Commerce agentique : par où commencer ?
Face aux transformations à venir engendrées par l’IA agentique, les entreprises doivent passer à l’action. Par où commencer, comment se positionner et quelles convictions adopter pour structurer une trajectoire crédible et établir un positionnement concurrentiels soutenable ?
Le commerce agentique n’est plus une perspective lointaine : les premiers cas d’usage émergent et les équilibres du marché commencent à évoluer.
Dans ce contexte, une question s’impose : faut-il attendre que les standards se stabilisent, ou commencer dès maintenant à se positionner dans un écosystème encore en construction ?
S’approprier le sujet : passer de l’observation à l’expérimentation
Le commerce agentique n’est plus un sujet prospectif. Il transforme déjà les parcours d’achat et les modèles d’intermédiation.
Pour les entreprises, l’enjeu est de comprendre rapidement et concrètement comment ces systèmes technologiques fonctionnent et comment ils peuvent interagir avec leurs offres.
Cela passe d’abord par un travail de visibilité auprès des agents : structurer son catalogue de produits et services pour qu’il soit lisible, compréhensible et exploitable par des agents IA. Sans cela, une entreprise n’existe tout simplement pas dans les recommandations. Par ailleurs, renforcer son expertise en SEO1 / SEA2 est une clé, notamment en se dotant de compétences en GEO3 / AEO4.
Il est ensuite nécessaire de tester les mécanismes d’orchestration. Concrètement, cela signifie simuler des cas d’usage réels (via des sandboxes ou des LLM du marché) pour comprendre comment un agent interprète une offre, compare plusieurs options, appelle des API et formalise une recommandation en matière de panier d’achat.
Dans cette logique, les entreprises ont intérêt à lancer rapidement des cas d’usage ciblés sur des produits ou services simples. L’objectif n’est pas la performance immédiate, mais l’apprentissage : structurer ses données, exposer ses premières APIs, tester des intégrations et initier des partenariats paiements, KYC, LLM, etc.).
a mis en place une gestion automatisée du risque paiement via des agents IA. Ces derniers analysent les transactions, anticipent les nouveaux schémas de fraude et orchestrent les décisions (blocage, validation).
propose, via ses agents IA, d’exécuter des paiements par son infrastructure grâce à des wallets (PayPal).
Le sujet ne se traite pas en théorie. Il se comprend en testant, en exposant ses offres et en observant comment elles sont réellement consommées par des agents.
Nos convictions : structurer la transformation dans la durée
Au-delà des premiers cas d’usage, plusieurs convictions nous nous guident auprès de nos clients.
La première est que le commerce agentique ne peut être abordé comme un canal isolé. Il doit s’inscrire dans une vision globale de la relation client, intégrant l’ensemble des canaux digitaux. Les interactions via les agents deviennent une source de données stratégique, à exploiter pour améliorer la connaissance client.
La seconde est que la confiance devient un actif clé. Dans un environnement où les intermédiaires se multiplient, le client cherchera des tiers capables de sécuriser les interactions. Les sujets d’identité, de paiement, de fraude et de KYC deviennent structurants, à la fois sur le plan technologique et en matière de confiance.
Notre troisième conviction est la suivante : les modèles économiques vont profondément évoluer. Le partage de la valeur avec les agents et fournisseurs technologiques, ainsi que la maîtrise des coûts liés aux plateformes technologiques et au marketing, deviendront déterminants.
Enfin, la structuration de l’écosystème technologique est critique. Le risque de dépendance à un acteur unique est élevé. Une approche ouverte, modulaire et interopérable est à privilégier pour conserver de la flexibilité et du pouvoir d’arbitrage.
Notre proposition : une approche pragmatique pour se lancer
Face à ces enjeux, l’approche doit être progressive, mais structurée. Nous privilégions une logique en deux temps.
D’abord, poser les fondations techniques minimales :
- Structurer un modèle de données produit exploitable par des agents (prix, stock, variantes, conditions)
- Exposer des premiers produits / services via APIs (catalogue, disponibilité, simulation…)
- Observer les interactions et comprendre les comportements des agents
Ensuite, accélérer par des phases d’expérimentation itératives :
- Tester des cas d’usage via des LLM du marché
- Travailler le référencement auprès des agents (GEO)
- Lancer des offres simples pour structurer les premiers parcours et partenariats
- Travailler sur la construction d’une application LLM ou l’adaptation des applications mobile / pages de transaction pour s’intégrer dans un parcours LLM
En parallèle, certains chantiers doivent être engagés dès le départ :
- Intégration des enjeux de conformité et de gestion des risques
- Réflexion sur les modèles de mandat et les wallets d’identité et de paiement
- Construction de scénarios de positionnement à moyen et long terme dans la chaîne de valeur
L’objectif n’est pas de transformer immédiatement l’ensemble du modèle, mais de devenir visible et sélectionnable par des agents, apprendre vite et garder des options ouvertes.
Un sujet à traiter maintenant, pas demain
Le commerce agentique rebat les cartes du e-commerce. Les entreprises ont peu de temps pour se positionner. Dans cet environnement changeant, l’inaction constitue un risque plus grand que l’expérimentation.
Les entreprises qui sauront tester, apprendre et se positionner dès maintenant disposeront d’un avantage décisif, là où les autres risquent de s’adapter trop tard dans un écosystème dont elles ne maîtrisent plus les règles.
Le commerce agentique n’est pas une option stratégique. C’est une transformation déjà en cours.
Article rédigé par Emmanuel Chkroun, Jean-Pierre Hubault, Düzgün Akagunduz et Harmonie Reybaud