intelligence artificielle est en train de modifier en profondeur la manière dont les consommateurs découvrent, comparent et évaluent les marques horlogères. Un changement qui pourrait fragiliser l’un des piliers historiques de l’industrie du luxe: la maîtrise de son propre narratif.

«Beaucoup de marques ne savent pas ce que les moteurs IA disent à leur sujet, surtout depuis la perspective d’un acheteur. Elles ne se rendent pas nécessairement compte que l’acheteur a désormais changé sa porte d’entrée», souligne Alexandre Olive, vétéran de l’industrie horlogère, fondateur d’Elia Atelier et auteur d’une étude présentée à l’occasion des Geneva Watch Days.

«Les moteurs IA, sans qu’on leur demande précisément et dans 80% des réponses, amènent le consommateur vers le pre-owned et suggèrent d’acheter avec des rabais.»

Son analyse, menée auprès de 46 marques indépendantes suisses et de plusieurs grands moteurs d’IA, met en lumière un phénomène particulièrement sensible: dans une large majorité des réponses étudiées, les outils d’intelligence artificielle orientent spontanément les consommateurs vers le marché pre-owned ou vers des prix inférieurs aux tarifs publics. Plus largement, l’étude montre que les sites officiels des marques ne représentent qu’une faible part des sources utilisées par ces moteurs, laissant une place considérable aux marketplaces, médias spécialisés, plateformes vidéo, forums et autres sources tierces.

Pour les maisons horlogères, l’enjeu dépasse donc largement celui du référencement. Il s’agit désormais de comprendre comment leur image, leur valeur et leurs produits sont interprétés puis restitués par des systèmes qui deviennent progressivement une nouvelle porte d’entrée dans le parcours d’achat.

Europa Star: Pourriez-vous nous partager les principaux résultats de votre étude?

Alexandre Olive: L’étude recense 46 marques horlogère avec des positionnement différents. La première observation forte est que les moteurs IA, sans qu’on leur demande précisément et dans 80% des réponses, amènent le consommateur vers le pre-owned et suggèrent d’acheter avec des rabais, qui sont différents par marque, plutôt qu’au prix public. Les rabais suggérés peuvent aller jusqu’à -79%.

Mais nous avons des cas où quelques marques sont proposées avec un premium – le maximum est +22%. Pour moi c’est le résultat le plus «choquant» de l’étude. Pour la majorité des marques, les moteurs proposent spontanément d’acheter à des prix inférieurs au prix public.

Quelles sont les sources horlogères utilisées par les moteurs IA?

C’est un point très important, car ce sont les sources où les moteurs vont chercher leurs données qui les amènent à tirer ces conclusions dans leurs réponses. Sur l’ensemble des marques et l’ensemble de cette étude, nous avons recueilli 128’173 citations, qui sont la cartographie des éléments de réponse de tous ces moteurs. Or, sur l’ensemble de ces citations, 9’314, donc seulement 7,3%, viennent des sites corporate, ceux des marques.

C’est un changement de paradigme majeur. Des dépenses exorbitantes ont été consenties pour réaliser des sites internet extrêmement qualitatifs, offrant des expériences clients exceptionnelles avec des vidéos et des shootings produits extrêmement chers. On a passé des décennies à vouloir contrôler le narratif de l’industrie horlogère et des marques. Tout a été créé pour le client, mais pas pour les moteurs IA, qui sont aujourd’hui une énorme source de trafic. Eux ne «lisent» pas la beauté d’une page.

Que lisent-ils?

Ils lisent uniquement le code. Nous avons même observé dans ce recensement le cas de certaines marques passées invisibles aux moteurs IA parce que, dans leur code qu’on a audité, elles ne sont pas lues. Elles bloquent l’accès aux bots des différentes IA, ce qui serait un point facilement corrigible. Au final, cela veut dire que près de 92% des éléments qui construisent les réponses des IA viennent de sources qui ne sont pas du tout sous le contrôle des marques.

Là est le danger pour celles-ci. Car ces moteurs, qui deviennent aujourd’hui des référents pour les clients – on estime que 82% des consommateurs fortunés passent par les agents pour se renseigner sur des marques pour du shopping haut de gamme – sortent des conclusions qui peuvent être très largement faussées. De plus, j’ajouterais un autre danger: la chute du trafic sur les sites web des marques. Car ces moteurs ne renvoient sur les sites corporate qu’à moins de 1% selon les données de notre étude.

Avant les choses étaient beaucoup plus simples. Nous avions Google Search, voire Bing. Aujourd’hui nous avons une multitude de LLMs américains, chinois, français, qui fonctionnent avec des algorithmes différents, qui lisent l’information de manières différentes aussi.

«On a passé des décennies à vouloir contrôler le narratif de l’industrie horlogère. Mais seulement 7,3% des sources des moteurs IA sont les sites des marques.»

Qui domine parmi ces moteurs?

Deux, pour l’instant – j’insiste sur ce point, car tout peut changer très vite – dominent le trafic: ChatGPT, de loin avec 54%, et Gemini à 28 %. Ces plateformes générent à elles deux 80 % du trafic. Claude est seulement à 9% et tout le reste est très faible.

À terme, quelle plateforme IA voyez-vous dominante ?

On est face à deux pôles dominants. Les Américains qui sont sur des IA fermées comme ChatGPT, Gemini ou Claude, et les Chinois qui sont en open source, avec notamment DeepSeek, mais aussi Kimi qui monte en flèche.

Les Chinois sont en train d’aller plus vite. Je pense qu’ils seront plus performants d’ici peu mais surtout ils sont en open source, plus accessibles et moins chers que les Américains. Donc je pense qu’à l’international, dans les pays des BRICS, certains pays d’Asie, d’Afrique, d’Amérique latine, au niveau des PME comme des individus, si le prix est une question, les Chinois vont dominer.

Les meilleures IA resteront dans la course, et on composera avec plusieurs modèles. Après il y a une question de souveraineté de la donnée. C’est un enjeu politique. Les Américains décident des modèles et de la puissance de ces modèles disponibles à l’étranger, et les Chinois aussi peuvent contrôler la donnée et l’influencer. Donc pour conclure, je dirais qu’une PME peut utiliser plusieurs modèles. Il faut s’assurer qu’elle ait une gouvernance, une protection de sa donnée, de ses archives et qu’elle utilise cette technologie pour amplifier ce qu’elle fait de mieux.

Qu’est-ce qui vous a également surpris dans les résultats de l’étude?

Il y a beaucoup de surprises! Mais je vais vous en partager une parmi d’autres: 28% des réponses mentionnent les mouvements – ETA, Sellita, Soprod… Soit un taux relativement élevé. Pour les marques qui affichent leur partenariat avec ces fabricants, c’est très bien. Celles en revanche qui se prétendent verticales et qui ne le sont en fait pas seront plus en difficulté.

Vous avez limité votre étude à 46 marques indépendantes, participant aux Geneva Watch Days. Qu’en est-il de toutes les autres?

La plupart des marques analysées apparaissent quand nous posons des questions spécifiquement liées à elles. Elles sont en revanche absentes lorsque l’on pose des questions ouvertes. Certaines marques reviennent systématiquement dans ces cas-là: Rolex, Omega, Tudor, Patek Philippe et dans les marques de complications, un indépendant, F.P. Journe.

Comment avez-vous eu l’idée de cette étude?

Tout a commencé par une première expérience personnelle menée cette année. J’ai créé des nouveaux comptes complètement «vierges» sur quatre moteurs IA: ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude. J’ai pris deux marques et commencé une série de questionnements que pourrait avoir un client potentiel. C’est là que je me suis rendu compte de l’insistance des réponses sur les rabais, mais aussi que, sur des questions plus ouvertes et plus larges, les marques choisies n’étaient pas du tout citées. Cet angle – celui de prendre le point de vue d’un consommateur face aux agents IA – me semblait très pertinent. Il m’a paru intéressant de creuser le sujet.

Quelle a été votre méthodologie?

Je souhaitais avoir un panel de marques assez large et les Geneva Watch Days me semblaient une belle opportunité pour lancer une première étude. Pour celle-ci, je souhaitais me concentrer sur les marques indépendantes Swiss made, hors groupes et établies en Suisse. Nous sommes partis sur 46 marques présentes à l’édition 2026 des Geneva Watch Days.

Ensuite j’ai choisi les moteurs les plus importants – ChatGPT, Gemini et l’overview de Google – et trois marchés clés anglophones pour l’horlogerie suisse: les États-Unis, le Royaume-Uni et Singapour. J’ai également créé un recensement un peu différent avec Perplexity, Microsoft Copilot et autre outil de Google.

Neuf questions ont été écrites dans les «mots» d’un consommateur intéressé par l’achat d’une montre. Sept sont posées sans nommer de marque, deux sont posées sur chacune des quarante-six maisons. Cela fait 99 requêtes par marché, par moteur et par jour. Ce qui nous donne plus de 15’000 réponses recueillies sur 16 jours. Toutes les réponses sont enregistrées, archivées et datées, soit 288 réponses par marque.

Qu’avez-vous appris de plus sur les sources utilisées par les moteurs?

Nous avons compté 135’407 pages citées provenant de 7’804 sites différents. Le site le plus cité de toute l’étude est YouTube et il ne pèse que 3% du total. Pour arriver à la moitié des citations, il faut réunir 88 sources. Les dix sources principales font 17,9% du total. Autant vous dire qu’il n’y a pas de liste courte de sources!

La première source de l’étude est Chrono24. Sauf que Chrono24, ce n’est pas un seul site, ce sont 44 domaines nationaux. Mis bout à bout, ils font 5,4% de tout ce que lisent les moteurs, donc devant YouTube. Une place de marché de l’occasion est ainsi ce que les moteurs IA consultent le plus pour parler de montres neuves.

Ce qui veut dire qu’aucune maison ne peut vraiment «acheter» sa place quelque part. 1% des citations, cela représente 85 mentions par jour, tous marchés et tous moteurs confondus. Et il n’y a que dix sites qui atteignent ce niveau.

Le plus intéressant arrive quand on regarde ce que le moteur avait lu pour parvenir à sa réponse. Quand il recommande une maison, la presse spécialisée représente 31,7% de ce qu’il cite, et les places de marché 18,8%. Quand il oriente vers l’occasion, la presse tombe à 20,8% et les places de marché montent à 30,1%. Elles échangent leurs places. Et tout ce qui touche à l’économie de la revente de montre avec elles – les maisons de vente, les marketplaces, les sites d’autres marques. Le site de la maison, lui, ne dépasse jamais le dixième.

Donc si vous me demandez où ils vont chercher, c’est un peu partout. Les forums, Reddit, Quora. Les marketplaces de vintage et d’occasion. Les sites de ventes aux enchères. Les plateformes vidéo, YouTube, TikTok. Et une partie des réseaux sociaux.

«Une place de marché de l’occasion est ce que les moteurs IA consultent le plus pour parler de montres neuves.»

Pourquoi ne pas avoir inclus Claude dans votre étude?

Pour chaque réponse, on note trois choses. Ce que le moteur répond; les pages qu’il a lues avant de répondre; et la publicité qui s’affiche à côté de la réponse, quand il y en a. Les trois moteurs retenus font les trois: ils cherchent sur le web en direct, ils vous disent quelles pages ils ont lues, ils savent dans quel pays ils répondent, et l’un des trois affiche de la publicité.

Claude, par le seul accès dont on disposait, n’en fait qu’une. Il répond, et c’est tout. Pas de recherche en direct, pas de liste de pages, pas de pays. Une colonne remplie sur trois. Or, l’étude porte autant sur ce que les machines ont lu que sur ce qu’elles racontent. Si on mesure un moteur autrement que les autres, on ne le mesure pas.

Après, il y a la question du poids. Claude, c’est à peu près 9% de l’usage mondial des assistants, contre ChatGPT, 53,9% et Gemini 27,9 %. Son absence de l’étude ne change pas ce que voit l’immense majorité des acheteurs.

Quels constats en tirez-vous pour les marques?

C’est un énorme changement de paradigme qui se produit à une vitesse exponentielle – et je pèse mes mots. Jamais dans l’histoire on n’a vu l’adoption aussi rapide d’une technologie qui définit les parcours clients et, par conséquent, les ventes des marques de luxe.

Jusqu’à maintenant, une maison décidait largement de la façon dont on la décrivait. Elle choisissait les mots, les images, la boutique, le vendeur, le moment. Le premier contact lui appartenait. Aujourd’hui, la description se fait ailleurs, avant qu’elle soit impliquée.

Les marques ne contrôlent plus leur narratif et c’est cela qui peut leur paraître effrayant. En réalité, beaucoup ne savent pas ce que les moteurs IA disent d’elles. Mais c’était aussi notre objectif: les yeux de l’industrie sur ce qui est en train de se passer.

Ce n’est pas de la théorie. Selon une étude récente du Comité Colbert et de Bain, sur 100 acheteurs fortunés, 82 ont consulté une IA avant leur dernier achat. Dans 70% des conversations, l’acheteur n’a cité aucune marque. Il a décrit un besoin, un budget, et il a laissé la machine proposer les noms. Deux moteurs font 81,8 % de l’usage mondial des assistants. Pendant ce temps, les visites venant de Google ont reculé d’un tiers en un an et les liens placés sous une réponse d’IA sont cliqués 37% de moins. Ce qui compte maintenant, c’est d’être cité dans la réponse.

Et les gens qui comptent le plus pour l’industrie horlogère sont exactement ceux qui adoptent le plus vite l’intelligence artificielle. Le boom de l’IA a créé quelque 440’000 nouveaux millionnaires américains en une seule année. Des gens qui ont fait fortune avec ces outils et qui s’en servent pour tout, y compris pour décider ce qu’ils achètent. Les États-Unis représentent 17% des exportations horlogères suisses. Quant à la Chine, on sait que l’écosystème IA et robotique y est encore plus large et profond qu’aux Etats-Unis!

«Quand un moteur IA recommande une maison, la presse spécialisée représente 31,7% de ce qu’il cite, et les places de marché tombent alors à 18,8%.»

Comment les marques peuvent-elles réagir?

Cette présence dans la réponse est devenue un actif, dès lors monitorer ce que disent les moteurs doit devenir une priorité stratégique pour les directions des marques, mais aussi établir une stratégie propre pour en tirer un profit. Je crois que ce point entrera dans la valorisation des marques avant la fin de la décennie.

La première action relève plutôt de la technique. C’est de s’assurer que les sites internet soient lus par les bots de ces moteurs IA. C’est très rapide et cela ne coûte rien.

Ensuite, remettre en ordre ce que la maison contrôle réellement. Sur les 7,3% de citations qui viennent de son propre site, la question n’est pas le volume mais le contenu: est-ce que les données de base de la maison, prix publics, mouvements, production, distribution, historique, sont écrits quelque part sous une forme qu’une machine peut lire et reprendre. Dans une majorité de cas, la réponse est non, et le moteur va chercher ailleurs, comme les marketplaces qui, elles, indiquent des prix d’occasion.

Mais le plus important est de travailler la couche qui décide vraiment, celle des tiers. C’est la partie lente et la seule qui compte à long terme, parce que 92,7% de ce qui est lu s’y trouve. Et là on doit faire du «growth hacking», d’où l’importance de connaître les sources déterminantes pour la marque, mais aussi pour l’industrie, pour pouvoir travailler celles qui auront le plus d’impact à court ou moyen terme.

Ce que je ne recommande à personne, c’est de traiter cela comme un problème de référencement. Les moteurs ne classent pas des pages, ils composent une réponse à partir de ce qu’ils ont lu. On ne se positionne pas dans une réponse, on y est cité ou non.

Revenons sur la question des rabais, critique pour l’industrie. Que dit concrètement votre étude sur ce point?

Là vous mettez le doigt sur le point le plus grave et dérangeant de l’étude: même quand une personne n’a pas demandé de rabais, les moteurs en proposent quand même.

En chiffres, ce sont 81,1% des réponses à une question de budget qui orientent vers l’occasion ou vers un prix inférieur; 58% des réponses à une question sur la valeur; 19,2% des réponses à une demande de recommandation directe.

Structuralement il y a un fossé en ligne, où il y a pléthore d’informations sur les prix pre-owned et très peu d’informations sur les prix publics du neuf. Certains prix publics des marques sont absents, car pour des raisons de positionnement haut de gamme, elles ne dévoilent pas leurs prix. Cela explique une partie du problème.

Une autre partie reflète aussi la réalité du marché, où certaines marques sont très bien cotées quand d’autres sont très exposées au marché gris. Cette réalité est dévoilée par les moteurs.

«Les visites venant de Google ont reculé d’un tiers en un an et les liens placés sous une réponse d’IA sont cliqués 37% de moins. Ce qui compte maintenant, c’est d’être cité dans la réponse.»

Quelle sera la suite donnée à votre étude?

Nous allons poursuivre cette étude dans le temps afin d’observer l’évolution des résultats, notamment à mesure que les moteurs gagnent en puissance et que leurs algorithmes évoluent. La prochaine édition permettra ainsi de comparer la qualité des réponses, mais aussi l’évolution de la présence des marques dans les résultats générés par l’IA.

Nous lancerons également une étude plus spécifique, centrée cette fois sur les modèles. Elle débutera avec la principale catégorie du marché horloger: la montre de sport, en métal, acier ou or, présente dans des gammes de prix très différentes.

Enfin, une prochaine édition élargira encore le périmètre de l’analyse, avec un volet consacré à la joaillerie ainsi qu’un choix plus large de marques horlogères.

«Jamais dans l’histoire on n’a vu l’adoption aussi rapide d’une technologie qui définit les parcours clients et, par conséquent, les ventes des marques de luxe.»

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