Le e-commerce a déjà connu plusieurs révolutions : la démocratisation des marketplaces, l’arrivée des architectures headless, puis l’essor des IA génératives pour produire contenus et visuels.
La prochaine rupture est en marche : le commerce agentique (agentic commerce). Une approche où l’achat n’est plus initié par l’utilisateur via un site ou une app, mais délégué à un agent IA autonome capable de comprendre un besoin, d’explorer les offres, de comparer, et d’exécuter la transaction.
Qu’est-ce que le commerce agentique ?
Un agent IA ne se contente pas de générer du texte ou une image : il agit.
Là où les IA génératives comme ChatGPT ou Gemini produisent du contenu, un agent combine ces capacités avec :
- une mémoire opérationnelle (retenir des interactions sur plusieurs jours),
- un accès à des services tiers, autres que le web (catalogues produits, PIM/DAM, ERP, CRM),
- et la capacité d’exécuter des actions transactionnelles (paiement, réservation, logistique).
Exemple : « Vous demandez à un agent de “trouver une paire de sneakers blanches livrées avant vendredi, budget 120€”.
Il interroge les catalogues, vérifie les délais, compare les prix, propose 2 options et peut finaliser l’achat via un protocole sécurisé.
Un changement de paradigme profond : le client n’interagit plus avec la boutique, mais avec son agent de confiance.
La donnée produit : nerf de la guerre qui transforme le shopping de demain
Dans ce modèle, la qualité de la donnée produit devient critique. Un agent n’interprète que ce qui est structuré et normalisé :
- Une fiche incomplète = un produit invisible.
- Une taxonomie incohérente = une comparaison biaisée.
- Un SEO approximatif = un produit ignoré par les moteurs et les agents.
D’où l’importance des standards émergents comme FAB-DIS (interopérabilité des données fabricants ↔ distributeurs) ou les solutions comme Mirakl Nexus, qui exploitent l’IA pour automatiser la diffusion et la qualité des données dans les PIM/ERP.
Chez Numendo, nous accompagnons déjà nos clients dans la gouvernance data produit : enrichissement, taxonomies, intégrations omnicanales.
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Les briques technologiques : de ChatGPT Operator à Google AP2
Le commerce agentique repose sur un écosystème en construction.
- LLM + Operator (OpenAI, Gemini, etc.) : pour orchestrer des actions complexes (chercher, comparer, réserver).
- Plugins / Connecteurs (PIM, CRM, ERP) : pour donner aux agents un accès fiable aux catalogues et données métier.
- Protocoles de paiement automatisés : le Google Agent Payments Protocol (AP2) est une avancée majeure.
AP2 permet à un agent d’initier un paiement en toute sécurité, avec interopérabilité et validation humaine obligatoire. C’est probablement le chaînon qui manquait jusqu’ici : sans paiement, pas de transaction agentique.
Les défis du commerce agentique
Malgré le potentiel, plusieurs limites freinent encore une adoption massive :
- Confiance & transparence : l’utilisateur doit être certain que l’agent agit dans son intérêt (et non selon un marchand favorisé).
- Sécurité des paiements : même avec AP2, la réassurance reste clé.
- Qualité des contenus générés : aujourd’hui encore, fiches et descriptions IA nécessitent une relecture humaine.
- Acceptation sociale : déléguer totalement son achat à une IA reste difficile, surtout pour les générations moins digitalisées.
- Facteur émotionnel : un agent peut gérer les courses ménagères ou billets de train, mais difficilement choisir un accessoire de mode pour un évènement.
Perspectives : vers une adoption de l’argentic shopping progressive
L’adoption du commerce agentique ne se fera pas en une seule étape, mais par couches successives, à mesure que la confiance des consommateurs grandira et que les standards techniques s’imposeront.
- Achats récurrents et standardisés Les premiers cas d’usage concerneront les produits du quotidien : courses ménagères, consommables, réassort d’abonnements. Des besoins simples, prédictibles et faiblement émotionnels, parfaitement adaptés à l’automatisation.
- Assistance enrichie dans le parcours client Progressivement, les agents joueront le rôle de concierges digitaux : filtrer les catalogues, comparer des options complexes, répondre en langage naturel. L’utilisateur garde la main sur la décision finale, mais délègue la recherche fastidieuse.
- Transactions autonomes avec validation humaine Grâce à des protocoles comme Google AP2, les agents seront capables de mener des transactions de bout en bout, avec une validation rapide par l’humain. Ce modèle hybride (IA + contrôle utilisateur) devrait constituer le cœur du commerce agentique dans les prochaines années.
- Automatisation partielle du B2B Dans un second temps, le B2B bénéficiera pleinement de ces technologies : gestion automatisée de catalogues fournisseurs, passation d’ordres récurrents, rapprochement des données produits. Des processus souvent volumineux, normés et peu émotionnels, idéals pour l’agentique.
À moyen terme, les entreprises qui auront investi dans la structuration de leur donnée produit, l’interopérabilité de leurs systèmes et l’expérimentation agentique (PoC, connecteurs API), seront naturellement en avance sur leurs concurrents, prêtes à capter les premiers bénéfices de ces nouveaux usages d’achats.
Numendo, votre partenaire pour entrer dans l’ère de l’IA agentique
Chez Numendo, nous sommes convaincus que le commerce agentique ne représente pas une tendance passagère, mais un véritable changement d’infrastructure du e-commerce.
Nous accompagnons déjà nos clients pour anticiper cette mutation et transformer la promesse en avantage compétitif concret :
- Préparer leur donnée produit (qualité, taxonomies, enrichissement, intégrations MDM,PIM/DAM, syndication, OMS, WMS…).
- Tester et déployer des agents IA connectés aux catalogues et systèmes existants.
- Anticiper les protocoles émergents (Google AP2, Fab10, Mirakl Nexus…) et intégrer les futures normes.
- Concevoir des expériences omnicanales fluides où l’agent n’est pas un filtre opaque, mais un allié au service de la marque et du client.
Notre mission : aider les entreprises à franchir, étape par étape, la transition vers le shopping intelligent – où l’IA ne remplace pas l’humain, mais amplifie son expérience.
Conclusion
Le commerce agentique marque une rupture : les consommateurs délèguent une partie de leur parcours d’achat à des agents intelligents. Entre IA générative, data produit normalisée et protocoles de paiement comme Google AP2, les fondations techniques sont déjà posées.
La vraie question n’est plus si, mais quand.
Les entreprises qui anticiperont dès aujourd’hui cette mutation transformeront ce défi en opportunité, et se placeront au cœur du shopping intelligent de demain.
