : 71 % d'entre eux utilisent des assistants IA pour leurs recherches, 51 % commencent désormais par là plutôt que par Google (contre 29 % onze mois plus tôt), et 69 % ont retenu un fournisseur différent de celui qu'ils avaient en tête à cause de ce que l'IA leur a répondu. Le périmètre de cette étude reste celui de l'achat de logiciels, et la tendance mérite d'être regardée de près par tout acteur du B2B.

6. La page liste

C'est le terrain de jeu des agents. HUMAN Security publie chaque mois un observatoire du trafic agentique : entre 70 et 76 % de leur activité porte sur les pages produits et les recherches internes, et le paiement représente environ 3 %. Autrement dit, l'agent explore, compare et présélectionne, puis il laisse l'humain conclure.

C'est aussi une page d'arrivée directe : une analyse de 6,77 millions de visites envoyées par ChatGPT vers 166 sites montre que 28,8 % d'entre elles atterrissent sur une page de résultats de recherche interne.

Et c'est là que les agents trébuchent le plus. Le benchmark DeepShop identifie les filtres et les tris comme leur principale difficulté. Dans WebMall, les meilleurs agents réussissent moins de 65 % des tâches consistant à trouver le produit le moins cher ou à répondre à un besoin formulé de façon floue.

Six conséquences concrètes :

• Chaque vignette porte en texte les attributs qui départagent : prix, disponibilité, note et nombre d'avis, deux ou trois caractéristiques clés.
• Les filtres et les tris existent côté serveur, avec des adresses propres et des libellés explicites, en arbitrant avec le SEO sur les combinaisons à indexer.
• L'ordre par défaut devient un choix stratégique, puisque les agents restent sensibles à la position et au premier choix acceptable. Mieux vaut éviter de tout miser sur un emplacement, l'effet pouvant s'inverser à la version suivante du modèle.
• Les labels méritent d'être pensés : un label d'endossement éditorialisé peut peser, la mention « sponsorisé » fait fuir.
• Une liste resserrée et lisible aide l'agent comme l'humain.
• Une pagination claire permet à l'agent de savoir ce qu'il a vu et ce qui reste, là où le défilement infini le perd.

Deux signaux complètent le tableau : chez Shopify, 75 % des achats attribués à l'IA se font en dehors des 100 premières catégories, ce qui remet la finesse de la taxonomie au centre ; et Google a ajouté en juin 2026 six attributs « conversationnels » à Merchant Center pour aider ses agents à comparer.

Deux retours d'expérience côté e-commerce. Amazon a choisi de poser sa propre couche conversationnelle au-dessus de ses listes, avec Rufus, utilisé par 250 millions de clients en 2025 et associé à une intention d'achat supérieure de 60 %. L'enseigne a aussi fait interdire l'agent Comet de Perplexity sur son site en mars 2026, décision annulée en appel en août : les juges ont estimé que ce sont les utilisateurs qui accèdent au site, par l'intermédiaire de leur agent. Le sujet devient donc aussi juridique.

7. Ce que cela change dans notre façon de concevoir

Chez Wex, nous prenons les décisions de conception dans un ordre précis : l'arborescence, puis la page d'accueil, puis la page liste, puis la page produit. Les données de cet article renforcent cet ordre, puisque les IA passent l'essentiel de leur temps sur ces deux pages, et que l'arborescence, travaillée avec les experts SEO, pèse encore plus lourd depuis que les moteurs de réponse s'en servent pour comprendre un site.

Un seul site, conçu pour deux lectures. La tentation existe de servir une version simplifiée aux robots, avec des fichiers llms.txt ou des pages en Markdown réservées aux agents. Ces raccourcis restent très peu lus pour l'instant : selon Ahrefs, 97 % des fichiers llms.txt n'ont reçu aucune requête en mai 2026. Et John Mueller, chez Google, a qualifié de « stupide » l'idée de servir aux robots un contenu différent de celui des humains. Un site bien structuré, lisible et accessible sert les deux publics d'un coup.

Des tests avec des agents, dès l'amont. Nos tests utilisateurs interviennent en début de projet, pour préparer la conception. La même logique s'applique aux agents :

1. définir trois à cinq missions types par persona, formulées comme un utilisateur les dirait ;
2. les confier 20 à 30 fois à chaque assistant (ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat de Mistral), et mesurer un taux de présence plutôt qu'un rang, puisque les réponses varient d'une fois sur l'autre ;
3. confier les mêmes missions à deux ou trois agents navigateurs, et relever leurs points de rupture sur la page d'accueil et la page liste ;
4. analyser les journaux du serveur pour repérer quelles pages sont lues à la demande ;
5. recommencer à chaque mise à jour majeure des modèles.

Cette démarche vient en complément du test avec de vrais utilisateurs. Comme pour les utilisateurs synthétiques, la règle reste la même : les humains restent la référence, et l'IA devient un public de plus à observer.

En conclusion

Faut-il considérer les IA comme de nouveaux personas ? Oui, avec une fiche adaptée : l'agent mandataire mérite sa place dans vos livrables de conception, le lecteur machine a la sienne dans le cahier des charges, et vos personas humains gagnent une étape en amont de leur parcours.

Et s'il fallait retenir une seule chose, ce serait celle-ci : ces visiteurs lisent vos pages comme une personne aveugle ou malvoyante. Les efforts d'accessibilité que vous ferez pour vos utilisateurs humains serviront aussi ceux qui viennent acheter pour eux. C'est rare, un sujet où l'intérêt business et l'inclusion vont dans le même sens.

Deux précautions pour finir. Les chiffres viennent pour l'essentiel d'acteurs qui ont un intérêt commercial à la question, sur des périmètres qui ne se recoupent pas : les tendances convergent, les valeurs précises restent fragiles. La vitesse, ensuite : OpenAI a fermé son navigateur Atlas neuf mois après son lancement, et une mise à jour de ChatGPT a doublé en trois semaines la part des visites qui atterrissent sur les pages d'accueil. Cet article sera en partie obsolète dans quelques mois, et nous restons en veille active sur le sujet.

Vous avez observé le trafic des IA dans vos statistiques ou vos journaux serveur, ou testé votre site avec des agents ? Ce que vous en avez tiré m'intéresse, en bien comme en mal.

---

Les sources

L'accessibilité et la lecture des pages

WebAIM, février 2026 « The WebAIM Million: The 2026 report on the accessibility of the top 1,000,000 home pages » https://webaim.org/projects/million/

OpenAI, documentation « Publishers and Developers FAQ » https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq

Slobodan Manic, Search Engine Journal, juin 2026 « The Accessibility Tree Is How AI Agents Read Your Site & It's Breaking » https://www.searchenginejournal.com/the-accessibility-tree-is-how-ai-agents-read-your-site-its-breaking/578171/

Adrian Roselli, octobre 2025 « OpenAI, ARIA, and SEO: Making the Web Worse » https://adrianroselli.com/2025/10/openai-aria-and-seo-making-the-web-worse.html

A3 Web, 2026 « Accessibilité numérique : un an après l'European Accessibility Act, où en êtes-vous ? » https://www.a3web.fr/blog/accessibilite-numerique-european-accessibility-act-eaa-bilan/

Vercel et MERJ, décembre 2024 « The rise of the AI crawler » https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler

eCommerce North America, juillet 2025 « Testing your ecommerce site for AI agent accessibility » https://www.ecommercenorthamerica.org/2025/07/29/testing-ecommerce-sites-for-agentic-ai-accessibility/

Les chiffres du trafic

Imperva (Thales), avril 2026 « 2026 Bad Bot Report: Bots in the Agentic Age » https://www.imperva.com/blog/bad-bot-report-2026-bots-agentic-age/

Cloudflare, décembre 2025 « The 2025 Cloudflare Radar Year in Review » https://blog.cloudflare.com/radar-2025-year-in-review/

Cloudflare, résultats du deuxième trimestre 2026, via Converge Digest https://convergedigest.com/cloudflare-agentic-internet-ai-network-traffic-q2-2026/

Conductor, données mai à septembre 2025, via Analyze AI https://www.tryanalyze.ai/blog/ai-traffic-research

Adobe Digital Insights, août 2026 « AI Traffic Trends Report » https://business.adobe.com/assets/pdfs/resources/sdk/ai-traffic-trends-report-august-2026/ai-traffic-trends-report-2026-08-19.pdf

Datos, avril 2026 « State of Search Q1 2026 », via PPC Land https://ppc.land/ai-still-under-2-but-growing-datos-q1-2026-state-of-search-report/

HUMAN Security, avril et juillet 2026 « State of Agentic Traffic » https://www.humansecurity.com/learn/blog/state-of-agentic-traffic-april-26/ et https://www.humansecurity.com/learn/blog/state-of-agentic-traffic-july-2026-publishers-claim-highest-share-of-agentic-traffic/

Comment les IA choisissent

Google, mai 2025 « AI Mode in Google Search: Updates from Google I/O 2025 » https://blog.google/products-and-platforms/products/search/google-search-ai-mode-update/

Peec AI, 2026 « Patterns we see in ChatGPT query fanouts » https://peec.ai/blog/patterns-we-see-in-chatgpt-query-fanouts et « ChatGPT searches in English, even when you don't » https://peec.ai/blog/chatgpt-searches-in-english-even-when-you-don-t

OpenAI, documentation « Shopping with ChatGPT Search » https://help.openai.com/en/articles/11128490-shopping-with-chatgpt-search et « Using shopping research in ChatGPT » https://help.openai.com/en/articles/12911370-using-shopping-research-in-chatgpt

Allouah, Besbes, Figueroa, Kanoria et Kumar, ACM Web Conference 2026 « What Is Your AI Agent Buying? » https://arxiv.org/abs/2508.02630

Microsoft Research, novembre 2025 « Magentic Marketplace » https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/magentic-marketplace-an-open-source-simulation-environment-for-studying-agentic-markets/

Kamruzzaman, Nguyen et Kim, EMNLP 2024 « "Global is Good, Local is Bad?": Understanding Brand Bias in LLMs » https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.707/

Laurito, Davis, Grietzer, Gavenčiak, Böhm et Kulveit, PNAS 2025 « AI-AI bias: Large language models favor communications generated by large language models » https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2415697122

SparkToro, janvier 2026 « AIs are highly inconsistent when recommending brands or products » https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/

Les personas et la conception

Sarah Gibbons et Kate Moran, Nielsen Norman Group, avril 2026 « AI Agents as Users » https://www.nngroup.com/articles/ai-agents-as-users/

Paz Perez, UX Collective « Treating AI Agents as Personas » https://uxdesign.cc/treating-ai-agents-as-personas-6ef0135bdcad

Emily Pfeiffer, Forrester, mai 2026 « The State Of Agentic Commerce In Mid-2026 » https://www.forrester.com/blogs/the-state-of-agentic-commerce-in-mid-2026/

Forrester, 2026 « The State Of Business Buying, 2026 » https://www.forrester.com/blogs/state-of-business-buying-2026/

G2, avril 2026 « Half of B2B Software Buyers Now Start Their Research With AI Chatbots », enquête menée en mars 2026 auprès de 1 076 décideurs https://www.prnewswire.com/news-releases/new-g2-research-half-of-b2b-software-buyers-now-start-their-research-with-ai-chatbots-302742807.html

La page d'accueil et la page liste

Orbit Media, juillet 2026 « AI Crawls vs. AI Traffic: What 560K+ Requests Reveal » https://www.orbitmedia.com/blog/ai-crawl-vs-traffic-report/

Similarweb, 2026 Generative AI Landscape Report, synthèse par Salience https://salience.co.uk/insight/similarweb-2026-generative-ai-landscape

Adobe, avril 2026 « AI traffic grows but retail sites lag in AI search visibility » https://business.adobe.com/blog/ai-traffic-surge-retail-sites-not-machine-readable

Guillermo Rauch (Vercel), avril 2025 https://x.com/rauchg/status/1910093634445422639

Patrick Stox, Ahrefs, juin 2025 « Does AI Search Traffic Convert Better Than Traditional Search? » https://ahrefs.com/blog/ai-search-traffic-conversions-ahrefs/

David Bell, Search Engine Land, juillet 2026 « ChatGPT commands 92% of AI referral traffic » https://searchengineland.com/chatgpt-ai-referral-traffic-sessions-data-481630

Peeters, Steiner, Schwarz, Caspary et Bizer, université de Mannheim, SIGIR 2026 « WebMall: A Multi-Shop Benchmark for Evaluating Web Agents » https://arxiv.org/abs/2508.13024

Lyu et al., 2025 « DeepShop: A Benchmark for Deep Research Shopping Agents » https://arxiv.org/abs/2506.02839

Retail TouchPoints, août 2026 « Shopify Credits AI for 34% Revenue Growth in Q2 2026 » https://www.retailtouchpoints.com/news/shopify-credits-ai-for-34-revenue-growth-in-q2-2026/620805/

Productsup, juin 2026 « Google introduces six conversational attributes in Merchant Center » https://www.productsup.com/blog/google-introduces-six-conversational-attributes-in-merchant-center-here-what-you-need-to-know/

Inc., mars 2026 « The Reason Walmart's ChatGPT Experiment Stumbled » https://www.inc.com/chris-morris/why-walmart-chatgpt-shopping-experience-flopped-ai-ecommerce/91322262

CNBC, mars 2026 « OpenAI revamps shopping experience in ChatGPT after struggling with Instant Checkout » https://www.cnbc.com/2026/03/24/openai-revamps-shopping-experience-in-chatgpt-after-instant-checkout.html

Fortune, novembre 2025 « Amazon says its AI shopping assistant Rufus is on pace to pull in an extra $10 billion in sales » https://www.fortune.com/2025/11/02/amazon-rufus-ai-shopping-assistant-chatbot-10-billion-sales-monetization

PYMNTS, août 2026 « Appeals Court Overturns Ban on Perplexity AI Shopping Agents on Amazon » https://www.pymnts.com/amazon/2026/appeals-court-overturns-ban-on-perplexity-ai-shopping-agents-on-amazon/

Les versions dédiées aux robots

Originality.ai, 2026 « LLMs.txt Tracking Study » https://originality.ai/blog/llms-txt-tracking-study

Search Engine Journal, février 2026 « Cloudflare's New Markdown for AI Bots: What You Need To Know » https://www.searchenginejournal.com/cloudflares-new-markdown-for-ai-bots-what-you-need-to-know/567339/

TechCrunch, juillet 2026 « OpenAI is shutting down Atlas, but its AI browser ambitions are still growing » https://techcrunch.com/2026/07/09/openai-is-shutting-down-atlas-but-its-ai-browser-ambitions-are-still-growing/