Le commerce en ligne change d’échelle silencieusement : l’acte d’achat n’est plus un clic, mais une instruction confiée à un agent logiciel. Cette délégation, rendue possible par des IA capables de comparer, négocier et exécuter, redessine la relation marchande, la répartition de la marge et les obligations juridiques. Pour les entreprises françaises, l’enjeu est déjà opérationnel : structurer les données, sécuriser l’accès via API et documenter la conformité.

Agents transactionnels : comment l’achat devient une chaîne d’instructions

Un agent d’achat ne se contente pas de recommander. Il interprète une intention, collecte des offres, applique des contraintes, arbitre des critères et exécute la transaction jusqu’à la confirmation et au service après-vente. Le cycle est technique, traçable et optimisable : chaque étape peut être loggée, auditée et répliquée à grande échelle.

Côté utilisateur, le point de contact se déplace. L’interface principale n’est plus la page produit mais une requête conversationnelle : “achète-moi des cartouches compatibles à moins de 30 euros, livrées demain, faible empreinte carbone, chez un vendeur bien noté”. L’économie de l’attention glisse vers une économie de l’intention.

Pour les commerçants, la bascule est double : la lisibilité machine vaut désormais autant que la séduction visuelle, et le contrat se déporte vers des API documentées, avec des règles métier explicites pour que l’agent comprenne la disponibilité, le prix, la remise, la logistique et les conditions SAV.

1. Interprétation de l’intention : extraire contraintes et priorités (budget, délais, labels, préférences).

2. Exploration : requêtes multi-sources (catalogues, marketplaces, comparateurs, partenaires logistiques) via APIs.

3. Normalisation : harmoniser les attributs produits (GTIN, SKU, dimensions, fiches de sécurité).

4. Scoring : pondérer prix, fiabilité vendeur, disponibilité, impact environnemental, SLA.

5. Négociation/optimisation : appliquer coupons, remises, bundles, frais de livraison, retours.

6. Paiement et conformité : exécuter la transaction avec authentification forte, vérifier les droits de rétractation et garanties.

7. Orchestration post-achat : suivi colis, facturation, réclamations, évaluation détaillée du vendeur.

Cette chaîne introduit un nouvel arbitre : les opérateurs d’agents contrôlent l’accès à la demande solvable. Ils choisissent quels catalogues explorer, comment classer l’offre, quelles explications fournir à l’utilisateur. Ce pouvoir d’intermédiation, déjà tangible dans la recherche, migre désormais au cœur de la conversion.

Données, api et interopérabilité : la nouvelle vitrine du marchand

La hiérarchie des efforts se renverse. Un PIM propre, un mapping rigoureux des attributs produits et une documentation API claire deviennent des leviers de revenus.

Le “référencement” évolue : les marchands optimisent moins des pages pour des humains qu’un graphe de données pour des agents. Cette discipline émerge : Generative Engine Optimization (GEO) : structurer informations et preuves pour répondre à des modèles génératifs.

Concrètement, les équipes tech et catalogue doivent travailler main dans la main pour exposer :

  • des fichiers produits enrichis (titres, attributs, photos compressées, vidéos, labels, scores qualité) ;
  • des stocks en temps réel avec codes d’erreur explicites (précommande, rupture, substitutions) ;
  • des règles métier machine-readable : grilles discount, seuils de gratuité, coupons conditionnels, SLA transporteurs ;
  • des politiques SAV lisibles par agents : conditions de retour, frais, délais, extension de garantie ;
  • un plan de tagging cohérent (Schema.org, JSON-LD, Open Graph) pour recoller à l’écosystème des assistants.

GEO : rendre son offre compréhensible par des IA

Le Generative Engine Optimization ne remplace pas le SEO, il le complète. Objectif : fournir des faits vérifiables que les modèles peuvent citer et réutiliser.

  1. Structurer les fiches avec des attributs normalisés (GTIN, matériaux, conformité, fiches techniques).
  2. Publier des preuves : certificats, tests labo, normes respectées, étiquetage énergétique.
  3. Maintenir des APIs stables (versionning, SLA, observabilité) pour les assistants partenaires.
  4. Préparer des réponses modulaires : fragments textuels courts, tables de caractéristiques, comparatifs.

GS1/GTIN : identifiants produits universels, clé du dédoublonnage côté agents.

Schema.org + JSON‑LD : balisage public pour indexer prix, disponibilité, avis, fiches détaillées.

OpenAPI + OAuth2 : sécuriser et documenter l’accès aux catalogues, commandes et statuts.

Peppol : réseau d’échanges de documents B2B, utile pour facturation et commandes structurées.

e-invoicing France : obligation progressive à partir de 2026 pour l’émission et la réception des factures électroniques en B2B domestique.

La question n’est plus “comment accueillir l’internaute” mais “comment parler aux agents”. Moins d’habillage, plus d’API : tel est le glissement en cours.

Les plateformes reconfigurent l’accès à la demande solvable

La bataille se joue en amont de l’acte d’achat. Les grands acteurs du numérique intègrent des agents conversationnels dans leurs environnements, avec un objectif clair : capter l’intention, orchestrer l’offre, sécuriser le paiement, et fidéliser par la répétition des tâches.

Amazon : stratégie et résultats

Amazon teste des interfaces d’assistance contextuelle à l’achat avec Rufus, un modèle conversationnel axé sur le shopping. Le groupe maîtrise déjà l’intégration commande‑paiement‑logistique, et dispose d’une profondeur de données unique : historiques, recommandations, retours, évaluations.

Côté marchands, Amazon pousse depuis plusieurs années Buy with Prime pour étendre le paiement/logistique hors de sa marketplace. La conséquence pour les marques : la commoditisation du tunnel de conversion et la nécessité de faire reconnaître leurs attributs différenciants par des assistants qui arbitrent sur prix, fiabilité et disponibilité.

Google : stratégie et résultats

Google renforce son graphe marchand via Merchant Center Next et introduit de l’IA générative pour créer des visuels produits avec Product Studio. Les AI Overviews déployés aux États‑Unis ajoutent une couche de réponse synthétique en amont des clics, capable d’agréger des critères multiples et des comparatifs simples.

Pour la distribution française, le message est limpide : les flux et la qualité des données du Merchant Center pèsent de plus en plus dans la visibilité et la conversion, au‑delà des enchères traditionnelles.

Openai : stratégie et résultats

OpenAI permet aux entreprises de définir des assistants spécialisés (“GPTs”) et des actions connectées. Si l’exécution de paiement n’est pas ouverte en libre‑service, l’architecture se prête à des parcours transactionnels pilotés par API : recherche, recommandation, mise au panier, vérification de stock, devis, prise de rendez‑vous.

Le défi pour les DSI et directions e‑commerce : exposer un périmètre d’actions limité mais utile et maîtrisé — disponibilité, paniers, remise contractuelle — en gardant un contrôle strict des permissions et des journaux d’audit.

Mirakl : stratégie et résultats

Champion français des marketplaces, Mirakl enrichit ses outils de matching et de normalisation assistés par IA pour intégrer des catalogues hétérogènes et améliorer la qualité des listings. L’enjeu est double : accélérer l’onboarding vendeur et garantir un référentiel produit robuste que des agents externes peuvent interroger sans ambiguïté.

À mesure que les assistants prennent en charge la comparaison et la substitution, la qualité du référentiel devient un actif concurrentiel pour les opérateurs de marketplace.

Économie française : volumes établis, marges en recomposition

La France est un marché e‑commerce mûr. Le chiffre d’affaires en ligne a atteint 159,9 milliards d’euros en 2023, en progression d’environ 10,5 % sur un an (source : Fevad). Ces volumes créent un terrain fertile pour l’automatisation : abonnements, achats récurrents, pièces détachées, consommables, services de proximité.

La montée des agents va toutefois redistribuer la marge. Trois mouvements se dessinent :

  • Diminution des coûts de recherche pour le consommateur : moins de temps passé à comparer, plus de conversions assistées.
  • Compression des spreads sur les produits commoditisés par l’arbitrage automatique prix/dispo/fiabilité.
  • Prime aux catalogues “machine‑ready” : meilleurs classements, meilleures intégrations, meilleure répétabilité des achats.
Métriques Valeur Évolution
CA e‑commerce France 2023 159,9 Md€ +10,5 % vs 2022
Poids de l’automatisation attendue Croissance progressive Accélération 2025‑2027

Côté financement, le coût d’acquisition devrait muter : moins de budgets consacrés au trafic de surface, davantage de ressources allouées à l’intégration agent — partenariats, SLA, données de preuve, marque blanche. La dépense média ne disparaît pas : elle se cherche une place dans la réponse de l’agent (argués, argumentaires, échantillons d’expériences, garanties différenciantes).

Enfin, la logistique prend de l’importance. Les agents arbitrent plus finement les promesses : délais réels, fiabilité de livraison au créneau, gestion des retours. La qualité opérationnelle devient visible, car les assistants pondèrent précisément les incidents et remontent l’information au moment de l’arbitrage.

Conformité et responsabilités : encadrer l’agentisation de l’achat

La bascule ne dispense d’aucune obligation existante. Au contraire : les textes récents renforcent la transparence et la responsabilité dans les chaînes numériques. Trois blocs à maîtriser en France et dans l’UE :

  • IA Act : le règlement européen sur l’IA a été finalisé en 2024. Les obligations seront déployées progressivement à partir de 2025, en particulier pour les systèmes d’IA à usage général et les cas à risque plus élevé.
  • DSA : en vigueur depuis février 2024 pour toutes les plateformes. Il encadre la transparence, la modération, les publicités et certains dark patterns. Les marketplaces doivent identifier les vendeurs professionnels et fournir des informations claires aux consommateurs.
  • DMA : applicable aux contrôleurs d’accès. Il vise l’ouverture des écosystèmes et limite certaines pratiques de verrouillage.

À cela s’ajoutent le RGPD et ses exigences sur les bases légales, les durées de conservation et les DPIA, ainsi que le Code de la consommation : information précontractuelle, conformité des biens, droit de rétractation, garanties légales et commerciales.

Quand un agent achète pour l’utilisateur, deux points deviennent sensibles :

  • Représentation et consentement : qui autorise l’agent à payer, à partager des données de profil, à sélectionner des préférences ? Les preuves de consentement et les traces d’arbitrage doivent être conservées.
  • Transparence des critères : l’utilisateur doit comprendre pourquoi telle offre a été retenue. La documentation côté marchand aide à expliquer le choix : labels, normes, scores SAV, délais réels.

Repères réglementaires utiles aux équipes e‑commerce

Pour cadrer vos projets :

  • DSA : obligations de transparence, traçabilité vendeur, restrictions sur les interfaces trompeuses.
  • RGPD : base légale pour la personnalisation, droits des personnes, DPIA en cas de profilage à grande échelle.
  • IA Act : inventaire des usages IA, catégorisation du risque, gouvernance modèle et données.
  • PSD2 : authentification forte pour le paiement, sécurité des flux et délégation d’initiation.
  • Facturation électronique France : calendrier à partir de 2026 pour l’émission et la réception en B2B domestique.

Priorité d’affichage : critères de classement et possibilité de promouvoir des offres sur des preuves tangibles (garantie, SAV, éco‑score).

Accès aux journaux : logs d’arbitrage, motifs de déqualification, erreurs de parsing.

Données : périmètre des données partagées, réutilisation pour entraînement, horizons de conservation.

Service levels : taux de disponibilité, fenêtres de maintenance, délais de propagation des mises à jour prix/stock.

Brand safety : interdictions d’association, contrôle des visuels générés, validation humaine sur segments sensibles.

Luxe et b2b : deux laboratoires de l’agentic commerce

Le luxe et le B2B illustrent des trajectoires différentes mais convergentes : personnalisation forte d’un côté, industrialisation des processus de l’autre. Les agents catalysent les deux logiques.

Maisons de luxe : expériences immersives et preuves de valeur

Dans le luxe, les agents servent de directeurs artistiques numériques : génération d’images contextualisées, essayage virtuel, composition d’un look complet en fonction d’un événement ou d’un dress code. L’IA ne remplace pas le point de vente, elle prépare l’intention et filtre les options crédibles selon les contraintes du client.

Pour capter l’agent, les maisons doivent exposer leurs codes de manière exploitable : matières, savoir‑faire, séries limitées, exclusivité, délais de confection, expériences associées. Les agents favorisent les marques qui prouvent leur promesse : certificats d’origine, traçabilité, garanties d’authenticité.

B2b : achats récurrents et conformité intégrée

Les agents B2B prennent en charge les achats indirects : fournitures, pièces, MRO, services techniques. Ils comparent devis, vérifient la conformité documentaire, injectent automatiquement les données dans l’ERP et déclenchent la facturation électronique selon le format requis. La réduction de friction libère du temps pour la négociation des contrats‑cadres.

Côté fournisseurs, l’avantage va à ceux qui publient des fiches techniques impeccables, des modèles de données stables et des politiques de service paramétrables (SLA, pénalités, retours). Plus l’agent trouve vite une réponse conforme, plus la récurrence s’installe.

Gouvernance de la donnée : faire de l’api un actif financier

Le lancement d’un canal agent n’est pas un projet UX. C’est une transformation de back‑office : qualité des référentiels, sécurité, traçabilité. L’API devient un “produit” avec roadmap, SLA et coûts attachés. Elle peut — et doit — se mesurer en chiffre d’affaires incrémental.

Pour structurer le pilotage :

  • Observabilité : dashboards d’erreurs parsing, latence, taux de réponse, compatibilité version.
  • Gouvernance : responsable de domaine par référentiel (catalogue, prix, stock, logistique, SAV) et comité de changement.
  • Sécurité : permissions minimales par partenaire, rotation des secrets, audit récurrent, traçabilité.
  • Qualité : tests de cohérence prix/stock, duplication GTIN, enrichissement attributs, couverture visuelle.
  • Éthique : lignes rouges sur la génération d’images, conformité à la publicité responsable, contrôle des contenus.

KPI pour piloter un canal agent

Quelques indicateurs utiles :

  • Taux de lisibilité machine : part du catalogue correctement parsé par les agents partenaires.
  • Time‑to‑stock : délai de propagation d’un changement de stock jusqu’à l’agent.
  • Agent share : part du CA réalisée via des interactions agentisées.
  • Explaining rate : proportion des transactions où l’agent expose les raisons du choix (labels, SLA, prix).
  • Incident per 1 000 orders : litiges et retours par millier de commandes agentisées.

Feuille de route 2025 : actions concrètes pour les équipes dirigeantes

Sans attendre une bascule totale, les directions e‑commerce et juridiques peuvent sécuriser des gains rapides en France. Cap sur quatre chantiers prioritaires.

  • Remettre à niveau le référentiel produit : GTIN manquants, attributs critiques, cohérence prix/conditionnement, conformité documentaire. Objectif : zéro ambiguïté pour l’agent.
  • Publier un contrat d’API commerçant : endpoints, quotas, versions, SLA, matrices d’erreurs, sandbox. Un agent adopte ce qui est fiable et prévisible.
  • Packager la preuve : certificats, labels, tests, garanties, politiques SAV — en formats exploitables (PDF balisé, JSON). La preuve influence le classement.
  • Formaliser la gouvernance : rôles, audits, DPIA le cas échéant, registres de traitement, procédures d’incident. Les équipes DPO, SSI et e‑commerce doivent converger.

Trois écueils sont à éviter : surcharge cosmétique des fiches, “bricolage” API non documenté, et dépendance contractuelle à un seul opérateur d’agents. L’interopérabilité est une assurance‑vie dans un écosystème qui se consolide.

Tech : versionning OpenAPI, sandbox, monitoring, alerting, latence maîtrisée.

Données : complétude des attributs, tests d’edge cases, procédure de correction rapide.

Légal : CGU spécifiques agents, responsabilité, réversibilité, protection des données.

Business : grille de prix machine‑readable, coupons paramétrés, règles de priorisation par segment.

Brand : guidelines d’usage des visuels générés, validation humaine sur produits sensibles.

Cap sur un commerce piloté par les intentions

L’agentic commerce ne signifie pas la fin des sites marchands, mais la montée d’un canal parallèle où la donnée prime. Les entreprises qui documentent, prouvent et ouvrent correctement leurs systèmes captent l’arbitrage des assistants. Les autres verront leur marge compressée par des comparaisons instantanées et une visibilité décroissante.

La question n’est pas de savoir si les agents s’imposeront, mais qui leur fournira les meilleures réponses. Les règles du jeu sont connues : données fiables, APIs robustes, preuves vérifiables, conformité soignée. L’avantage ira aux acteurs capables d’opérer cette discipline avec rigueur et vitesse. Le commerce des intentions se jouera à la frontière entre vérité des données, qualité d’exécution et confiance réglementée.