Aujourd’hui, l’intelligence artificielle, les algorithmes et le commerce éléctronique sont au centre de toutes les activités et ont profondément transformé le comportement des consommateurs. En effet, dans un monde où nous pouvons effectuer un achat en un clic, le parcours client n’est plus un entonnoir linéaire. C’est devenu un processus complexe. Cette transformation soulève une question importante : les biais cognitifs intégrés dans le parcours client sont-ils des outils d’aide à la décision ou des mécanismes de manipulation ?
Dans cette vidéo, je vais répondre à deux questions importantes :
- Comment le parcours client a évolué ?
- Comment les différents types de biais cognitifs impactent ce parcours ?
Maintenant que nous avons identifié les différents biais cognitifs et comment ils sont intégrés au parcours client. Nous allons approfondir le cas d’Amazon qui a réussi à intégrer les biais cognitifs et à améliorer l’expérience client.
Le cas d’Amazon : L’intégration des biais cognitifs dans le parcours client
Amazon a réussi à s’imposer en adoptant une approche radicalement centrée sur le client (Baboolal-Frank, 2021). Sa force ne tient pas uniquement sur la quantité de produit ou à ses prix compétitifs. Elle repose sur sa capacité à rendre le parcours client et l’achat fluide. Aujourd’hui, les systèmes de recommandation de produits génèrent 35 % du chiffre d’affaires d’Amazon. Preuve que l’activation ciblée des biais cognitifs à partir de l’intelligence artificielle est devenue un moteur de revenus à part entière (Firth, 2025).
Les différents biais cognitifs utilisés par Amazon sont les suivants :
1. Le Biais de Preuve Sociale
L’un des biais cognitifs utilisés par Amazon est la preuve sociale. En effet, en utilisant le filtrage collaboratif, résumé par « les clients qui ont acheté ceci ont aussi acheté cela ». La plateforme s’appuie sur la collectivité pour valider les choix individuels (Firth, 2025). Cela permet de réduire l’anxiété du consommateur qui peut être liée à l’incertitude. Les recherches montrent qu’une marque de second choix peut capter jusqu’à 40 % de la préférence d’un client simplement en étant présente au bon moment avec les bons signaux sociaux (Rennie & Protheroe, 2020).
2. Le Biais d’Autorité
Aujourd’hui, les consommateurs ne souhaitent plus passer du temps à chercher des produits. Ils attendent que les produits qui les intéressent viennent à eux.
Les systèmes de recommandation agissent ici comme une autorité de confiance qui analyse :
- Les historiques d’achat
- Les comportements de navigation
Le but étant, de préparer une sélection personnalisée.
Cette personnalisation est devenue une attente standard :
76 % des clients se sentent frustrés lorsqu’ils ne bénéficient pas d’une expérience personnalisée. Percevant ce manque de pertinence comme un manque de considération (Firth, 2025).
3. L’Ancrage et la Valeur de Commande
Amazon utilise aussi le biais d’ancrage pour pour orienter la perception de la valeur(Tversky & Kahneman, 1974). En proposant des articles complémentaires ou des montées en gamme (upsell), l’IA augmente la valeur moyenne des commandes de 20 % à 40 % (Firth, 2025).
Par exemple, une section « Compléter le look » basée sur l’IA visuelle crée un nudge (coup de pouce). Celui ci incite à l’achat impulsif tout en aidant réellement le client à visualiser son besoin (Firth, 2025 ; Thaler & Sunstein, 2008).
4. Le Biais d’Option par défaut
Face au « Messy Middle », le cerveau humain sature devant l’abondance d’informations (Rennie & Protheroe, 2020).
L’intelligence artificielle exploite le biais de l’option par défaut en présentant :
- Des carrousels de page d’accueil
- Des recommandations qui s’adaptent de manière autonome à chaque visiteur
En plaçant les produits les plus pertinents directement sous les yeux du consommateur. La marque élimine la friction et réduit la fatigue décisionnelle (Firth, 2025). Les taux de conversion augmentent de 15 % à 30 %. Car le client trouve ce qu’il cherche plus rapidement, sans avoir à solliciter son système de pensée analytique (Système 2). Celui ci est beaucoup plus coûteux en énergie que le Système 1 intuitif (Firth, 2025 ; Kahneman, 2011).
Le cas Amazon illustre un usage globalement positif des biais cognitifs dans le parcours client.
Mais l’utilisation des mêmes biais cognitifs peuvent produire l’effet inverse. C’est là qu’intervient la distinction fondamentale entre nudge et dark pattern.
Nudges et Dark Patterns : deux usages opposés des biais cognitifs
La distinction entre ces deux usages réside dans l’intention de l’« architecte de choix » (Thaler & Sunstein, 2008).
Nudge
Le nudge est jugé éthique s’il aide l’individu à atteindre ses propres objectifs en simplifiant son processus décisionnel (Thaler, 2018). Par exemple, le bouton Dash d’Amazon simplifie l’achat de produits de première nécessité avant la rupture de stock. Agissant comme un service de commodité.
Dark Pattern
À l’inverse, le dark pattern (parfois qualifié de « sludge ») est manipulatoire. En effet, il sert exclusivement les intérêts de l’entreprise au détriment du client. Par exemple en complexifiant délibérément la résiliation d’un abonnement pour jouer sur l’inertie de l’utilisateur (Willis, 2013).
Ce qui différencie les deux n’est donc pas la technique psychologique en elle-même. Mais ce qu’elle sert : le client ou l’entreprise (Thaler, 2018 ; Willis, 2013).
L’éthique volontaire des marques : une condition de durabilité dans le parcours client
Comme le marketing depuis sa création, les biais cognitifs mal utilisés dans le parcours client peuvent être assimilés à de la manipulation. D’où la nécessité absolue de mettre de l’éthique dans les choix que font les marques.
Ce n’est pas nouveau comme question, mais avec l’arrivée de l’intelligence artificielle, elle prend une autre tournure.
Lorsque les biais sont utilisés pour guider l’utilisateur vers des décisions alignées avec ses besoins réels, ils améliorent l’expérience et renforcent la satisfaction (Firth, 2025). En revanche, leur usage abusif peut détruire la confiance. Cet actif que les marques mettent des années à construire et des semaines à perdre (Willis, 2013). Dans un environnement caractérisé par la complexité du « Messy Middle », cette confiance fait toute la différence sur un marché où les alternatives ne sont qu’à un clic (Rennie & Protheroe, 2020).
Existe-t-il des lois pour protéger les consommateurs ?
Aujourd’hui, il n’existe pas de lois qui protègent les consommateurs face aux biais cognitifs dans le parcours client. Au Québec, la Loi 25 (anciennement Projet de loi 64), adoptée en 2021, modernise la protection des renseignements personnels.
Elle oblige entreprises et organismes publics à :
- Renforcer la gouvernance des données
- Obtenir un consentement clair
- Signaler les incidents de confidentialité.
Ces lois protègent les données, mais pas les décisions. Ce vide juridique place la responsabilité directement du côté des marques. Les organisations qui seront mieux positionnées pour fidéliser les clients sur la durée (Rennie & Protheroe, 2020), seront celles qui choisiront de :
- Respecter l’autonomie décisionnelle du client
- Réduire la charge mentale
Quel est l’enjeu des organisations ?
L’enjeu pour les organisations n’est donc pas de renoncer aux biais cognitifs dans le parcours client, mais de les mobiliser dans une véritable logique de service. Les entreprises qui utilisent les nudges et les tests A/B pour faciliter la décision plutôt que pour la forcer bâtiront une relation client plus solide et plus durable (Firth, 2025 ; Willis, 2013).
Dans un monde où 76 % des consommateurs se sentent frustrés par un manque de pertinence et de considération. Miser sur l’éthique n’est pas altruiste, c’est rentable (Firth, 2025).
Les biais cognitifs ne sont ni des outils neutres ni des armes par nature. Ils le deviennent selon l’usage qu’en font ceux qui conçoivent les parcours client. Comprendre ces mécanismes est donc utile aux deux bouts de la chaîne :
- Pour les entreprises qui veulent construire des expériences honnêtes
- Pour les consommateurs qui veulent savoir quand on pense à leur place
Sources
Baboolal-Frank, R. (2021). Analysis of Amazon: Customer centric approach. Academy of Strategic Management Journal. https://www.abacademies.org/articles/analysis-of-amazon-customer-centric-approach-10918.html
Edelman, D. C. (2010). Branding in the digital age: You’re spending your money in all the wrong places. Harvard Business Review. https://services.hbsp.harvard.edu/api/courses/1365437/items/R1012C-PDF-ENG/sclinks/667be3db8930670b34523e981e07b3b8
Firth, M. (2025, 17 novembre). AI product recommendations: From Amazon’s 35% revenue model to your e-commerce platform. Firney News and Insights. https://www.firney.com/news-and-insights/ai-product-recommendations-from-amazons-35-revenue-model-to-your-e-commerce-platform
Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69-96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420
Rennie, A., & Protheroe, J. (2020). Decoding decisions: The messy middle. Google Think with Google Report. https://drive.google.com/file/d/1FbR0XqTwfajo_3KQ3LyevAbdKrst9EMw/view
Thaler, R. H. (2018). Nudge, not sludge. Science. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aau9241
Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.
Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. https://sites.socsci.uci.edu/~bskyrms/bio/readings/tversky_k_heuristics_biases.pdf
Willis, L. E. (2013). When nudges fail: Slippery defaults. University of Chicago Law Review. https://lawreview.uchicago.edu/sites/default/files/04_Willis.pdf