Agentic Commerce : comment les agents IA révolutionnent le shopping en ligne

L’e-commerce traditionnel est dirigé par l’utilisateur. Les consommateurs recherchent, comparent et finalisent chaque étape par eux-mêmes.

L’agentic commerce fonctionne autrement. Les agents IA prennent en charge l’essentiel du processus. Ils analysent plusieurs plateformes, filtrent selon les préférences et proposent les meilleures options en quelques secondes. Ils agissent comme des personal shoppers capables de comprendre l’intention et le contexte. Dans cette nouvelle ère, une simple requête comme « Trouve-moi les meilleures chaussures de running à moins de 100 dollars » suffit pour obtenir une sélection parfaitement adaptée, et l’IA peut même finaliser l’achat directement dans l’interface de discussion.

Le plus grand changement est la commodité. À mesure que les consommateurs s’habituent à ces outils, les agents IA gèrent aussi le paiement. Ils appliquent les réductions, vérifient la livraison et finalisent automatiquement l’achat. L’expérience devient simple, rapide et conversationnelle. L’Instant Checkout de ChatGPT pour Etsy et Shopify en est un bon exemple. Il permet de passer d’une discussion à un achat confirmé en quelques clics.

Comme le souligne McKinsey, cela offre un résultat « rapide et sans friction » grâce à des parcours hautement personnalisés guidés par l’IA.

En résumé, l’agentic commerce n’est pas une évolution de l’e-commerce, c’est une réinvention totale. L’IA devient le lien entre le consommateur et le produit. Elle accélère, simplifie et personnalise l’achat. Au lieu que les utilisateurs s’adaptent aux sites web, c’est l’IA qui s’adapte à eux.

La découverte produit a profondément changé avec l’IA agentique. Autrefois, trouver un produit impliquait de taper des mots clés ou de naviguer dans un catalogue. Aujourd’hui, les assistants IA comprennent des requêtes naturelles et proposent des résultats pertinents issus de tout le web. Des outils comme Google AI Search Experience, Bing Chat ou ChatGPT gèrent désormais des demandes complexes comme « meilleur canapé trois places qui reste frais en été » et suggèrent immédiatement des produits adaptés. Au lieu de longues listes de liens, l’utilisateur obtient quelques réponses hyper pertinentes.

L’IA améliore aussi les taux de conversion en supprimant les frictions. Dans l’e-commerce classique, chaque clic ou formulaire pouvait provoquer un abandon. L’agentic commerce simplifie tout. Dès que l’intention est claire, l’IA peut finaliser l’achat immédiatement. Le bouton Buy with Pro de Perplexity et l’intégration Stripe de ChatGPT permettent déjà d’acheter en un clic directement depuis le chat. Résultat : une expérience d’achat plus courte et plus fluide. Les données montrent que les visiteurs provenant d’agents IA sont environ 10 pour cent plus engagés et plus proches de l’achat, car l’IA a déjà présélectionné ce qui répond à leurs besoins.

La visibilité dépend désormais de la capacité d’un produit à être inclus dans la réponse d’une IA. Certains produits sont recommandés à des utilisateurs qui n’auraient jamais visité votre site. D’autres restent invisibles. Les marketers appellent cela “l’answer share” (of voice), qui correspond au pourcentage de réponses IA mentionnant une marque. Dans un monde où une seule réponse peut capter toute l’attention, obtenir cette position devient essentiel. Optimiser pour les réponses IA et les answer engines est devenu aussi important que le SEO.

L’essor de l’IA agentique a des implications majeures. Le premier risque est la désintermédiation. Si l’IA pilote toute l’expérience d’achat, le consommateur peut ne jamais visiter le site ou l’application du retailer. L’IA devient alors le gardien de l’accès au client et le retailer se retrouve réduit à un rôle de prestataire logistique. Cela menace des années d’investissements en branding et en fidélité, car l’IA privilégie souvent le prix, les avis et la rapidité de livraison plutôt que le lien émotionnel.

Comme l’a formulé Boston Consulting Group, « le client le plus précieux d’un retailer pourrait ne pas être un humain ». Ce pourrait être une IA qui achète pour lui.

La bataille pour la visibilité sur les plateformes IA est désormais le nouveau terrain marketing. Les marques doivent s’assurer que leurs produits apparaissent favorablement dans des systèmes comme ChatGPT, Google Gemini ou Amazon Rufus*. Cela implique d’optimiser les données produits pour l’IA, ce que l’on appelle Generative Engine Optimization, ainsi que d’explorer des canaux comme les placements sponsorisés dans les assistants IA. Comme pour le SEO ou les réseaux sociaux auparavant, les entreprises devront investir dans la visibilité organique et payante dans ces nouveaux environnements.

*Amazon Rufus est un assistant IA intégré à l’application Amazon. Il répond aux questions produits, compare les options et propose des recommandations en utilisant l’ensemble de la base produits et avis d’Amazon. Il intervient avant même que l’utilisateur n’entre dans les résultats de recherche.

Autre mutation importante : l’expérience client. Si la majorité des acheteurs passent par des agents IA, les retailers doivent adapter leurs stratégies. Certains développent leurs propres assistants IA, tandis que d’autres misent sur l’intégration aux assistants tiers tout en renforçant la fidélité une fois le client acquis. Un sondage mondial révèle que 96% des grands retailers explorent l’usage d’agents IA et que 68% pensent qu’ils géreront la majorité des interactions clients d’ici cinq ans. Près des deux tiers estiment que retarder l’adoption de plus de deux ans représente un risque sérieux.

Sur le plan opérationnel, la confiance et la précision des données deviennent essentielles. Les retailers doivent maintenir des catalogues, prix et stocks parfaitement à jour pour éviter que l’IA ne recommande des produits indisponibles. Dans le pire des cas, l’IA peut même ne pas référencer un produit si elle détecte une rupture de stock ou une donnée manquante. Les marques doivent aussi réussir à exprimer leur qualité dans un contexte où l’IA lit des faits, mais ne perçoit pas l’émotion. Les contenus produits détaillés et les avis authentiques comblent ce manque, car les modèles IA s’appuient sur ces signaux pour recommander un produit.

En résumé, les marques qui investissent maintenant dans la donnée fiable, structurée et visible sur les plateformes IA seront les mieux placées pour prospérer.

Pour préparer leurs catalogues à la découverte pilotée par l’IA, les marques doivent repenser leurs données produits comme une source directe d’information pour les modèles IA. Voici les étapes clés :

1. Enrichir et structurer les données. Les agents IA s’appuient sur des attributs structurés comme le nom, le matériau, la taille, le prix ou les spécifications. Chaque champ doit être complet, clair et normalisé.
2. Ajouter des formats lisibles par machine. L’usage de balises schema.org, d’attributs comme Product, Offer ou Review, et de flux produits toujours à jour aide l’IA à lire et comprendre le contenu. Cela revient à créer un LLM feed destiné aux modèles de langage.
3. Écrire pour l’intention réelle. L’IA associe des contenus aux besoins exprimés. Dire « idéal pour les petits appartements » ou « coton respirant pour l’été » augmente la pertinence des recommandations IA.
4. Exploiter les avis et mentions. Les avis détaillés et authentiques aident l’IA à comprendre la performance d’un produit. Les mentions sur les forums, blogs ou réseaux renforcent l’answer authority.
5. Maintenir des données fraîches et cohérentes. L’IA valorise la précision et l’actualité. Les prix, stocks et caractéristiques doivent être cohérents sur tous les canaux.

En appliquant ces principes, les marques augmentent leurs chances d’être mises en avant dans les réponses IA. À terme, être la recommandation principale de l’IA peut avoir plus d’impact qu’un classement en première page Google.

Cette transformation peut sembler complexe, mais des solutions existent déjà pour la simplifier. Lengow aide les marques à gérer, enrichir et diffuser leurs catalogues sur tous les canaux, y compris les plateformes pilotées par l’IA.

Le shopping piloté par l’IA rend la qualité des données produits plus essentielle que jamais. Lengow aide les marques à rester visibles et compétitives dans ce nouvel environnement.

• Lengow garde les catalogues produits structurés, précis et à jour, ce qui les rend compréhensibles pour les utilisateurs comme pour les systèmes d’IA.
• La plateforme assure une diffusion claire et cohérente des données sur tous les canaux, renforçant la visibilité dans un contexte où les agents IA influencent de plus en plus les achats.
• En optimisant les flux de données et la gestion des catalogues, Lengow aide les marques à garder le contrôle sur la manière dont leurs produits sont présentés et recommandés.

L’agentic commerce passe rapidement du concept à la réalité. La découverte produit et l’achat pilotés par l’IA vont continuer de croître en 2025 et au-delà. Les marques qui s’adaptent dès maintenant en optimisant leurs données produits, leurs contenus et leur visibilité captureront la plus grande part de ce marché guidé par les réponses IA.

La réussite repose désormais sur la présence là où les décisions se prennent. Qu’il s’agisse d’un moteur de recherche IA, d’un assistant vocal ou d’un agent autonome, les marques doivent s’assurer que leurs produits sont pertinents et structurés pour apparaître dans ces résultats générés par l’IA.

Les marques qui se préparent aujourd’hui définiront l’expérience client de demain. Le futur du commerce ne dépend plus des classements de recherche, mais de la capacité à devenir la réponse de confiance dans une conversation pilotée par l’IA.