En six mois seulement, la base d’utilisateurs de l’IA générative en Chine a doublé pour atteindre 515 millions de personnes au premier semestre 2025. La question stratégique n’est plus de savoir qui utilise l’IA. Elle est de savoir qui capte la valeur commerciale qui en découle.

Les chiffres clés à retenir

Le rapport Digital Consumption Development Report 2025 du CNNIC (Centre d’information sur le réseau Internet de Chine), établi sur un panel de 30 000 répondants dans 31 provinces, mesure pour la première fois l’adoption de l’IA générative comme catégorie de comportement consommateur à part entière.

Les données sont sans ambiguïté :

• 515 millions d’utilisateurs actifs de l’IA générative au S1 2025, contre environ 257 millions en décembre 2024
• 14,22 milliards de yuans de ventes de terminaux intelligents IA sur Taobao et Tmall, soit une croissance de 131 % en glissement annuel
• 71,4 % des membres de la Génération Z utilisent l’IA générative, soit un écart de 34,8 points de pourcentage au-dessus de la moyenne nationale (36,5 %)
• 60 000 PME utilisent l’IA d’Alibaba International pour leurs opérations de commerce transfrontalier

La vitesse d’adoption, signal plus fort que le volume

Rapporter 515 millions d’utilisateurs en Chine, pays de 1,4 milliard d’habitants et 1,1 milliard d’internautes, pourrait sembler anecdotique. C’est le rythme qui importe.

Le doublement de la base d’utilisateurs en six mois n’a pas d’équivalent dans l’histoire récente de l’adoption numérique chinoise. La croissance de l’internet mobile à une échelle comparable avait pris plusieurs années. Les plateformes de livraison de repas à domicile, pourtant parmi les plus rapidement adoptées selon les données CNNIC, n’ont pas montré une vélocité comparable à ce stade de leur courbe d’adoption.

Ce signal de vitesse traduit deux réalités concrètes. D’abord, le seuil de friction a été franchi : l’IA générative ne requiert plus de compétences techniques particulières pour être utilisée au quotidien. Ensuite, le doublement implique que des cohortes nouvelles ont rejoint le mouvement, notamment dans les villes de rang intermédiaire et parmi les tranches d’âge plus matures, au-delà de la jeunesse urbaine qui avait porté l’adoption initiale.

Pour les marques et les équipes marketing, la leçon est immédiate : les plateformes qui ont déjà construit leur interface IA accumulent des données comportementales à un rythme qui creuse l’écart avec les retardataires. L’avantage n’est plus seulement quantitatif, il est structurel.

Le cycle hardware : les terminaux IA accélèrent plus vite que les plateformes logicielles

L’histoire des plateformes logicielles est bien documentée. Celle du hardware l’est moins, et c’est précisément là que se joue une partie décisive.

Les ventes de terminaux intelligents IA sur la plateforme Taotian (Taobao + Tmall) ont progressé de 131 % sur un an au S1 2025 pour atteindre 14,22 milliards de yuans. Cette croissance sur une base déjà significative constitue un signal de cycle produit majeur.

La catégorie englobe smartphones équipés d’IA, écouteurs avec traduction simultanée et intelligence ambiante, lunettes connectées et appareils domestiques intégrant des fonctions d’IA. Dans tous ces cas, la capacité IA est le moteur d’achat principal, non une simple fonctionnalité secondaire.

La dimension politique renforce cette trajectoire. Le gouvernement chinois a fixé des objectifs explicites de pénétration : 70 % de terminaux intelligents d’ici 2027, 90 % d’ici 2030, soutenus par des programmes de subventions et des incitations à l’achat qui garantissent une demande structurelle.

Les lunettes IA représentent la sous-catégorie la plus prometteuse à court terme. IDC projette un marché mondial à 300 milliards de dollars d’ici 2030. Les plus de 2 millions d’unités vendues par les lunettes Ray-Ban de Meta fin 2024 valident l’appétit des consommateurs pour ce format. Les fabricants chinois (Xiaomi, Huawei et de nombreux acteurs spécialisés) sont positionnés pour concurrencer sur le prix et la profondeur d’intégration IA.

La bataille pour l’intention d’achat médiée par l’IA

L’arène de monétisation la plus stratégique à court terme est la découverte de produits assistée par l’IA. Alibaba et JD ont toutes deux déployé des assistants shopping IA qui interceptent le consommateur au moment précis où naît l’intention d’achat.

Taobao a lancé « AI Wan Neng Sou » (la recherche IA tout-capable), qui restructure le modèle traditionnel recherche-navigation. Les utilisateurs saisissent des requêtes en langage naturel, des références visuelles ou des descriptions multi-catégories et reçoivent des recommandations produits personnalisées plutôt que des listes triées par mots-clés.

Ce passage de la recherche par mots-clés à l’interprétation de l’intention modifie profondément la dynamique concurrentielle pour les marchands. La visibilité n’est plus déterminée uniquement par les enchères sur des termes, mais par la capacité d’un produit à correspondre à l’interprétation de l’intention utilisateur par l’IA.

JD a déployé « Jing Xiao Zhi », qui opère selon une logique similaire tout en ajoutant une couche orientée marchands : optimisation des fiches produits générée par IA, recommandations de prix et prévision de la demande. Selon le CNNIC, les fiches produits optimisées par l’IA de JD ont affiché un taux de conversion 52 % plus élevé sur les marchés internationaux.

Cet écart de conversion, s’il se maintient à l’échelle, représente un avantage structurel de marge pour les marchands qui adoptent les outils IA dès maintenant.

La conclusion pour les équipes digitales est directe : la plateforme qui possède l’interface IA possède le moment entre la recherche et l’achat. Ce n’est pas un gain d’efficacité marginal. C’est une restructuration de l’endroit où la valeur est capturée dans la chaîne e-commerce.

60 000 PME : l’IA descend vers le marché intermédiaire

Les déploiements des grandes plateformes étaient attendus. Le signal le plus révélateur concerne les opérateurs de plus petite taille.

Selon le CNNIC, 60 000 petites et moyennes entreprises utilisent l’IA intégrale d’Alibaba International pour leurs opérations de commerce transfrontalier, et 7 millions de fiches produits ont été publiées via IA sur la plateforme.

Ce chiffre est important car l’adoption de l’IA par les PME précède historiquement celle des grandes entreprises de deux à quatre ans. Un contingent de 60 000 PME utilisant activement une IA de bout en bout au S1 2025 indique que la technologie a franchi le seuil d’accessibilité et de coût qui limitait jusqu’ici son déploiement aux opérateurs plus importants.

Les applications concrètes couvrent la génération de descriptions produits multilingues, la création de contenus marketing localisés, la documentation douanière et l’interprétation des signaux de demande sur les marchés étrangers. Ce ne sont pas des usages mono-fonctionnels, ce sont des intégrations dans les flux de travail qui, une fois ancrées, créent des coûts de changement et des avantages opérationnels cumulatifs.

La Génération Z comme laboratoire des comportements futurs

L’écart de 34,8 points de pourcentage entre l’adoption de l’IA générative par la Génération Z (71,4 %) et la moyenne nationale (36,5 %) constitue la division générationnelle la plus marquée du jeu de données CNNIC. C’est aussi la plus stratégiquement déterminante sur un horizon de trois à cinq ans.

La Génération Z en Chine (née entre 1995 et 2009) est entrée dans la consommation numérique comme utilisatrice native du mobile. Elle y entre une nouvelle fois en tant qu’utilisatrice native de l’IA. La différence est fondamentale.

Le comportement mobile-natif était conditionné par des contraintes d’interface : toucher, glisser, défiler. Le comportement IA-natif est conditionné par une attente de personnalisation, de réponse contextuelle et d’exécution sans friction.

Un consommateur de la Génération Z utilisant la recherche IA de Taobao ne fait pas que lancer une requête plus efficace. Il développe l’attente que la plateforme comprend son esthétique, sa fourchette budgétaire, son historique de tailles et son contexte social. Une fois formée, cette attente est très difficile à satisfaire par une interface non-IA.

Les 71,4 % d’adoption chez les 15-30 ans représentent une cohorte qui portera ses habitudes de consommation IA-natives vers des tranches de revenus supérieures au cours de la prochaine décennie. Les plateformes qui façonnent ces habitudes aujourd’hui construisent un avantage de coût de changement au moment le plus précieux du cycle de vie consommateur.

Le décalage monétisation : la principale vulnérabilité du modèle

Le risque inscrit dans le chiffre des 515 millions d’utilisateurs est l’écart entre adoption et monétisation. Les consommateurs chinois ont démontré une résistance structurelle à payer directement pour des fonctionnalités IA. Le modèle de monétisation dominant à ce jour est indirect : l’IA comme outil de conversion, l’IA comme mécanisme de rétention, l’IA comme couche de ciblage publicitaire.

Les modèles d’abonnement direct aux produits IA grand public restent limités en pénétration. Le marché consommateur n’a pas encore produit d’équivalent chinois de ChatGPT Plus à une échelle significative. Les licences entreprises et PME progressent, mais depuis une base basse.

Les plateformes les mieux positionnées pour combler cet écart sont celles qui ont intégré l’IA dans des flux transactionnels plutôt que de la proposer comme produit autonome. Quand l’IA génère une vente, le modèle économique est clair. Quand l’IA fournit une conversation, le modèle économique reste à construire.

Les douze prochains mois testeront la capacité des plateformes IA chinoises à convertir leur avantage d’échelle en densité de revenus. La base de 515 millions d’utilisateurs est un actif structurel. Sa trajectoire de monétisation est la variable qui séparera la valeur plateforme durable des métriques d’adoption gonflées.

Ce que cela signifie pour les marques qui travaillent avec MYA

L’accélération de l’IA générative en Chine n’est pas un phénomène isolé. Elle préfigure ce qui se joue simultanément en Europe et sur les marchés occidentaux, avec les mêmes mécaniques de fond : l’IA s’interpose entre la marque et le consommateur, elle médiatise la découverte, elle filtre la recommandation.

Notre méthode V.M.R. (Visible, Mentionné, Recommandé) part précisément de ce constat : dans un environnement où ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overview répondent à la place des résultats de recherche traditionnels, être présent dans la réponse générée n’est plus optionnel. C’est le nouveau champ de bataille de la visibilité de marque.

Les données chinoises confirment que la plateforme qui possède l’interface IA possède l’intention d’achat. La question pour chaque marque est simple : dans quelle mesure êtes-vous présent, cité et recommandé dans les réponses des moteurs de recherche génératifs qui touchent vos audiences cibles ?