Vous préparez une randonnée pour le week-end. Vous avez déjà choisi une région et défini quelques critères : distance souhaitée, niveau de difficulté, type de paysage recherché… Mais il reste encore à identifier le bon itinéraire, vérifier ses caractéristiques, consulter les informations pratiques et comparer les retours des autres marcheurs. Jusqu’à présent, ces recherches impliquaient de multiplier les allers-retours entre différents sites et applications.
Pour faciliter l’accès à ses données depuis des assistants d’intelligence artificielle, AllTrails lance son Connector dans Claude. Les utilisateurs peuvent désormais interroger directement les informations disponibles sur la plateforme depuis une conversation avec l’assistant.
Concrètement, lorsqu’une demande nécessite des données issues d’AllTrails, Claude transmet automatiquement une requête au Connector associé. Celui-ci récupère les informations pertinentes et les restitue dans un format exploitable par l’assistant. Les données accessibles peuvent notamment concerner les itinéraires disponibles, leurs caractéristiques techniques, la distance, le dénivelé, le niveau de difficulté ou encore les informations issues de la communauté AllTrails. Ces éléments sont alors intégrés au contexte de la conversation afin que Claude puisse les analyser et formuler une réponse adaptée, sans nécessiter de navigation séparée sur la plateforme.
La connexion repose également sur des mécanismes d’authentification et de gestion des autorisations. Lors de l’association entre AllTrails et Claude, l’utilisateur définit les accès accordés au service. Le Connector fonctionne ensuite selon ces permissions : seules les données autorisées peuvent être consultées et utilisées par l’assistant.
Décryptage
En s’imposant dans la recherche d’information, la comparaison et la découverte, les assistants IA (ChatGPT, Claude, Gemini) réinventent le début du parcours client. Si leur impact direct sur le business reste encore mesuré aujourd’hui, attendre que les usages soient totalement généralisés pour agir serait une erreur stratégique. L’enjeu est dès maintenant de tester et de comprendre la place qu’ils occuperont dans les décisions d’achat.
Une question clé émerge pour les enseignes et les marques : comment l’utilisateur arbitrera-t-il entre un assistant IA généraliste et leurs propres canaux (sites, applications, magasins) ?
La réponse se joue dans la maturité de l’intention. En amont (inspiration & découverte), les LLM disposent d’un avantage majeur grâce à leur capacité à explorer, synthétiser et recommander. Sur des requêtes ouvertes (« où randonner ce week-end ? »), l’IA va puiser dans les conversations du web — comme un fil Reddit recommandant un itinéraire sur le mont Hood — pour suggérer naturellement une solution comme AllTrails. En aval (intention précise & transaction), dès que le projet est mûr, l’application, le site ou le magasin physique redeviennent les points de contact privilégiés pour concrétiser l’achat.
Les assistants IA ne vont donc pas remplacer les services des marques : ils créent un nouveau point de contact, situé plus haut dans le funnel, au moment même où naît le besoin. Pour les marques, la priorité n’est plus seulement d’être bien référencées sur Google, mais d’être naturellement suggérées au cœur de ces nouvelles conversations.
