Imaginez : vous voulez refaire votre salon, mais vous ne savez ni par où commencer, ni comment expliquer exactement ce que vous voulez. Au lieu de scroller pendant des heures sur vingt onglets différents, vous uploadez une photo de votre pièce, tapez « cosy scandinave avec chat » et, en quelques secondes, une IA vous propose des meubles parfaitement adaptés, visuellement intégrés dans votre espace, et surtout… qui existent vraiment et sont en stock. Ce n’est plus de la science-fiction : c’est ce que propose Onton, et ça marche tellement bien que la startup vient de lever 7,5 millions de dollars pour passer à la vitesse supérieure.
Cette nouvelle, révélée par TechCrunch le 26 novembre 2025, illustre parfaitement l’explosion actuelle de l’IA appliquée au commerce en ligne. Et pour les entrepreneurs, marketeurs et investisseurs qui nous lisent, c’est une mine d’or d’enseignements.
De 50 000 à 2 millions d’utilisateurs en pleine tempête IA
Revenons deux ans en arrière. La startup, alors appelée Deft, comptait trois employés et 50 000 utilisateurs mensuels. Aujourd’hui, renommée Onton, elle en revendique plus de 2 millions. Soit une multiplication par 40 en pleine période où tout le monde annonce utiliser ChatGPT pour chercher des produits.
Ce genre de croissance ne tombe pas du ciel. Elle est le fruit d’une conviction forte : les grands modèles de langage seuls (les fameux LLM) ne suffisent plus pour le shopping. Ils sont excellents pour deviner une intention, mais ils hallucinent, manquent de logique produit et ne connaissent pas les réalités terrain (stock, compatibilité, résistance des matériaux…).
L’arme secrète : l’architecture neuro-symbolique
Zach Hudson, cofondateur d’Onton, l’explique sans détour :
« Les LLM sont bons pour deviner l’intention probable, mais ils n’ont pas résolu les vrais problèmes de l’e-commerce. On a constaté que le temps moyen de décision d’achat augmente. Les consommateurs veulent être sûrs. »
– Zach Hudson, cofondateur d’Onton
Pour contourner ces limites, Onton a opté pour une architecture neuro-symbolique. En clair : on garde la puissance créative et conversationnelle des modèles neuronaux, mais on l’enrichit de règles logiques et de connaissances structurées du monde réel.
Exemple concret donné par Hudson :
Vous cherchez un canapé « pet-friendly ». Un LLM classique va chercher le mot-clé et vous sortir n’importe quoi contenant « pet-friendly » dans la description. L’approche neuro-symbolique d’Onton, elle, sait que le polyester est plus résistant aux griffes et aux taches que le velours, même si le vendeur n’a pas écrit « adapté aux animaux ». Résultat : des recommandations logiques, fiables et surprenantes de précision.
Des fonctionnalités qui changent réellement l’expérience
Onton ne se contente pas de mieux chercher. La plateforme propose des outils qui font passer le shopping d’une corvée à un jeu créatif :
- Upload d’une photo de votre pièce → l’IA propose des meubles qui s’intègrent visuellement
- Génération d’images infinies à partir d’un prompt texte (style Midjourney, mais spécialisé maison)
- Canvas infini pour mixer produits réels et images générées, comme un moodboard vivant
- Recherche multi-noms : « méridienne », « chaise longue », « récamier » → même résultat
Ces options permettent à l’utilisateur de s’exprimer comme il veut – texte, image, croquis – même s’il ne connaît pas le vocabulaire technique. Et ça, c’est un levier de conversion énorme.
Des conversions 3 à 5 fois supérieures à l’e-commerce classique
Onton annonce un taux de conversion 3 à 5 fois supérieur aux sites e-commerce traditionnels sur les mêmes catégories. Pourquoi ? Parce que la confiance est totale : pas d’hallucination, les produits existent, les visuels sont réalistes et la recommandation est logique.
Dans un monde où les retours coûtent cher (jusqu’à 30 % du CA pour certains acteurs du meuble), réduire l’incertitude à l’achat est un avantage compétitif monstrueux.
7,5 M$ pour attaquer l’habillement… puis l’électronique
La levée, menée par Footwork avec Liquid 2, Parable Ventures et d’autres, porte le total financé à environ 10 millions de dollars. L’objectif : sortir du meuble.
Première cible : l’habillement, où la concurrence est déjà rude (Daydream, Aesthetic, Style.ai…). Mais l’approche neuro-symbolique pourrait faire la différence sur la compréhension fine des matières, coupes et associations de styles.
À terme, l’électronique grand public est dans le viseur. Imaginez chercher « TV pour gamer avec faible input lag et HDR » et obtenir directement les trois modèles les plus pertinents, avec comparatif technique automatique…
Ce que cette levée nous apprend sur le marché IA × Commerce
Pour les entrepreneurs et investisseurs qui nous lisent, plusieurs leçons se dégagent :
- Les LLM seuls ne suffisent plus → les architectures hybrides (neuro-symboliques, RAG avancés) prennent le pouvoir sur les cas d’usage à forte valeur
- La confiance devient le nouveau Graal du e-commerce → moins d’hallucinations = moins de retours = marges explosives
- Les interfaces multi-modales (texte + image + canvas) augmentent massivement l’engagement et la conversion
- Les catégories à forte implication (meuble, mode, électronique) sont prêtes à être disruptées par l’IA
- Une croissance organique virale est possible même face aux géants (OpenAI Shopping, Google Shopping AI, Amazon Rufus)
Et après ?
Avec seulement 10 employés aujourd’hui et un recrutement prévu pour passer à 15 (surtout ingénieurs et chercheurs), Onton reste une structure ultra-lean pour sa traction. C’est le genre de profil que les fonds adorent : produit qui cartonne, technologie différenciante, marché énorme.
Si la bascule vers l’habillement réussit, on pourrait assister à la naissance d’un nouveau champion du shopping IA, capable de concurrencer les initiatives des GAFAM sur leur propre terrain.
Une chose est sûre : en 2026, chercher un produit sans IA paraîtra aussi ringard que chercher un itinéraire sans Google Maps en 2015.
Et vous, pensez-vous que les architectures neuro-symboliques vont devenir le standard du e-commerce ? Ou les LLM purs resteront-ils dominants ? Dites-le nous en commentaire, on adore échanger sur ces sujets !
