L’intelligence artificielle ne se contente pas de suggérer des produits ou de répondre à des questions. Elle agit à présent pour l’utilisateur, prend des décisions à sa place et exécute des achats de manière autonome. Grâce à ces agents IA capables de comprendre les intentions, d’analyser le contexte et de comparer les options disponibles, le parcours d’achat prend une toute nouvelle dimension qu’il ne faut pas sous-estimer.
En effet, cette révolution transforme non seulement l’expérience du consommateur, mais aussi la façon dont les marques doivent interagir avec leurs clients. Des premières expérimentations grand public aux solutions B2B avancées, le commerce agentique s’impose progressivement comme un levier à prendre en main au plus vite pour réinventer l’achat en ligne.
Le commerce agentique est bien plus qu’un simple outil ou assistant virtuel. Contrairement aux systèmes traditionnels qui se contentent de répondre à une demande, un agent « agentique » peut comprendre le contexte, anticiper les besoins et effectuer des actions concrètes, comme sélectionner des produits ou finaliser un achat.
Le commerce agentique est une forme d’achat en ligne dans laquelle des agents dopés à l’intelligence artificielle (IA) cherchent les options disponibles, les comparent et les évaluent, avant d’effectuer des achats pour le compte de clients.
Il se distingue des autres formes d’automatisation ou d’assistants numériques par trois points clés (que nous aborderons plus en détail ultérieurement) :
L’achat en ligne a beaucoup évolué au cours des dernières décennies. Alors que le parcours d’achat classique consistait à chercher un produit, le comparer et l’acheter, l’arrivée des assistants numériques et des chatbots avait amélioré l’expérience, tout en restant centrée sur l’utilisateur qui devait les guider à chaque étape.
Mais ces derniers mois, le commerce agentique change à nouveau cette dynamique avec une IA qui devient proactive. Elle peut comprendre ce que l’utilisateur souhaite vraiment, anticiper ses besoins et agir en conséquence.
En d’autres termes, l'e-commerce passe d’un modèle réactif à un modèle intentionnel, dans lequel l’utilisateur délègue certaines décisions à l’agent IA et n’est plus seulement acteur. Il devient « donneur d’intention ».
Il y a fort à parier que le commerce agentique ne sera pas qu’un simple effet de mode ou un nouveau gadget IA. Effectivement, plusieurs facteurs le rendent structurellement pertinent et durable :
En combinant tous ces éléments, le commerce agentique s'apparente à une évolution logique et incontournable du e‑commerce, qui s’apprête à transformer la manière dont les consommateurs interagissent avec les plateformes et les marques.
Comme évoqué précédemment, le commerce agentique repose sur trois piliers qui permettent aux agents d’agir efficacement pour l’utilisateur et de dépasser la simple automatisation : l’analyse de l’intention, la prise de décision autonome et l’exécution de tâches.
Le premier principe consiste à dépasser la simple demande explicite de l’utilisateur. Un agent agentique ne se contente pas de recevoir une instruction telle que « trouve une tablette graphique ».
Il interprète les besoins sous-jacents, comme le type d’usage prévu, le budget, les préférences passées, voire le contexte immédiat (l’urgence de l’achat ou les conditions de livraison souhaitées, par exemple). Cette compréhension fine permet à l’agent de proposer des options plus pertinentes et de préparer des actions cohérentes avant même que l’utilisateur choisisse.
L’objectif est évidemment de réduire le temps et l’effort nécessaires pour effectuer un achat, tout en garantissant que la solution correspondra exactement aux attentes.
Une fois que l’agent a identifié l’intention réelle, il doit encore décider de la meilleure action à entreprendre.
Contrairement à un simple moteur de recommandation, l’agent IA évalue plusieurs critères simultanément (rapport qualité-prix, disponibilité des produits, délais de livraison, réputation des fournisseurs, etc.).
Il peut également simuler différents scénarii, anticiper les éventuels problèmes et sélectionner l’option qui maximise la satisfaction de l’utilisateur.
Cette prise de décision autonome n'est possible que parce que les modèles IA sont désormais capables de raisonner et de comparer plusieurs solutions. Ils offrent à présent une expérience qui se rapproche sensiblement de celle d’un conseiller humain, mais avec une vitesse et une précision accrues.
C’est sur ce troisième principe que le commerce agentique se distingue véritablement de toute autre forme d’assistant IA.
Ici, l’agent ne se contente pas de suggérer un produit ou un service. Il peut passer à l’action via :
L’exécution doit bien entendu reposer sur des protocoles qui garantissent la sécurité, la transparence et le contrôle des données de l’utilisateur, tout en permettant à l’agent de gérer de manière autonome des tâches complexes qui prendraient normalement beaucoup plus de temps.
De manière générale, le commerce agentique laisse la possibilité à l’utilisateur de superviser et de valider les décisions importantes.
Le commerce agentique commence à se déployer concrètement grâce à des initiatives et solutions mises en place par les géants du numérique et les infrastructures de paiement.
Attention toutefois, car si ces technologies existent et sont testées par de grands acteurs, leur adoption en Europe, et notamment en France, reste limitée. La plupart des annonces concernent encore des expérimentations ou des déploiements pilotés principalement aux États-Unis.
Plusieurs pionniers expérimentent d’ores et déjà des parcours d’achat où l’agent IA est un acteur autonome, capable de rechercher, comparer et acheter pour l’utilisateur. Ces tests représentent les premières démonstrations concrètes de ce que pourrait être le commerce agentique à grande échelle.
Amazon a lancé le programme Buy for Me, une nouvelle fonctionnalité intégrée à l’application Amazon Shopping, qui permet à un agent d’acheter des produits non disponibles sur la plateforme Amazon directement sur un site externe (sites Web des marques, notamment), sans que l’utilisateur soit obligé de remplir manuellement les informations. L’agent gère l’ensemble du processus, du panier au paiement, qui prévoit entre autres l’autorisation pour Amazon de finaliser la commande avec le processus de paiement classique.
Autrement dit, tout est géré directement dans l’application. En plus de faciliter le parcours d’achat pour l’utilisateur, Amazon limite la fuite des consommateurs sur d’autres sites.
À noter que le service est actuellement en phase de test aux États-Unis, pour un nombre limité de clients, de marques et de produits.
En septembre 2025, OpenAI a annoncé qu’il était possible pour certains marchands d’être accessible directement depuis ChatGPT, grâce à l’ACP (Agentic Commerce Protocol).
L’utilisateur peut ainsi découvrir un produit, le sélectionner et lancer le paiement sans quitter l’interface de chat.
À l’heure actuelle, cette fonctionnalité reste néanmoins limitée aux utilisateurs de ChatGPT Plus, Pro et Free des États-Unis, et uniquement sur quelques plateformes (Etsy, Shopify).
Même principe chez Google, où l’automatisation complète du processus d’achat est rendue possible grâce à Agentic Checkout. Google passe ainsi d’un rôle d’intermédiaire à celui d’acheteur actif, en pilotant l’ensemble du parcours client, de la recherche du produit jusqu’à la validation du paiement. Le tout se fait évidemment sans que l’utilisateur doive naviguer entre les sites ou valider manuellement les étapes.
Jusqu’ici, l’un des freins au commerce agentique résidait dans le paiement. Comment permettre à une IA d’acheter en ligne sans compromettre la sécurité, la traçabilité ou le consentement utilisateur ?
Plusieurs acteurs majeurs se sont alors engagés à lever ce verrou.
Malgré les solutions mises en place pour faciliter la mise en œuvre du commerce argentique sur les sites marchands, les plateformes e-commerces doivent néanmoins repenser certaines de leurs pratiques pour être « agent‑ready ». Il s’agit par exemple :
De plus, il faut bien comprendre que le client direct n’est plus forcément un humain, mais un agent IA. Cela modifie donc le marketing, la gestion des données, l’expérience utilisateur et la relation après‑vente.
Contrairement à un assistant classique, un agent capable d’acheter pour l’utilisateur repose sur une architecture spécifique combinant un modèle de langage, des modules de perception, des systèmes d’action, des connecteurs marchands et des mécanismes de sécurité. L’ensemble compose une chaîne de traitement complète, qui part d’une intention exprimée en langage naturel et se termine par une action commerciale réelle.
S’il n’existe pas encore de documentation officielle détaillée et publique, le fonctionnement du commerce agentique s’appuie néanmoins sur des principes connus de l’écosystème e-commerce et de l’IA.
Au centre de l’architecture, on retrouve bien entendu l’agent décisionnel. C’est lui qui analyse la demande, coordonne les modules techniques et décide des actions à exécuter. C’est lui aussi qui fait toute la différence avec un assistant IA classique.
Il repose généralement sur un LLM (modèle de langage avancé) enrichi de modules spécialisés, notamment à l’aide du protocole MCP.
L’agent décisionnel combine plusieurs briques essentielles :
La couche de perception permet à l’agent de comprendre ce que l’utilisateur veut vraiment et ce que le marché propose réellement. Elle transforme le langage naturel et les données brutes en informations exploitables.
Concrètement, elle comporte trois éléments clés :
C’est grâce à la couche d’action que le commerce argentique se distingue vraiment des assistants traditionnels. Là où un assistant se limite à donner un lien ou un conseil, la couche d’action permet à l’agent de faire.
Elle repose, elle aussi, sur plusieurs mécanismes :
Vous imaginez bien qu’un agent capable de dépenser de l’argent exige une solide couche de sécurité, qui doit strictement encadrer ce que l’agent peut faire, comment et sous quelles conditions.
Trois fonctions sont ici essentielles :
En automatisant le parcours d’achat et en permettant aux agents IA d’agir de manière autonome, ce modèle offre des bénéfices concrets et différenciants aussi bien pour les consommateurs que les sites marchands.
Comme vous pouvez vous en douter, pour l’utilisateur final, le commerce agentique simplifie radicalement l’expérience d’achat et augmente la satisfaction. Il apporte :
Pour les commerçants, le commerce agentique représente aussi une avancée importante, à la fois pour les ventes, mais aussi pour la relation client. Il favorise :
En bref, le commerce agentique réduit la friction pour le consommateur, tout en offrant aux marchands une efficacité commerciale accrue et des données plus précises.
Pour faire simple, le commerce agentique va sans doute transformer l’achat en ligne. Toutefois, son adoption généralisée dépendra de l’évolution des standards techniques, de la confiance des utilisateurs et des régulations autour des agents autonomes. Les prochaines années promettent néanmoins l’émergence d’agents IA de plus en plus intégrés. Peut-être seront-ils même capables de négocier à notre place, qui sait ?
Crédit photo : ipuwadol