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Ask DoorDash : dites ce que vous avez envie de manger, l’IA se charge du reste

DoorDash a lancé le 11 juin 2026 une fonctionnalité baptisée Ask DoorDash, qui transforme la façon dont les utilisateurs interagissent avec l'application. Plutôt que de faire défiler des listes de restaurants ou de catalogues de produits, il est désormais possible de décrire ce que l'on veut manger en langage naturel, par écrit, par commande vocale, en partageant un lien vers une recette ou même en envoyant une photo d'un livre de cuisine. L'IA analyse la demande et génère en quelques secondes une sélection de restaurants, de plats ou un panier de courses complet. Selon la plateforme, l'outil est capable de remplir un panier d'achats environ cinq fois plus vite qu'une navigation manuelle, le tout en moins de deux minutes. Andy Fang, co-fondateur de DoorDash, a lui-même confirmé le lancement via les réseaux sociaux le jour même.

L'impact pour les utilisateurs est immédiatement mesurable. L'application référence aujourd'hui près de 800 000 plats et produits, un catalogue si vaste que le problème n'est plus le manque de choix mais son excès. Ask DoorDash répond directement à cette paralysie décisionnelle en comprenant des intentions floues comme "un repas réconfortant ce soir" ou "un dîner végétarien pour quatre à moins de 20 dollars par personne", et en restituant des résultats accompagnés d'explications personnalisées. Les premiers tests internes révèlent que près de la moitié des commandes passées via cet outil provenaient de restaurants que le client n'avait jamais essayés auparavant, ce qui suggère un effet de découverte notable. Les paniers de courses générés par l'IA étaient également plus volumineux que ceux constitués de façon classique, un signal fort pour la croissance du chiffre d'affaires de la plateforme.

Ce lancement s'inscrit dans une ambition plus large de DoorDash, qui cherche à se repositionner comme un intermédiaire intelligent plutôt qu'un simple moteur de livraison. L'outil s'appuie sur l'historique de commandes, les habitudes alimentaires et les préférences passées de chaque utilisateur pour affiner ses recommandations au fil du temps. La tendance est partagée par l'ensemble du secteur du commerce en ligne : Amazon, Instacart ou Google Shopping expérimentent tous des interfaces conversationnelles pour réduire le friction d'achat. DoorDash mise sur cette approche pour fidéliser ses utilisateurs et augmenter la fréquence des commandes. Ask DoorDash est disponible dès maintenant sur l'application, et son déploiement progressif laisse anticiper des ajustements rapides selon les retours des premières semaines d'utilisation.

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Vous ne savez pas quoi acheter ? L’IA d’Amazon s’en charge

Amazon a lancé aux États-Unis une nouvelle fonctionnalité de recherche visuelle par intelligence artificielle, disponible dans l'application Amazon Shopping sur iOS et Android. Le principe repose sur la génération d'images à partir de descriptions textuelles vagues : un utilisateur saisit des mots évocateurs, une couleur, une texture, une ambiance, et l'IA produit des visuels correspondant à l'idée qu'il a en tête. Ces images ne sont pas des produits vendus directement, mais un clic permet d'accéder à des articles similaires disponibles sur la plateforme. Amazon déploie également une fonction baptisée "Acheter par style", qui transforme une recherche classique en collages de tenues complètes assortis d'étiquettes comme "chic exécutif" ou "luxe urbain". L'outil fonctionne en priorité sur les catégories vêtements et maison, deux univers où l'apparence précède souvent le nom exact du produit. L'impact est immédiat pour des millions de consommateurs qui peinent à formuler ce qu'ils cherchent. Le cas emblématique cité par Amazon illustre bien l'enjeu : un tapis en fibres de sisal, dont on visualise la texture sans retrouver le mot. Jusqu'ici, cela signifiait des recherches approximatives, des filtres mal ajustés et souvent une capitulation frustrante. Désormais, l'IA comble ce vide lexical et raccourcit le chemin vers l'achat. Pour Amazon, le gain est structurel : intervenir au moment où l'envie est encore floue, avant le choix, avant la comparaison, avant même que l'utilisateur sache ce qu'il veut précisément. La fonction "Acheter par style" va plus loin encore en transformant la recherche d'un seul article en exposition à une silhouette entière, multipliant ainsi les opportunités d'achat au sein d'une même session. Cette nouveauté s'inscrit dans une stratégie IA déjà dense chez Amazon. L'assistant Rufus répond aux questions sur les produits, Lens Live identifie des articles en scannant des objets du quotidien, et la fonction "Aide à choisir" exploite l'historique d'achats pour anticiper les prochaines acquisitions. Ensemble, ces outils dessinent un commerce où la friction disparaît progressivement entre l'envie et le paiement. La question sous-jacente est celle de l'autonomie du consommateur : à mesure que l'IA réduit l'effort de recherche, elle réduit aussi les moments de délibération. Amazon, premier acteur mondial du e-commerce avec plus de 310 milliards de dollars de revenus en 2024, n'a jamais caché son objectif de maximiser la conversion. Ces fonctionnalités, aussi pratiques soient-elles, transforment le panier en moodboard et le moteur de recherche en prescripteur de désirs, un glissement dont l'industrie du retail tout entière observe attentivement les effets.

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YouTube : Vous pouvez enfin dicter à l’IA ce que vous voulez regarder

YouTube expérimente une nouvelle fonctionnalité permettant aux utilisateurs de décrire en langage naturel le type de contenu qu'ils souhaitent regarder. Baptisée "Votre flux personnalisé", cette option est actuellement testée auprès des utilisateurs américains sur mobile et sur le web. Le principe est simple : depuis l'onglet dédié en haut de la page d'accueil, l'utilisateur saisit une description libre, par exemple "des méditations guidées de moins de dix minutes" ou "des podcasts approfondis sur l'intelligence artificielle", et l'IA génère immédiatement une sélection de vidéos correspondante. Le flux peut être épinglé en haut de l'accueil pour un accès direct, modifié à tout moment via la barre de texte, et nécessite que l'historique de recherche et de visionnage soit activé dans les paramètres du compte. Cette évolution représente un changement de paradigme dans la façon dont YouTube pilote ses recommandations. Jusqu'ici, l'algorithme travaillait de manière opaque, déduisant les préférences des utilisateurs à partir de leurs comportements passés sans leur donner de levier direct. Avec ce nouveau système, la relation s'inverse : l'utilisateur exprime une intention explicite, ce qui réduit la frustration face à des recommandations hors sujet et donne l'impression d'un contrôle réel sur son expérience. Pour les créateurs de contenu, cela pourrait modifier les dynamiques de visibilité, en favorisant les vidéos qui répondent précisément à des requêtes formulées plutôt que celles optimisées pour l'historique passif. Pour les annonceurs et YouTube lui-même, un utilisateur qui exprime clairement ses envies est potentiellement plus engagé et donc plus rentable. Cette initiative s'inscrit dans une tendance de fond chez les grandes plateformes de contenu, toutes engagées dans une course à la personnalisation augmentée par l'IA. Spotify propose depuis longtemps des playlists générées automatiquement selon l'humeur ou l'activité, tandis qu'Instagram a récemment introduit davantage de contrôle sur les recommandations Reels, même si son système repose sur des catégories thématiques prédéfinies plutôt que sur du texte libre. YouTube, avec ses deux milliards d'utilisateurs mensuels et son catalogue quasi-illimité, a des raisons stratégiques d'aller plus loin : fidéliser face à TikTok, dont le flux algorithmique est redoutablement efficace mais entièrement subi. La question qui demeure est celle du déploiement à grande échelle et de la gestion des dérives, YouTube ayant prévu un mécanisme de signalement pour les suggestions problématiques. Si le test américain est concluant, une extension internationale, et donc francophone, semble inévitable dans les prochains mois.

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Apple change de cap : Siri va regrouper ChatGPT, Gemini et toutes les IA !

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UEL'acheminement de données personnelles vers de multiples fournisseurs d'IA via Siri soulève des questions de conformité RGPD que la CNIL et les autorités européennes devront examiner.

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Automatisation du montage vidéo : créez des vidéos 10x plus vite avec l’IA

Les outils d'intelligence artificielle dédiés au montage vidéo permettent désormais de réduire jusqu'à 40 % du temps de post-production traditionnel en moins de soixante secondes. Des plateformes comme Submagic, qui se positionne aujourd'hui comme le leader du segment, automatisent l'intégralité du workflow : analyse audio à l'importation pour isoler les moments forts, suppression automatique des silences et hésitations, insertion contextuelle de B-rolls et d'éléments graphiques basés sur la transcription générée, et même zoom dynamique sur les pics d'intensité émotionnelle détectés dans la voix. Ce qui prenait autrefois une demi-journée de dérushing manuel se boucle en quelques minutes, avec une précision que les éditeurs décrivent comme chirurgicale. L'enjeu est considérable pour les créateurs de contenu, solopreneurs comme studios en croissance, qui font face à une demande de formats courts qui ne faiblit pas. En déléguant les tâches répétitives et chronophages à des algorithmes entraînés pour ça, ils récupèrent du temps pour la stratégie et la direction créative, les seules dimensions que la machine ne peut pas encore pleinement remplacer. Concrètement, la barrière économique et humaine qui séparait une production amateur d'une post-production de haute volée s'effondre : un créateur seul peut désormais sortir un volume de contenu qui nécessitait auparavant une équipe entière. Cette mutation s'inscrit dans une transformation plus large de l'industrie de la création visuelle, accélérée par la montée en puissance des LLMs et des modèles multimodaux depuis 2022-2023. Le marché des outils d'automatisation vidéo s'est densifié rapidement, avec des acteurs comme Descript, CapCut ou Runway qui se disputent les mêmes flux de travail. Submagic mise sur la régularité de ses mises à jour et sur l'intégration verticale de ses fonctionnalités pour se démarquer. La prochaine frontière concerne la personnalisation à grande échelle : configurer un système qui comprend non seulement la structure narrative d'une vidéo, mais aussi les codes esthétiques et la ligne éditoriale propres à chaque créateur. Ce degré de personnalisation reste encore largement en développement, et représente le prochain terrain de compétition pour ces plateformes.

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