Muse, Grok Bot et Instinct : comment les agents IA changent l'acte d'achat, et ce que mesurent les responsables marketing

En bref : Muse, Grok Bot et Instinct sont des agents IA. Ils ne se contentent pas de répondre, ils agissent. Vos clients ne comparent plus les marques eux-mêmes : ils confient la décision à l'agent. Pour les responsables marketing, être cité dans les réponses de l'IA ne suffit donc plus. Ce qui compte, c'est d'être la marque que l'agent retient.

Depuis août 2026, trois nouveaux produits d'IA ont changé le sens de « recherche IA ». Jusqu'ici, ChatGPT ou Gemini recommandait une marque, puis une personne cliquait, comparait et décidait. Avec ces agents, la personne dit ce qu'elle veut, et l'agent se charge de comparer, de décider et de faire l'essentiel du reste.

Cet article présente chacun de ces produits, la façon dont ils changent l'acte d'achat et ce que cela implique pour les responsables marketing qui pilotent l'image de leur marque dans l'IA. Il indique aussi clairement ce que 3RD peut mesurer ici, et ce qu'il ne peut pas mesurer.

Les trois agents, en termes simples

Tous les trois fonctionnent sur le même principe. Vous dites à l'agent ce que vous voulez, dans une conversation ou par SMS. Il fait des recherches, ouvre des sites, remplit des formulaires et utilise les comptes que vous avez connectés. Avant une étape sensible comme un paiement, il vous demande votre accord.

Muse est celui qui progresse le plus vite. Il a atteint la première place de l'App Store américain et dépassé ChatGPT dans le classement des applications iOS gratuites aux États-Unis à la mi-septembre. Selon TIME, il comptait plus de 5 millions de téléchargements début octobre.

Grok Bot est un agent toujours actif. Il se connecte aux applications que vous utilisez déjà et avance sur une tâche jusqu'au moment où il a besoin de votre accord. xAI le présente comme un collègue numérique. Il est encore en bêta.

Instinct n'a pas d'application. Vous lui écrivez par SMS ou vous l'appelez, et il agit via votre messagerie, votre agenda et vos messages. Il n'est accessible que sur invitation.

Un mot sur les chiffres : les nombres de téléchargements, les prix et les montants levés varient d'une source à l'autre, et ces produits évoluent toutes les quelques semaines. Considérez chaque chiffre de cet article comme valable « en octobre 2026 ». Même quand les chiffres sont flous, la tendance, elle, est nette.

Ce qui change dans le comportement des clients

On ne pose plus la question, on délègue

Avec un assistant conversationnel, le client pose une question, lit la réponse et fait le reste lui-même. Avec un agent, il fixe un objectif (« réserve une table pour six vendredi », « trouve-moi un forfait mobile moins cher », « obtiens trois devis pour refaire la toiture »), puis il valide le résultat.

La recherche, la comparaison et la sélection se font hors de sa vue. Le client voit une ou deux options, pas dix.

Moins de visites, moins de comparaisons

Quand une personne compare elle-même, elle visite des sites, lit des avis et remarque des marques qu'elle n'avait pas prévu d'acheter. Quand un agent compare à sa place, elle ne voit souvent jamais les marques écartées. Une marque peut ainsi perdre une vente sans que le client ait jamais su qu'elle existait.

L'agent connaît le client

Muse construit un profil de chaque utilisateur, qu'il enrichit au fil de l'utilisation. TIME y voit un problème de confidentialité, et c'en est un. Mais cela signifie aussi que le choix de l'agent dépend de ce qu'il sait de cette personne précise : son budget, ses réservations passées, ses préférences.

Deux clients qui posent la même question peuvent donc obtenir des choix différents. Les recommandations deviennent plus personnelles, et plus difficiles à observer de l'extérieur.

La confiance passe de la marque à l'agent

Le client qui délègue fait confiance à l'agent pour bien choisir. Il valide le résultat au lieu de vérifier chaque option. Le jugement de l'agent pèse alors lourd, et il favorise les marques qu'il sait décrire avec clarté et assurance.

L'adoption n'est pas acquise, et c'est à surveiller

CNBC souligne que le défi de Muse sera de garder ses utilisateurs une fois l'effet de nouveauté passé. Les inquiétudes sur la confidentialité pourraient aussi le freiner. Un téléchargement n'est pas une habitude. Mais les trois produits vont dans le même sens : les clients veulent déléguer des tâches, pas seulement obtenir des réponses.

Ce qui change dans le pilotage de la visibilité IA

1. Il ne suffit plus d'être cité, il faut être choisi

Un agent agit sur une recommandation, pas sur une simple mention. L'écart entre les deux, déjà large, coûte donc beaucoup plus cher.

Dans notre étude portant sur 60 marques et 494 000 réponses de l'IA, relevées dans 3RD entre le 19 septembre et le 18 octobre 2026, la marque médiane était citée dans 19,8 % des réponses. Elle n'était recommandée par rapport aux alternatives que dans 0,2 % d'entre elles. Un quart des marques (15 sur 60) n'ont pas été recommandées une seule fois sur le mois.

La définition de « recommandée » retenue par 3RD est stricte : le niveau absolu est donc bas par construction. C'est le rapport entre les deux qui compte, soit environ une recommandation pour 65 mentions. Si vous ne suivez que les mentions, vous suivez le chiffre le moins important.

Classement des concurrents d'une marque de vêtements de sport sur la semaine écoulée. En visibilité, la marque talonne le leader : 45 % contre 51 %. En recommandations, l'écart se creuse : 2,1 % contre 5,4 %. Or c'est sur ce second chiffre qu'un agent s'appuie pour agir. Espace de démonstration ; noms de marques floutés.

2. Les sources comptent plus que votre page d'accueil

Comme les assistants conversationnels, les agents cherchent et lisent avant d'agir. Ils lisent le même web, et ce web, pour l'essentiel, ne vous appartient pas.

Sur 100 marques et 5,9 millions de citations relevées dans 3RD, le site de la marque médiane ne représentait que 6,8 % des sources citées par l'IA dans sa catégorie. Les 93 % restants étaient des pages tierces : avis, comparateurs, annuaires, forums, presse spécialisée.

Le travail reste donc le même, mais l'enjeu grandit : ce que ces sources disent de vous oriente le choix de l'agent.

Les sources que l'IA a le plus citées sur les prompts d'une marque de vêtements de sport, sur la semaine écoulée. Ce sont surtout des pages d'avis et des guides d'achat. Plusieurs d'entre elles, comme un guide des meilleures chaussettes de running ou une sélection de chaussettes de sport, ne mentionnent pas du tout la marque. C'est sur ces pages qu'il faut travailler. Espace de démonstration ; noms de marques floutés.

3. Votre site reçoit un nouveau type de visiteur

Quand un agent visite votre site, il le fait pour un vrai client, à cet instant précis. Il doit trouver le prix, les horaires, la disponibilité ou le formulaire de réservation, puis mener la tâche à son terme.

Des éléments que le marketing considérait comme de simples bases commencent alors à décider de la vente :

• des prix, des horaires et des disponibilités en texte, pas seulement dans des images ;
• des formulaires qu'un agent peut remplir sans deviner à quoi sert chaque champ ;
• des données structurées qui disent qui vous êtes et ce que vous vendez ;
• un moyen de réserver, d'acheter ou de demander un devis sans passer par un appel.

Un contrôle Agent readiness sur une boutique en ligne : 2 144 pages vérifiées sur 2 146, 15 problèmes. Les agents ne trouvent pas comment acheter, car le bouton d'achat ne fonctionne qu'en JavaScript. Des produits n'ont pas d'identifiants comme le GTIN ou le SKU. Et les agents ne peuvent pas payer sur le site. Espace de démonstration ; noms de marques floutés.

Pour le volet achat, lisez Les assistants IA commencent à acheter pour vos clients. Votre marque est-elle prête ?

4. Vos outils d'analyse voient une part plus réduite du parcours

Si l'agent compare et que le client se contente de valider, moins de personnes parcourent votre site. Certains agents s'identifient, d'autres non. D'après les articles consacrés à ces agents, aucun grand éditeur d'agents ne s'engage par ailleurs à respecter le fichier robots.txt, celui qui indique aux robots d'exploration ce qu'ils doivent ignorer.

Le trafic et les clics vous diront de moins en moins pourquoi vous avez gagné ou perdu une vente. Ce que l'IA dit de vous, et la fréquence à laquelle elle vous choisit, vous en diront davantage.

5. La liste des assistants ne cesse de s'allonger

Il y a un an, la plupart des équipes surveillaient ChatGPT. Aujourd'hui, il faut compter avec ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Copilot et d'autres, et les agents viennent s'y ajouter. Courir après chaque nouveau produit, un par un, n'est pas tenable.

La bonne nouvelle, c'est que les agents reposent sur les mêmes fondations. Ils cherchent, lisent les mêmes sources et privilégient les marques que l'IA décrit déjà bien. Le travail qui vous fait choisir dans les réponses de l'IA aujourd'hui reste donc utile demain.

Il est aussi utile d'examiner chaque assistant séparément, car une même marque peut être bien placée dans l'un et faible dans l'autre.

Visibilité par modèle d'IA pour une marque sur la semaine écoulée. Elle atteint environ 60 % dans ChatGPT, mais seulement 20 % environ dans Google AI Mode et AI Overviews. Une moyenne unique masquerait cet écart. Espace de démonstration ; noms de marques floutés.

Pourquoi c'est important pour les responsables marketing des pays nordiques

Oui, pour l'instant, c'est une histoire de consommateurs américains. C'est justement pour cela qu'il faut s'y préparer dès maintenant dans les pays nordiques, et pas plus tard.

Vous avez une longueur d'avance, à condition de l'utiliser. Ces produits ont d'abord été lancés pour les utilisateurs américains. Ce qu'ils favorisent là-bas, ils le favoriseront probablement ici à leur arrivée. Or améliorer la façon dont l'IA vous décrit prend des mois, pas des jours.

Le B2B n'est pas épargné. Grok Bot est vendu comme un agent de travail, et Muse existe désormais en version pour les petites entreprises. La recherche de fournisseurs est précisément le genre de tâche fastidieuse que l'on délègue : « trouve trois fournisseurs adaptés à nos besoins, compare leurs prix et planifie un premier échange ». Si votre page tarifs se contente d'un « contactez-nous », un agent qui compare trois options n'a rien à comparer.

La plupart des équipes avancent déjà à l'aveugle. La plupart des équipes marketing avec lesquelles nous échangeons ne savent pas dire pourquoi ChatGPT recommande un concurrent plutôt qu'elles. Avec les agents, ces suppositions coûtent plus cher, parce que l'agent agit en conséquence.

Ce qu'il faut faire dès maintenant

1. Vérifiez si l'IA vous recommande, et pas seulement si elle vous cite. Comparez votre taux de recommandation à celui de vos concurrents, sur les questions que vos clients posent réellement.
2. Repérez les sources que l'IA cite dans votre catégorie. Travaillez ensuite sur ce que ces pages disent de vous : avis, comparateurs, annuaires, presse spécialisée.
3. Rendez vos informations clés faciles à trouver. Placez vos prix, vos disponibilités et la marche à suivre pour acheter là où une machine peut les lire.
4. Rendez votre action principale possible sans appel téléphonique, qu'il s'agisse de réserver, d'acheter, de démarrer un essai ou de demander un devis.
5. Suivez les agents, sans leur courir après. Lisez les annonces de lancement, mais consacrez votre temps à ce que lisent tous les assistants et tous les agents.

Ce que 3RD couvre, et ce qu'il ne couvre pas

Soyons honnêtes d'emblée : 3RD ne suit pas ce que font Muse, Grok Bot ou Instinct. Il ne voit ni leurs sessions, ni les tâches qu'ils exécutent, ni les marques qu'ils choisissent pour un utilisateur. Personne en dehors de ces entreprises ne peut voir les sessions privées d'un agent avec un utilisateur.

Ce que 3RD suit, ce sont les réponses de l'IA sur lesquelles ces agents s'appuient.

Voici les assistants que 3RD peut suivre aujourd'hui. C'est vous qui choisissez ceux à suivre pour votre marque.

Pour chaque assistant suivi, 3RD mesure :

Chaque problème que 3RD détecte devient une tâche. 3RD Agent accompagne ensuite votre équipe tâche par tâche, dans la voix de votre marque. La publication reste entre les mains de votre équipe.

FAQ

Qu'est-ce qu'un agent IA personnel ? Une IA qui accomplit des tâches pour vous au lieu de se contenter de répondre à vos questions. Elle fait des recherches, ouvre des sites, remplit des formulaires et utilise les comptes que vous avez connectés. Avant une étape sensible comme un paiement, elle vous demande votre accord.

En quoi un agent IA est-il différent de ChatGPT ? ChatGPT répond, et c'est vous qui agissez à partir de sa réponse. Un agent agit pour vous : il compare les options, effectue la réservation ou l'achat, puis vous demande de valider.

Muse est-il disponible au Danemark ou dans le reste des pays nordiques ? Pour l'instant, les informations disponibles concernent les utilisateurs américains. Consultez les pages de Meta pour connaître la disponibilité actuelle.

Comment les agents IA choisissent-ils une entreprise plutôt qu'une autre ? Aucun des trois éditeurs ne documente la façon dont son agent fait ses choix. Ce que l'on sait : les agents cherchent et lisent avant d'agir, et Muse s'appuie sur ce qu'il sait de l'utilisateur. Les marques que l'IA décrit déjà bien, dans des sources auxquelles elle fait confiance, sont les mieux placées.

Est-ce important pour les entreprises B2B ? Oui. Les agents de travail comme Grok Bot sont conçus pour les recherches et les tâches administratives, et la recherche de fournisseurs relève des deux. Si un agent ne trouve ni votre prix, ni à qui vous vous adressez, ni un moyen de planifier un appel, il passe à l'entreprise suivante.

Sources (en octobre 2026) : TechCrunch sur Muse, TechCrunch sur les nouveautés de Muse, CNBC sur les téléchargements de Muse, CNBC sur la rétention de Muse, TIME sur Muse et la confidentialité, CNN sur les agents et Amazon, VentureBeat sur Grok Bot, TechCrunch sur Instinct, guide d'AI Crawler Check sur les agents personnels. Données 3RD : marques clientes agrégées et anonymisées, du 19 septembre au 18 octobre 2026 (taux de recommandation : 60 marques, 493 856 réponses ; citations : 100 marques, 5,9 millions de citations).

Magnus Windeløv

Head of Marketing