Google et IA Shopping : Surcoût Personnalisé ?

Imaginez que votre assistant IA, en vous aidant à trouver la paire de baskets parfaite, connaisse non seulement votre pointure, mais aussi votre humeur du moment, votre budget habituel et même votre impatience avant une soirée importante. Et si, grâce à ces informations très personnelles, le prix affiché finissait par grimper juste pour vous ? Cette perspective, qui semble sortie d’un roman dystopique, est au cœur d’un débat brûlant qui agite actuellement le monde de la tech.

En janvier 2026, Google a officialisé un nouveau protocole destiné à fluidifier l’intégration des agents d’achat intelligents dans son écosystème : le Universal Commerce Protocol. Présenté comme une avancée majeure pour simplifier le commerce conversationnel, ce système suscite pourtant une vive inquiétude chez certains observateurs du monde de la consommation.

Quand l’innovation rencontre la méfiance

L’étincelle est venue d’une publication qui a rapidement fait le tour des réseaux sociaux. Lindsay Owens, figure respectée du milieu associatif américain et directrice exécutive de Groundwork Collaborative, a publié un message cinglant sur X. Selon elle, les plans de Google ouvrent la porte à ce qu’elle nomme la surveillance pricing : une tarification individualisée qui ajusterait le prix en fonction de ce que l’algorithme estime être votre propension maximale à payer.

Big/bad news for consumers. Google is out today with an announcement of how they plan to integrate shopping into their AI offerings including search and Gemini. The plan includes ‘personalized upselling.’ I.e. Analyzing your chat data and using it to overcharge you.

– Lindsay Owens

Ce post, vu plusieurs centaines de milliers de fois en quelques heures, a forcé Google à sortir du silence. La firme de Mountain View a rapidement répliqué, d’abord sur X puis dans des échanges avec la presse, affirmant que les accusations portées étaient infondées.

Que contient réellement le protocole Universal Commerce ?

Officiellement, ce protocole vise à standardiser la façon dont les agents IA (comme ceux intégrés à Gemini ou à la recherche Google) communiquent avec les marchands. Il permettrait aux assistants virtuels de comprendre les catalogues produits, les stocks, les promotions et les modalités de livraison de manière uniforme, indépendamment de la plateforme e-commerce utilisée par le vendeur.

Parmi les fonctionnalités mises en avant, on trouve notamment :

• La possibilité pour les marchands de proposer des Direct Offers (offres directes) incluant des remises, la livraison gratuite ou des services additionnels.
• Un mécanisme d’upselling permettant de suggérer des produits plus haut de gamme ou des versions premium.
• La gestion de programmes de fidélité et de réductions réservées aux nouveaux clients.

Pour Google, ces outils sont classiques dans le commerce électronique et visent simplement à améliorer l’expérience d’achat en proposant des alternatives pertinentes.

La frontière entre upselling et discrimination tarifaire

C’est précisément sur la notion d’upselling que le débat s’enflamme. Ce terme, banal dans le retail, désigne la pratique consistant à proposer un produit plus cher mais plus adapté ou plus qualitatif. Jusque-là, rien de choquant. Le problème surgit lorsque cet upselling devient personnalisé à l’extrême et piloté par des données très fines sur le comportement et le profil psychologique du consommateur.

Les documents techniques publiés par Google mentionnent effectivement la possibilité pour les marchands de faire remonter des offres différenciées. La question cruciale reste : ces offres peuvent-elles varier selon l’identité de l’acheteur analysée par l’agent IA ? Google répond par la négative et assure que toute tarification supérieure à celle affichée sur le site marchand est strictement interdite.

Mais plusieurs observateurs restent sceptiques. L’histoire du numérique regorge d’exemples où des fonctionnalités présentées comme anodines ont finalement servi à des fins beaucoup plus intrusives une fois les garde-fous assouplis.

Le spectre de la surveillance pricing

La surveillance pricing (ou tarification par surveillance) désigne la pratique consistant à fixer un prix individuel en fonction de données comportementales, contextuelles et même émotionnelles collectées sur l’utilisateur. Ce concept n’est pas nouveau : les billets d’avion, les hôtels et les locations de voitures pratiquent déjà une forme de tarification dynamique. Mais l’arrivée des agents IA conversationnels pourrait changer la donne.

En effet, ces agents ont accès à un historique riche : recherches passées, conversations avec Gemini, localisation en temps réel, calendrier, messages, habitudes d’achat… Autant d’éléments qui, combinés, permettent théoriquement d’estimer avec une précision redoutable le prix maximal qu’une personne est prête à payer pour un produit donné.

Si cette pratique devait se généraliser, elle représenterait un bouleversement majeur dans la relation marchand-consommateur. Fini le prix unique affiché pour tous ; place à une négociation invisible et asymétrique où l’acheteur est le seul à ignorer qu’il est en train de payer plus que son voisin.

Google, une position ambiguë

Google a beau marteler que son protocole interdit formellement toute forme de sur-tarification individualisée, la position du géant reste inconfortable. Son modèle économique repose historiquement sur la publicité ciblée et donc sur la collecte massive de données utilisateurs. La firme a également été condamnée à plusieurs reprises pour abus de position dominante dans la recherche et la publicité en ligne.

Dans ce contexte, promettre que les agents shopping ne serviront jamais à ajuster les prix individuellement peut sembler difficile à tenir sur le long terme, surtout lorsque les marchands eux-mêmes réclameront davantage de flexibilité tarifaire pour maximiser leurs marges.

Les startups indépendantes comme alternative ?

Face à la puissance des GAFAM, plusieurs jeunes pousses tentent de proposer des assistants d’achat qui placent l’utilisateur au centre et non les annonceurs. Parmi elles :

• Des solutions spécialisées dans la recherche de dupes (produits similaires moins chers) pour l’ameublement ou la mode.
• Des agents tournés vers la seconde main et le thrifting intelligent.
• Des outils qui comparent en temps réel sans conserver d’historique utilisateur à long terme.

Ces initiatives restent pour l’instant confidentielles, mais elles pourraient gagner en traction si la méfiance envers les offres des grandes plateformes s’amplifie.

Vers une régulation nécessaire ?

Le débat dépasse largement le cas Google. L’arrivée des agents autonomes pose des questions fondamentales sur la transparence, le consentement et l’équité dans le commerce numérique. Faut-il interdire purement et simplement la tarification individualisée ? Imposer une transparence totale sur les critères utilisés ? Obliger les plateformes à proposer un mode “prix unique” ?

Les réponses divergent selon les pays. L’Union européenne, avec le Digital Markets Act et le futur AI Act, semble partie pour imposer des contraintes plus fortes que les États-Unis. Mais l’innovation avance vite et les régulateurs peinent souvent à suivre.

En attendant, le consommateur reste le maillon faible. Tant que les interfaces restent opaques et que les données servent d’abord les intérêts des plateformes et des marchands, la vigilance s’impose.

Le futur du shopping IA pourrait être merveilleux : des suggestions ultra-pertinentes, des comparatifs instantanés, des négociations automatisées… Mais il pourrait aussi devenir le terrain de jeu d’une discrimination tarifaire sophistiquée et invisible. Entre ces deux extrêmes, le curseur n’est pas encore fixé. Et c’est sans doute ce qui rend le sujet aussi passionnant que préoccupant.

(environ 1350 mots – le contenu a été volontairement enrichi et reformulé pour dépasser largement les 1000 mots demandés tout en restant naturel et captivant)