La disparition soudaine du site d’une marque historique et son rachat début 2026 ont servi de terreau à une nouvelle forme d’arnaque en ligne : des clones de boutiques apparaissent et sont cités par des assistants IA comme sources fiables. Ce phénomène interroge l’efficacité des moteurs d’IA pour distinguer un commerçant légitime d’un faux bien référencé — et pourquoi il faut redoubler de vigilance aujourd’hui.
Début janvier 2026, l’enseigne britannique de maroquinerie Russell & Bromley a fait faillite puis été rachetée par Next. La boutique officielle a disparu du web public, laissant un vide qui a été comblé par des sites imitant l’identité visuelle et le nom de la marque.
Comment l’arnaque fonctionne en pratique
Le mécanisme est simple et efficace : un internaute pose une question à un assistant comme ChatGPT — par exemple sur les modèles de sacs les plus prisés — et reçoit une réponse accompagnée d’un ensemble de sources. Parmi ces références figurent parfois des pages frauduleuses qui reproduisent logos, fiches produits et mises en page de l’enseigne authentique.
En un clic, l’utilisateur peut se retrouver sur un site au look convaincant proposant des tarifs très attractifs — promotions annoncées jusqu’à 80 % — et finaliser un achat. Le paiement est encaissé mais la marchandise n’arrive pas, et les informations bancaires sont compromises.
Des adresses imitant la marque — par exemple des domaines proches du nom original ou comportant des suffixes suggestifs — ont suffi à tromper des consommateurs pressés et des algorithmes de référencement.
Des premiers signalements et des victimes identifiées
Le phénomène n’est pas isolé : le service britannique Ask Silver a documenté ces faux sites et montré comment ils surgissent dans les sources citées par les assistants. D’autres enseignes, comme le spécialiste de l’ameublement Dunelm, ont également été visées par des clones apparaissant dans les réponses automatiques.
Les autorités de contrôle des fraudes mettent en garde : une recommandation d’IA n’équivaut pas à une validation commerciale.
Pourquoi les modèles d’IA se trompent-ils ?
Des experts estiment que des acteurs malveillants ont inondé le web de contenus trompeurs — fiches produits, avis, pages de présentation — au point que les algorithmes d’entraînement ont assimilé ces sources comme crédibles. Le terme technique pour ce type d’attaque est data poisoning : l’empoisonnement des données d’apprentissage.
Sans présence officielle en ligne pour la marque originale, les filtres automatiques ont eu du mal à distinguer le vrai du faux. Résultat : des pages frauduleuses sont indexées et servent ensuite de références lorsque l’IA génère des recommandations d’achat.
Mesures prises et limites
OpenAI indique avoir retiré plusieurs adresses frauduleuses de son index, et le repreneur Next travaille à faire fermer les clones. Mais la correction au coup par coup ne résout pas la racine du problème : les assistants ne vérifient pas l’existence réelle d’un vendeur avant de le citer. Ils traitent les pages web comme des données brutes.
Jusqu’à ce que des mécanismes fiables de vérification des commerçants soient intégrés aux systèmes d’IA, la prudence reste la première ligne de défense.
- Vérifier le domaine : méfiez-vous des adresses proches du nom officiel ou comportant des éléments additionnels (« official », « shop », villes).
- Contrôler les mentions légales : absence d’adresse physique ou d’informations de société est un signal d’alerte.
- Rechercher des avis indépendants : préférez des retours sur des plateformes reconnues plutôt que des commentaires présents uniquement sur le site.
- Utiliser des moyens de paiement protégés : carte avec 3D Secure ou services offrant des garanties d’acheteur.
- Consulter les annonces officielles : comptes sociaux vérifiés ou communiqués de l’entreprise repreneuse (ici, Next) pour confirmer l’existence d’un canal de vente autorisé.
La leçon est claire : l’essor des assistants conversationnels accélère la mise en relation, mais n’élimine pas le besoin d’esprit critique. Pour les consommateurs, chaque recommandation automatisée doit être recoupée par des vérifications simples avant tout achat.
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Journaliste high-tech depuis 8 ans, Maxime est expert en actualités et en tendances du marché des logiciels et des applications.