63 % des Britanniques utilisent l’IA, dont 15 % pour découvrir des produits

Une enquête nationale menée par Deloitte dans le cadre de son rapport « Digital Consumer Trends 2026 » (édition Royaume-Uni) montre que 63 % des personnes interrogées ont utilisé une application d’intelligence artificielle générative, soit une hausse de 17 points de pourcentage en un an. Un utilisateur sur dix recourt à l’IA quotidiennement.

Pourtant, 51 % des utilisateurs d’IA n’ont jamais utilisé cet outil pour leurs achats et n’envisagent pas de le faire à l’avenir. Soixante-et-un pour cent déclarent qu’ils seraient moins enclins à contacter un service client si celui-ci était entièrement automatisé. Seulement 15 % s’en servent pour découvrir de nouveaux produits, et 14 % pour obtenir des idées d’achats.

En revanche, 26 % des répondants affirment utiliser l’IA pour obtenir des conseils sur leur santé, 20 % pour des recommandations en matière de régime ou de condition physique, et 10 % comme ils le feraient avec un thérapeute. Cette divergence souligne une confiance accrue dans les systèmes d’IA lorsqu’il s’agit de décisions liées au corps humain — et non aux dépenses personnelles.

Les chercheurs Dietvorst, Simmons et Massey ont identifié en 2015 un phénomène baptisé « aversion algorithmique » : les utilisateurs abandonnent rapidement un algorithme dès qu’il commet une erreur, même mineure, alors qu’ils tolèrent plus facilement les erreurs humaines. Dans le domaine du commerce, une seule suggestion inadaptée — par exemple à propos d’un style vestimentaire ou d’un goût personnel — suffit à rompre la confiance. En santé, en revanche, l’erreur est souvent imperceptible à court terme : la réponse semble cohérente, utilise un vocabulaire technique crédible, et ne peut être vérifiée immédiatement par l’utilisateur.

Des travaux antérieurs de Longoni, Bonezzi et Morewedge (2019) avaient montré une résistance généralisée à l’IA médicale, motivée notamment par ce qu’ils appellent la « négligence de l’unicité » : les patients croient que leur cas est trop singulier pour être traité efficacement par une machine. Mais cette résistance s’est atténuée depuis, notamment lorsque les réponses sont formulées comme personnalisées ou lorsqu’elles soutiennent — sans remplacer — une décision humaine. Les chatbots actuels posent des questions ciblées (âge, durée des symptômes, antécédents), créant l’impression d’une évaluation individualisée qui renforce la confiance.

Dans l’étude Deloitte, 38 % des personnes sollicitant l’IA pour des conseils de santé estiment qu’elle est « toujours factuellement exacte ». Ce chiffre atteint 42 % chez celles qui demandent des avis sur d’autres problèmes personnels. Or, les systèmes d’IA, bien que conçus pour afficher une grande assurance, commettent des erreurs à un taux non éliminé à ce jour. Leur apparence de certitude ne garantit pas leur précision — un biais cognitif particulièrement risqué en matière de santé, où la vérification de l’exactitude d’un conseil peut intervenir trop tard.