Le retail à l'épreuve des IA : qui l'IA choisit-elle vraiment ? (étude)

Les agents IA, le nouveau point d'entrée majeur du retail local : que nous enseignent les études GEO menées par Partoo et Meteoria ?

Pendant longtemps, la visibilité locale des enseignes de retail reposait sur des mécaniques bien identifiées. Être présent sur Google, optimiser ses fiches locales, travailler son référencement naturel, collecter des avis clients, puis capter une part du trafic issu de requêtes locales classiques. L’internaute comparait plusieurs résultats, cliquait, naviguait entre différents sites, avant de se faire une opinion et de prendre sa décision.

Ce modèle est aujourd’hui en train de basculer. De plus en plus souvent, la recherche locale ne passe plus par une liste de liens, mais par une question posée directement à une intelligence artificielle comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity : "Quel magasin de vêtements recommandes-tu près de chez moi ?", "Où faire mes courses ce soir à proximité ?", "Quelle enseigne est la plus fiable pour ce type de produit ?"
L’IA ne renvoie plus dix options. Elle formule une réponse synthétique, contextualisée, argumentée, et surtout orientée vers un nombre très limité d’enseignes jugées pertinentes.
 

Ce phénomène ne concerne pas un secteur isolé. Il touche l’ensemble du retail : grande distribution, habillement, bricolage, restauration, services, automobile, santé, immobilier. C’est précisément pour objectiver cette bascule que Partoo, spécialiste de la visibilité et de la réputation locale, et Meteoria, outil de mesure du positionnement dans les intelligences artificielles, ont mené une série d’études GEO sur de nombreux secteurs du commerce et des services.

Ces études visent à répondre à une question simple, mais structurante : comment les agents IA comme ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overview construisent-ils leurs recommandations locales ?

Les agents IA deviennent un point d’entrée majeur du commerce local

Le changement de comportement est loin d’être marginal. Selon une étude OpinionWay menée en 2025 en France, plus d’un tiers des Français utilisent déjà, ou envisagent d’utiliser, une intelligence artificielle pour trouver des informations pratiques sur des commerces ou des établissements à proximité.

Autrement dit, les agents IA sont en train de devenir un point d’entrée majeur vers les enseignes locales, au même titre que Google Maps l’a été au cours de la décennie précédente.

La question n’est donc plus uniquement comment être bien positionné, mais comment être choisi. Car, contrairement à une idée encore très répandue, les intelligences artificielles ne recommandent pas au hasard. Elles lisent, comparent, hiérarchisent et agrègent de grandes quantités d’informations disponibles sur le web pour formuler une réponse qui leur semble la plus fiable possible.

Ce que révèlent les études GEO menées sur le retail

Les travaux conduits par Partoo et Meteoria reposent sur l’analyse de plusieurs dizaines de milliers de requêtes locales, testées sur de nombreux secteurs - grande distribution, retail spécialisé, habillement, services - et sur des centaines de villes et de communes françaises.

Ces analyses permettent de comprendre quels types d’acteurs et quelles sources sont réellement citées par les IA sur des requêtes locales du quotidien. Ci-dessous l'exemple des enseignes dans le jardinage :

Un point clé ressort de manière très nette : lorsqu’un utilisateur interroge une IA sur un commerce local, celle-ci ne se contente pas d’une source unique. Elle décompose la demande en plusieurs intentions - localisation, horaires, offre, réputation, spécialisation, accessibilité - puis va chercher, pour chacune de ces dimensions, des sources jugées fiables avant de consolider une réponse finale.

Ce mécanisme, connu sous le nom de "query fan-out", a une conséquence directe pour les enseignes de retail. La visibilité ne dépend plus uniquement de la notoriété de la marque, mais de la lisibilité de ses données. Les acteurs qui structurent le mieux leur information deviennent mécaniquement plus compréhensibles, et donc plus recommandables, pour les machines.

Les sources qui alimentent réellement les réponses des IA

Les études montrent que, tous secteurs confondus, les IA s’appuient massivement sur certains types de sources : les store locators des enseignes, les sites spécialisés par vertical, les annuaires structurés, les sites locaux à forte autorité, ainsi que les pages des établissements eux-mêmes lorsqu’elles sont bien construites. Ci-dessous l'exemple de la répartition des sources pour 10 000 requêtes de type "je cherche une supermarché + ville" dans ChatGPT et Perplexity :

Cela signifie deux choses. D’une part, les intelligences artificielles ne se contentent pas de reproduire les classements traditionnels du web. Elles privilégient les sources où l’information est la plus complète, la plus claire et la plus exploitable.
D’autre part, les enseignes qui négligent leur écosystème digital global laissent de facto d’autres acteurs - comparateurs, annuaires, plateformes tierces - parler à leur place.

Pourquoi certaines enseignes dominent déjà les réponses de l’IA

Lorsque l’on observe les résultats des études GEO sur l’ensemble des secteurs analysés, un facteur ressort avec constance : la qualité du store locator est directement corrélée à la visibilité dans les réponses générées par les IA.

Les enseignes qui performent sont celles qui ont investi depuis plusieurs années dans des fiches locales riches, structurées, régulièrement mises à jour, avec des services clairement décrits, des contenus cohérents et un balisage conforme aux standards du web. À l’inverse, celles qui ont considéré le store locator comme un simple outil SEO “historique” se retrouvent aujourd’hui pénalisées dans l’univers conversationnel.

Ci-dessous un exemple de classement des store-locators dans l'étude dédié à l'ameublement :

Trois piliers apparaissent comme déterminants.

• (1) Le premier est la structuration de la donnée. Les intelligences artificielles lisent avant de recommander. Un store locator bien balisé, conforme à des standards comme Schema.org, devient un actif stratégique central.
• (2) Le deuxième est l’omniprésence. Les IA agrègent de multiples sources. Être visible uniquement sur son propre site ne suffit plus ; il faut exister de manière cohérente sur les plateformes, annuaires et sites qui font autorité dans chaque écosystème sectoriel.
• (3) Le troisième est la preuve sociale. Les avis clients, les réponses apportées, les mentions externes et la cohérence de la réputation constituent des signaux de confiance essentiels. Pour une IA, ils permettent de réduire l’incertitude et de légitimer une recommandation.

Une nouvelle ère pour la visibilité du retail

Le référencement local du retail entre ainsi dans une nouvelle phase. Une phase où la bataille ne se joue plus uniquement sur le clic, mais sur la capacité à être compris, jugé pertinent et finalement recommandé par des agents conversationnels.

C’est tout l’enjeu du GEO - Generative Engine Optimization. Les enseignes qui s’en saisissent dès aujourd’hui prennent une longueur d’avance dans un monde où l’IA devient un prescripteur à part entière. Les autres risquent de découvrir trop tard que, dans l’économie de l’IA, l’invisibilité n’est plus une option.

L’ensemble des études GEO multi-secteurs menées par Partoo et Meteoria (retail, grande distribution, automobile, habillement et autres verticales) est disponible en téléchargement ici : https://ressources.partoo.co/guide-geo-local