OpenAI a lancé une interface dédiée à la « recherche sur les achats » alimentée par une version spécialisée de son mini modèle GPT-5 inédit. Disponible immédiatement pour tous les utilisateurs, l’outil exploite l’apprentissage par renforcement pour créer des guides d’achat personnalisés.
Il vise à remplacer les moteurs de recherche traditionnels par une découverte interactive et conversationnelle. Cependant, contrairement aux nouveaux outils agressifs de Google et de Perplexity, l’offre d’OpenAI manque actuellement de fonctionnalités de paiement direct. Cela oblige les utilisateurs à quitter la plateforme pour finaliser leurs achats – une pause stratégique dans son ambition de contrôler l’ensemble de la boucle de transaction.
GPT-5 Mini pour une architecture « axée sur la recherche »
Sous le capot, le système s’appuie sur « GPT-5 mini », une itération inédite de la famille de modèles phare d’OpenAI spécialement adaptée au commerce.
Contrairement aux modèles à usage général qui hallucinent souvent les spécifications des produits ou inventent les prix, cette version utilisait un programme de formation fortement axé sur l’apprentissage par renforcement adapté aux tâches d’achat. Les ingénieurs ont donné la priorité à la création d’un moteur capable de lire des sites de confiance, de citer des sources fiables et de synthétiser des données multi-sources dans un récit cohérent.
Présentation de la recherche d’achat, une nouvelle expérience dans ChatGPT qui effectue la recherche pour vous aider à trouver les bons produits.
C’est tout ce que vous aimez dans la recherche approfondie, mais avec une interface interactive pour vous aider à prendre des décisions d’achat plus intelligentes. pic.twitter.com/jksGVpCXGm
– OpenAI (@OpenAI) 24 novembre 2025
Selon l’annonce officielle de l’entreprise :
“La recherche commerciale est alimentée par une version de GPT-5 mini formée avec un apprentissage par renforcement spécifiquement pour les tâches d’achat. Nous l’avons formé à lire des sites fiables, à citer des sources fiables et à synthétiser des informations provenant de nombreuses sources pour produire une recherche de produits de haute qualité.”
“Nous l’avons également conçu pour être une expérience interactive qui pourrait mettre à jour et affiner ses recherches en temps réel-en intégrant de nouvelles contraintes et en s’adaptant aux commentaires sur les préférences des utilisateurs en matière de produits-ce qui donne une réponse à la fois bien documentée et personnalisée.”
Une telle formation spécialisée a généré des gains mesurables en termes de fiabilité, déclare OpenAI. Les benchmarks internes révèlent une amélioration significative de la capacité du modèle à analyser les requêtes complexes.
Le dernier modèle d’OpenAI identifie avec précision les éléments correspondant à tous les critères utilisateur dans 64 % du temps, une amélioration significative par rapport au taux de réussite de 37 % observé dans les requêtes précédentes sur les produits ChatGPT.
Plutôt qu’une simple liste de liens, le modèle génère un « guide d’achat » structuré qui met en évidence les compromis, les spécifications et les comparaisons.
OpenAI présente ce changement comme allant au-delà des simples requêtes, notant que”la recherche sur les achats est conçue pour ce type de prise de décision plus approfondie. Elle transforme la découverte de produits en une conversation : poser des questions intelligentes pour comprendre ce qui vous intéresse, extraire des détails précis et à jour à partir de sources de haute qualité et vous proposer des options pour affiner les résultats.”
Visuellement, l’outil abandonne le paradigme du chat textuel pour une interface utilisateur interactive qui affiche les fiches produits et les images directement dans le flux. Une boucle de rétroaction permet aux utilisateurs d’affiner les résultats à l’aide d’un mécanisme”de type Tinder”, en cliquant sur”Pas intéressé”ou”Plus comme ça”pour recycler la session en temps réel.
Grâce à la fonctionnalité”Mémoire”de ChatGPT, le système rappelle les préférences historiques-telles que l’intérêt d’un utilisateur pour les jeux-pour contextualiser les recherches futures, en donnant la priorité aux éléments tels que les moniteurs à taux de rafraîchissement élevé sans avoir besoin d’invites explicites.
La caisse Gap : Pourquoi OpenAI ne peut pas encore « acheter »
Malgré la marque « agent », l’outil ne peut actuellement pas exécuter d’achats. Les utilisateurs doivent cliquer sur des liens sortants vers les sites Web des détaillants pour effectuer des transactions, une limitation qui découle de la nature fragmentée des paiements en ligne.
Sans protocole commercial standardisé, l’IA ne peut pas naviguer de manière fiable dans divers flux de paiement tiers. Un porte-parole d’OpenAI a expliqué le risque, déclarant que”sans intégration, le modèle devinerait son chemin à travers un flux de paiement.”
Des considérations stratégiques ont également influencé cette décision. OpenAI a choisi de donner la priorité à la disponibilité mondiale et à une large découverte de produits plutôt qu’à une intégration verticale approfondie avec quelques partenaires sélectionnés lors du lancement.
Selon l’entreprise, le lancement mondial d’abord garantit que « tout le monde peut faire ses achats n’importe où, tandis que le paiement instantané se développe à mesure que de plus en plus de commerçants adoptent l’intégration. »
Précédemment annoncée via des partenariats de haut niveau avec PayPal et Walmart, la fonctionnalité « Paiement instantané » reste en développement sans date de sortie confirmée.
Dans le but de devenir Pour instaurer la confiance, OpenAI a confirmé que les données de discussion des utilisateurs ne sont pas partagées avec les détaillants, ce qui constitue un différenciateur clé des plateformes basées sur la publicité.
S’appuyant sur l’exploration du Web public, le système oblige les commerçants à « autoriser » activement les robots d’OpenAI pour garantir que leur inventaire et leurs prix en temps réel sont visibles.
Le champ de bataille agentique : Google, Amazon et la lutte pour la transaction
Pendant que les concurrents se précipitent pour conclure la transaction boucle, l’approche d’OpenAI est nettement moins perturbatrice du statu quo. En dirigeant le trafic vers les détaillants en aval, l’entreprise évite les conséquences juridiques et commerciales immédiates qui ont frappé ses concurrents.
Google a récemment intensifié la guerre en déployant des agents capables d’appeler physiquement les magasins pour vérifier les stocks et exécuter les achats via Google Pay. Le récent déploiement par Google d’agents d’achat IA a marqué une étape importante vers un commerce entièrement automatisé.
Le moteur rival Perplexity propose un mode de paiement natif « Acheter avec Pro », mais a été confronté à des vents contraires importants. Amazon frappe Perplexity avec un cessez-le-feu, soulignant les risques juridiques liés au contournement des écosystèmes publicitaires, alors que les grands détaillants bloquent de plus en plus les robots d’exploration d’IA tiers pour protéger leurs fossés publicitaires.
Fondamentalement, l’absence d’un modèle de « jardin clos » distingue la stratégie actuelle d’OpenAI. Les grands détaillants comme Amazon défendent agressivement leurs données, créant un paysage fragmenté dans lequel seuls les agents autorisés peuvent opérer efficacement.
Microsoft, un investisseur clé dans OpenAI, poursuit une stratégie B2B parallèle. Le Microsoft Personal Shopping Agent permet aux détaillants de créer leurs propres vitrines d’IA de marque, contrastant avec les modèles d’agrégation destinés aux consommateurs de Google et de Perplexity.
Économiquement, les enjeux sont élevés. Ce changement représente une menace fondamentale pour le modèle économique traditionnel des annonces de recherche, déplaçant la capture de valeur de la « barre de recherche » vers le « portefeuille de l’agent ».
Pour l’instant, la stratégie « sûre » d’OpenAI consistant à agir en tant qu’assistant de recherche plutôt qu’acheteur le positionne comme un arbitre neutre dans un marché défini par une intégration verticale agressive.
