Réhabiliter la vente, comprendre ce que l’IA change dans la découverte des marques et cultiver ce que la machine ne peut pas remplacer : dans cet épisode de Techlipstick | La Réponse IA, Catherine Barba nous invite surtout à ne pas rester prisonniers des règles qui ont fait notre succès hier.
Catherine Barba a connu de l’intérieur la première révolution Internet. Multi-entrepreneuse, investisseuse et cofondatrice et présidente d’Envi, l’école de vente et accélérateur d’entrepreneurs, elle observe aujourd’hui le développement de l’IA générative avec la même curiosité — mais aussi avec un sentiment d’accélération beaucoup plus fort.
« Quand les choses changent, nous aussi devons changer. Sinon, on fait le musée de son métier.»
— Catherine Barba
« Derrière cette formule, notre conversation a suivi un fil rouge qui dépasse largement le sujet de l’intelligence artificielle : quand les règles changent, qu’est-ce qui fait que l’on continue à être choisi ?
Pour un entrepreneur, cela commence par la vente. Pour une marque ou un e-commerçant, cela passe désormais aussi par sa capacité à être compris et recommandé dans de nouveaux environnements de recherche. Et pour chacun de nous, cela oblige à se demander ce que nous savons faire de suffisamment singulier pour ne pas devenir interchangeables.
Réhabiliter la vente : avoir une bonne offre ne suffit pas
En France, le mot « vente » reste parfois inconfortable. Catherine Barba en a fait l’un des combats d’Envi : remettre la vente au centre du jeu entrepreneurial et en faire une compétence qui s’apprend et s’entraîne.
Elle y voit presque un paradoxe : les entreprises cherchent de la croissance, les entrepreneurs perfectionnent leurs produits, leurs offres ou leurs contenus… mais beaucoup hésitent encore à assumer pleinement l’acte de vendre.
Pour Catherine, vendre ne consiste pourtant pas à pousser un produit dont quelqu’un ne veut pas. C’est d’abord écouter et comprendre un besoin. Puis proposer une transaction dans laquelle chacun trouve son compte.
Autrement dit, le sens du service et l’esprit de conquête commerciale ne sont pas contradictoires.
Elle observe notamment ce décalage chez les entrepreneurs qui consacrent énormément d’énergie à ce qu’ils aiment produire, en pensant que la qualité finira mécaniquement par créer la demande.
Son exemple est parlant : une personne qui veut vivre de conférences peut passer des heures à perfectionner son contenu. Pourtant, avant même de s’intéresser à ce qu’elle va raconter sur scène, un organisateur se demandera souvent si elle est capable d’attirer une audience.
La qualité compte. Mais elle n’agit pas seule.
Cette idée va revenir quelques minutes plus tard dans notre conversation, sous une autre forme : sur Internet aussi, produire quelque chose d’excellent ne garantit pas que l’on sera trouvé, et encore moins choisi.
« L’IA est encore plus radicale qu’Internet »
Catherine Barba fait partie de cette génération d’entrepreneurs qui a vu Internet bouleverser les entreprises avant qu’il ne devienne une évidence.
À la fin des années 90, lorsqu’elle découvre le web aux États-Unis, elle raconte avoir eu l’impression de recevoir « des messages du futur ».
Son réflexe n’a pas été d’attendre de savoir si Internet allait vraiment s’imposer. Elle a voulu comprendre ce qu’on pouvait en faire.
Avec l’intelligence artificielle générative, elle retrouve cette même sensation, en plus rapide et en plus vertigineux.
« Ce n’est plus juste une nouvelle technologie, mais une question de civilisation. Comment est-ce que je m’en empare pour qu’elle m’augmente et ne me remplace pas, tout en gardant ce qui fait le sel de mon humanité ?»
— Catherine Barba
Cette posture me parle particulièrement.
Face à des outils qui changent tous les mois, attendre d’avoir compris toutes les règles avant de commencer me paraît illusoire. Je préfère tester plusieurs outils, comparer leurs résultats, les confronter entre eux et observer leurs limites.
L’enjeu n’est pas d’adopter tout ce que permet l’IA. C’est apprendre suffisamment vite pour décider où elle nous augmente réellement et où nous avons intérêt à conserver la main.
Et cette question devient très concrète quand on regarde ce qui se passe aujourd’hui dans l’e-commerce.
Quand l’IA entre dans le parcours d’achat, la visibilité change de nature
Au moment où nous avons enregistré cet épisode, en avril 2026, la Fevad venait de publier avec Odoxa une étude particulièrement intéressante sur l’utilisation de l’IA dans les achats en ligne.
31 % des cyberacheteurs déclaraient utiliser l’IA générative lorsqu’ils faisaient des achats en ligne, et cette proportion atteignait 49 % chez les 15-24 ans. Surtout, l’usage intervient majoritairement avant l’achat : recherche d’informations, comparaison de produits ou première sélection.
Lorsque je lui donne ces chiffres, Catherine répond immédiatement par une expérience très simple :
« La première chose que je ferais si j’étais e-commerçante, c’est aller taper le nom de mes produits dans les IA et voir si j’apparais. »
Puis elle prend l’exemple d’une lampe.
Imaginons que je cherche une lampe de table avec des caractéristiques très précises. Au lieu de saisir quelques mots-clés dans Google et de visiter plusieurs boutiques, je peux décrire mon besoin à une IA, lui demander des suggestions, comparer les caractéristiques et chercher des éléments permettant de vérifier la fiabilité des vendeurs.
Dans ce parcours, le point de départ n’est plus nécessairement une enseigne.
C’est le besoin.
Et c’est une différence importante.
La Fevad constate d’ailleurs que l’IA est particulièrement utilisée en amont pour les achats qui demandent de comparer, arbitrer ou rechercher des informations. Elle reste en revanche beaucoup moins utilisée au moment de réaliser effectivement la transaction.
Nous ne sommes donc pas devant la disparition brutale des sites e-commerce ou de Google. Mais une nouvelle couche s’intercale dans la découverte et l’évaluation.
Et une question devient stratégique pour les marques : lorsque cette première sélection est réalisée avec l’aide d’une IA, est-ce que leurs produits font partie des options envisagées ?
Du référencement à la recommandation : ce que le GEO change
Catherine formule le changement de manière volontairement radicale :
« L’enjeu aujourd’hui, ce n’est plus d’être bien classée sur Google, mais d’être recommandée par les IA. »
Je mettrais pour ma part un « aussi » dans cette phrase. Le SEO ne disparaît pas. Les moteurs d’IA utilisent eux-mêmes le web, la recherche et différentes sources pour construire une partie de leurs réponses. Un site techniquement inaccessible, incompréhensible ou pauvre en informations ne gagne donc rien à oublier ses fondamentaux SEO.
En revanche, la première place dans une liste de liens n’est plus le seul modèle possible de visibilité.
Dans une réponse générée, plusieurs sources peuvent être synthétisées. Dans la même réponse, une marque peut être simplement citée, mentionnée avec un lien, comparée ou recommandée et les résultats varient selon la question posée, le contexte, le moteur utilisé et le moment du test.
C’est précisément le sujet du Generative Engine Optimization (GEO) : travailler la capacité d’une entreprise, de ses offres et de son expertise à être correctement comprises et à pouvoir apparaître dans les réponses produites par les moteurs d’IA.
Le premier exercice proposé par Catherine est donc excellent, à condition de l’élargir légèrement. Ne demande pas seulement à ChatGPT s’il connaît ta marque. Pose-lui les questions que poserait réellement quelqu’un qui cherche ce que tu vends.
Quels produits recommanderais-tu pour tel usage ?
Quelles solutions permettent de résoudre tel problème ?
Quels critères faut-il regarder ?
Quelles marques correspondent à telle contrainte ?
Puis regarde les réponses en détail et surtout pour quelles raisons.
Le but n’est pas de transformer une réponse de l’IA en nouveau classement Google. Les réponses sont trop variables. Le but est d’identifier ce que les moteurs semblent comprendre de ton marché, de tes concurrents, de tes produits et des raisons de te faire confiance.
Les petites marques ont-elles vraiment une carte à jouer ?
C’est l’une des hypothèses les plus intéressantes avancées par Catherine pendant notre échange.
Dans son exemple de la lampe, si un petit fabricant propose exactement le produit correspondant à mon besoin et que suffisamment d’informations permettent d’en vérifier les caractéristiques et la fiabilité, la taille de la marque peut devenir moins déterminante dans cette phase de recherche.
« Les petites marques qui répondent précisément à un besoin ont une vraie place à prendre. »
Attention à ne pas transformer cette idée en nouvelle règle algorithmique : rien ne permet d’affirmer que les IA favoriseraient les petites marques.
L’opportunité est ailleurs.
Une recherche conversationnelle permet d’exprimer un besoin beaucoup plus précisément qu’une requête composée de quelques mots. Elle peut donc faire émerger des critères et des produits qui auraient été plus difficiles à découvrir dans un parcours de recherche classique.
Encore faut-il que l’information nécessaire existe quelque part et qu’elle soit suffisamment claire pour être retrouvée et comprise.
Pour un e-commerçant, cela remet au centre des éléments très concrets : les caractéristiques précises du produit, ses cas d’usage, les situations auxquelles il répond, mais aussi les éléments permettant d’évaluer la fiabilité du vendeur.
Autrement dit : la promesse ne suffit plus. Il faut rendre les raisons d’y croire accessibles.
Si la marque compte moins dans la découverte, elle doit compter davantage dans la relation
C’est là que la réflexion de Catherine devient particulièrement intéressante.
Si une IA peut progressivement faciliter la comparaison entre des produits répondant aux mêmes critères, comment une marque évite-t-elle de devenir interchangeable ?
Pour Catherine, la réponse ne se trouve justement pas uniquement dans la technologie. Elle se trouve dans la relation, dans le terrain, dans les expériences partagées et dans tout ce qui permet de créer un attachement qui dépasse la simple adéquation entre un produit et une liste de critères.
La technologie peut fluidifier la sélection. Elle ne supprime pas la nécessité de construire une préférence.
Et on revient finalement au début de notre conversation : être techniquement éligible ne suffit pas à être choisi.
Comme avoir une bonne conférence ne suffit pas nécessairement à remplir une salle.
Comme avoir un excellent produit ne dispense pas de savoir le vendre.
Comme être visible ne suffit pas à créer une marque.
« Qu’est-ce qui fait le sel de ton humanité ? »
La dernière partie de notre conversation pourrait sembler très éloignée du GEO.
Je pense au contraire qu’elle complète parfaitement le raisonnement.
Catherine raconte la question qu’elle pose à sa fille de 22 ans, qui arrive sur un marché du travail profondément transformé par l’intelligence artificielle :
« Qu’est-ce qui fait le sel de ton humanité ? Quels problèmes es-tu capable de résoudre mieux que l’IA ? Où est ta singularité, ce qui fait que si tu n’es pas là, ça ne marche pas ? »
Elle pose la même question aux entrepreneurs qu’elle accompagne chez ENVI.
Où es-tu réellement excellente ?
Quelles compétences doivent rester au cœur de ton activité ?
Qu’est-ce que tu dois apprendre à faire ?
Et qu’est-ce que tu peux désormais déléguer à une machine ou à quelqu’un d’autre ?
Cela évite les deux réactions extrêmes que l’on voit beaucoup autour de l’IA : vouloir tout automatiser ou refuser de toucher à quoi que ce soit.
La réponse est nécessairement plus nuancée : il faut apprendre, tester, observer le résultat, itérer. Et finalement décider de ce qu’on délègue, et à quel degré.
Désapprendre ne veut pas dire tout jeter
Catherine utilise une expression que j’aime beaucoup : « Sinon, on fait le musée de son métier. »
Désapprendre 25 ans de pratiques numériques ne veut évidemment pas dire jeter 25 ans de compétences.
Les fondamentaux du marketing n’ont pas disparu parce que ChatGPT existe. Pas plus que le besoin de vendre, de comprendre ses clients ou de construire une marque.
Ce qui doit être désappris, ce sont les automatismes devenus trop confortables :
- Penser qu’une bonne position Google garantit mécaniquement l’accès au client.
- Penser qu’un très bon produit se vendra tout seul.
- Penser que l’expertise acquise hier restera différenciante demain.
- Ou, à l’inverse, penser qu’il suffit maintenant d’ajouter de l’IA partout.
La question que je retiens finalement de cette conversation avec Catherine est beaucoup plus simple : si la manière dont tes clients découvrent, comparent et choisissent change, qu’est-ce que tu dois changer pour continuer à faire partie de leur choix ?
C’est probablement une meilleure façon d’aborder l’IA que de chercher à prédire exactement ce qu’elle aura remplacé dans cinq ans.
À propos de Catherine Barba
Catherine Barba est multi-entrepreneuse, investisseuse et cofondatrice de l’École de Vente ENVI. Après avoir accompagné plusieurs générations d’entrepreneurs dans la transformation du commerce et du numérique, elle travaille aujourd’hui notamment à réhabiliter la culture de la vente et l’esprit de conquête commerciale.
Dans cet épisode de Techlipstick | La Réponse IA
Nous parlons de vente et d’entrepreneuriat, de l’arrivée de l’intelligence artificielle dans les parcours d’achat, de GEO, de ce que les e-commerçants peuvent commencer à tester dès aujourd’hui et des compétences humaines qu’il devient au contraire essentiel de cultiver.
Épisode enregistré en avril 2026.
Ressources mentionnées dans l’épisode
À explorer
L’Écriture ou la vie – Jorge Semprun
Un livre de mémoire et de littérature, dans lequel Semprun raconte son séjour à Buchenwald avec une trame narrative singulière, traversé de références à Rimbaud, Baudelaire, René Char, Kafka et bien d’autres.
L’école cofondée par Catherine Barba, Carine et Charlotte en 2022, qui accompagne les indépendants, dirigeants et équipes commerciales à développer leur état d’esprit et leur pratique de la vente.
Etude FEVAD – Usage de l’IA dans le parcours d’achat
L’IA générative s’intègre désormais dans les parcours d’achat d’une part significative des Français et l’adoption est particulièrement marquée chez les jeunes générations, les cadres et les Franciliens. Ce que cette étude confirme surtout, c’est que le sujet n’est plus prospectif : il est déjà là, dans les comportements réels des consommateurs.
Association que soutient Catherine Barba, qui envoie des entrepreneurs témoigner dans les écoles pour donner aux jeunes une image concrète et accessible de l’entrepreneuriat.
Techlipstick | La Réponse IA
Techlipstick | La Réponse IA est un podcast indépendant animé par Aurélie Giard-Jacquet autour de l’intelligence artificielle, du Generative Engine Optimization (GEO) et de la transformation du marketing à l’ère des moteurs d’IA.
Chaque épisode décrypte les impacts business concrets de l’IA générative avec des dirigeantes, expertes, entrepreneures et actrices de la transformation numérique.
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