Personnalisation algorithmique et transformation de la confiance du consommateur en ligne : une revue narrative structurée.
Mots-clés :
Personnalisation algorithmique, Confiance du consommateur en ligne, Intelligence artificielle, Marketing digital, Systèmes de recommandationRésumé
La présente recherche propose une revue narrative structurée de la littérature consacrée à la personnalisation algorithmique et à la transformation de la confiance du consommateur en ligne. À partir d’un corpus de 36 articles publiés entre 2020 et 2026, l’étude analyse les mécanismes par lesquels les systèmes de recommandation, les chatbots, les agents virtuels, les contenus générés par l’intelligence artificielle et les dispositifs de marketing digital personnalisés renforcent ou fragilisent la confiance. Les résultats montrent que la confiance du consommateur dans les environnements numériques personnalisés est multidimensionnelle. Elle repose sur des dimensions fonctionnelles, cognitives, relationnelles et éthiques. La revue montre également que la personnalisation algorithmique n’est pas automatiquement génératrice de confiance. Elle peut la fragiliser lorsqu’elle suscite de l’opacité, de l’intrusion, une perte de contrôle ou des préoccupations relatives à l’usage des données personnelles. L’article propose une lecture intégrative des nouvelles conditions de la confiance du consommateur en ligne.
