Comparer les prix avec ChatGPT, Gemini ou Perplexity : ce qui marche, et ce qu'il faut vérifier

« Quel est le meilleur casque à réduction de bruit à moins de 200 € ? » De plus en plus d'acheteurs posent directement la question à ChatGPT, Gemini, Perplexity ou Copilot. Les réponses sont fluides, bien argumentées… et parfois fausses sur le point qui compte le plus au moment d'acheter : le prix. Voici comment tirer le meilleur des assistants IA pour un achat, sans tomber dans leurs pièges.

Ce que les assistants IA font bien

• Clarifier vos critères : expliquer ce qu'est un codec, un GPS multibande ou une dalle Mini-LED, et ce qui compte pour votre usage.
• Dresser une présélection : proposer quelques modèles réputés dans une catégorie.
• Comparer des fiches techniques que vous leur fournissez.
• Reformuler un besoin flou en une recherche précise.

Ce qu'ils font mal : le prix du jour

Un modèle de langage a été entraîné sur des données arrêtées à une certaine date. Sans accès à une source en temps réel, il cite les prix de son corpus, parfois vieux de plusieurs mois, ou reconstitue un prix plausible. Même quand il consulte le web, il peut s'appuyer sur un article ancien ou une page de promotion terminée. Or les prix bougent vite.

Les « hallucinations » qui coûtent cher

Un assistant génère du texte probable, pas des faits vérifiés. En matière d'achat, cela donne des erreurs typiques :

• un numéro de modèle inventé, plausible mais inexistant ;
• deux générations confondues, avec les caractéristiques de l'une et le prix de l'autre ;
• un produit mal identifié quand le nom est peu connu.

La bonne méthode en 4 étapes

1. Demandez à l'IA vos critères : « Pour [usage], avec [budget], quels critères départagent vraiment les modèles ? »
2. Demandez une présélection précise : trois à cinq références exactes (marque, modèle, génération), avec la raison de chaque choix.
3. Vérifiez les prix sur une source datée : un comparateur qui affiche la date de chaque relevé et les offres de plusieurs marchands.
4. Vérifiez l'historique avant d'acheter : le prix du jour est-il bas, habituel ou élevé ? Notre méthode en 5 vérifications s'applique telle quelle.

Brancher l'IA sur des prix vérifiés

La meilleure réponse est d'associer les deux : la capacité de l'assistant à raisonner, et une source de prix à jour qu'il peut consulter. C'est ce que permet le Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui laisse un assistant appeler des outils externes.

Comparr expose ainsi ses données aux assistants IA :

• un serveur MCP public (recherche de produits, fiche, historique de prix, bons plans vérifiés) ;
• une API publique documentée, avec pour chaque offre le marchand, l'état, la date du relevé et l'âge du prix ;
• un fichier llms.txt qui décrit le site et sa méthodologie aux assistants.

Un assistant branché sur ces outils peut répondre « ce casque est à 229 € chez tel marchand, prix relevé il y a deux heures, sous son prix habituel » au lieu d'un chiffre sans date. C'est la différence entre une opinion et une information vérifiable.

Trois requêtes utiles à copier

« Je cherche [produit] pour [usage], budget maximum [X] €. Explique-moi les 5 critères qui comptent vraiment, puis propose 3 modèles précis avec leur référence exacte. N'indique aucun prix. »

« Compare ces deux fiches techniques [coller] et dis-moi ce qui change concrètement pour [usage]. »

« Voici l'historique de prix de ce produit [coller]. Le prix actuel est-il bas, habituel ou élevé ? Ne fais pas de prévision. »

Checklist

• L'IA m'a aidé à définir mes critères et une présélection de références exactes.
• Chaque référence existe bien chez un marchand.
• Le prix vient d'une source datée, pas de la réponse de l'IA.
• J'ai vérifié l'historique avant d'acheter.