Une fiche Amazon sur cinq présente désormais des indicateurs forts de contenu généré par IA ; dans la tranche vingt à cinquante dollars, là où la concurrence est la plus féroce, cette proportion atteint vingt-huit pour cent. Ces chiffres sont issus d’une analyse autopubliée par smartminded GmbH, diffusée via fil de presse, dont les auteurs précisent que les scores constituent des « indicateurs de vraisemblance, non des classifications d’auteur définitives » — une réserve à noter, même si la tendance s’inscrit dans un faisceau de preuves plus large. La même étude a analysé plus de cinq cents produits dans dix catégories et a constaté que l’algorithme de classement d’Amazon restait totalement indifférent à cette distinction. Les produits figurant dans le top dix n’obtenaient pas de scores différents de ceux classés entre la quarante et unième et la cinquantième place, ce qui signifie que l’algorithme récompense l’apparence de la qualité plutôt que la qualité elle-même. La confiance dans les marketplaces n’est pas une forteresse assiégée. C’est un stock, et il se périme.

Environ trente pour cent des avis en ligne sont faux. Parmi les meilleures ventes Amazon dans les rayons vêtements, chaussures et bijoux, une analyse de Fakespot établit à quatre-vingt-huit pour cent la proportion d’avis peu fiables. Une simple étoile frauduleuse supplémentaire fait grimper la demande de trente-huit pour cent. Capital One Shopping Research, citant des données de la FTC, évalue le retour sur investissement des avis achetés à dix-neuf cents pour cent. Ces chiffres décrivent un marché dont la logique économique récompense la fraude. Quand la fraude rapporte à ce multiple, aucune arithmétique ne justifie les dépenses de contrôle.

Les photographies synthétiques de produits poussent le problème encore plus loin. Bellingcat a documenté des fiches fabriquées sur Amazon, Etsy, eBay et Walmart : des produits qui n’existent pas, mis en vente par des comptes apparus du jour au lendemain. Des mugs en cristal étaient vendus sous des visuels générés par IA, suffisamment soignés pour passer un examen rapide ; à la livraison, les acheteurs recevaient des articles sans grand rapport avec ce qui avait été présenté. Des clients ayant commandé une lampe décorative en forme de chat ont reçu du plastique bon marché. Ce que Bellingcat a mis au jour n’est pas une forme de fraude rare mais un mode opératoire reproductible à volonté : générer des images convaincantes, ouvrir une fiche, encaisser le paiement avant que le produit ne rattrape la promesse. Les indices visuels — lignes brisées ou incohérentes, flou, contours qui s’estompent au lieu de se définir — demandent un regard exercé que la plupart des acheteurs n’ont pas été formés à porter.

Amazon a bloqué plus de quatre-vingt-dix-neuf pour cent des fiches présumées contrefaisantes en 2024 et a tout de même saisi plus de quinze millions de contrefaçons.

L’effort que traduit ce chiffre est réel. Amazon a investi plus d’un milliard de dollars dans la protection des marques et son Counterfeit Crimes Unit a poursuivi plus de vingt-quatre mille acteurs malveillants depuis 2020. Ces deux chiffres sont le produit de l’échelle : une marketplace si grande qu’un taux de blocage de quatre-vingt-dix-neuf pour cent laisse encore quinze millions de contrefaçons à identifier, saisir et détruire. Les contre-mesures progressent au rythme des effectifs et des investissements en ingénierie ; la fraude, elle, progresse au rythme du coût d’un modèle de texte et d’un générateur d’images, qui baissent tous les deux chaque trimestre. La défense croît linéairement ; l’attaque croît exponentiellement.

Fakespot, l’outil de notation des avis consommateurs utilisé par des millions d’acheteurs, a fermé en juillet 2025, supprimant la vérification indépendante qui sous-tendait des chiffres comme celui des quatre-vingt-huit pour cent. Les plateformes amélioreront leurs filtres. Elles le font toujours. La question est de savoir si cette amélioration peut se cumuler plus vite que ne baisse le coût de le contourner. Pour l’heure, les premiers éléments de réponse vont dans l’autre sens.