Pendant longtemps, le commerce en ligne a reposé sur une mécanique relativement stable, presque familière à force d’avoir été répétée pendant plus de vingt ans : un utilisateur arrive sur un site, navigue entre des catégories, affine avec des filtres, compare, hésite, ajoute au panier, puis paie. Même lorsque les interfaces se sont modernisées, même lorsque le mobile a compressé certaines étapes ou que les wallets ont réduit la friction du paiement, la logique de fond n’a pas changé. Le client cherchait, le marchand exposait, et le paiement venait clôturer un parcours maîtrisé de bout en bout par l’enseigne.

Ce que les échanges autour de l’agentic commerce mettent en lumière, ce n’est pas simplement une amélioration de cette mécanique, ni même une nouvelle interface. C’est un déplacement plus profond, presque silencieux, du point de départ du commerce lui-même. Comme le formule Stripe, « on passe d’une logique de recherche à une logique de conseil ». Et ce basculement est déjà en cours, porté par des surfaces conversationnelles (ChatGPT, Copilot, ou des assistants intégrés directement dans des applications) où l’utilisateur n’entre plus dans un site marchand, mais formule une intention dans un environnement qui n’appartient plus à la marque. Le commerce commence ailleurs.

Ce glissement, encore marginal en Europe, est déjà tangible aux États-Unis, où certains marchands observent jusqu’à 20 % de leur trafic en provenance de plateformes d’IA. Comme le souligne Anne-Claire Baschet, Chief Data et IA chez Mirakl, « le développement des plateformes d’IA a creusé énormément l’écart entre les États-Unis et l’Europe », les premiers étant déjà dans une logique d’intégration et d’expérimentation, là où les seconds restent encore largement dans une phase d’observation, entre SEO, GEO et compréhension du phénomène.

Pour rendre cette transformation lisible, Stripe propose une grille de lecture inspirée des niveaux d’autonomie des véhicules. Mais derrière cette analogie, c’est surtout une transformation de la posture utilisateur qui apparaît. À mesure que l’on progresse, l’utilisateur délègue. Il ne navigue plus, il formule ; il ne sélectionne plus, il valide ; et à terme, il pourrait ne même plus déclencher lui-même l’acte d’achat.

Antoine Grimal, CEO de Dialog, insiste sur le fait que « nous sommes encore au tout début », et que la majorité des expériences e-commerce restent structurées autour de logiques héritées (catégories, filtres, navigation). Pourtant, dès que l’on introduit une interface conversationnelle, la nature de la donnée change. « Là où avant on traquait les utilisateurs via Google Analytics, aujourd’hui ils parlent en langage naturel. » L’intention n’est plus déduite, elle est exprimée.

Cette transformation ouvre un champ nouveau. Elle permet de capter des signaux faibles, jusqu’ici invisibles. Dialog évoque ainsi le cas d’une marque découvrant, via les conversations avec son agent, une demande récurrente liée à un remboursement par le système de santé britannique. Ce signal devient immédiatement exploitable, conduisant à une certification et à l’ouverture d’un marché. Dans le même temps, les impacts sur la performance sont déjà mesurables : « les utilisateurs qui interagissent avec un agent ont environ trois fois plus de chances d’acheter ».

Mais cette délégation ne va pas de soi. Elle suppose un changement d’habitude, et donc une friction. Et cette adoption ne sera pas instantanée : elle passera par des phases hybrides, où l’utilisateur conservera un contrôle partiel avant d’accepter de déléguer entièrement. C’est cette transition, plus que la technologie elle-même, qui conditionnera la vitesse d’adoption.

Très rapidement, il faut quitter le terrain de l’expérience pour revenir à une réalité beaucoup plus structurelle : celle des données. Anne-Claire Baschet le formule sans détour : « le changement important, c’est que les gens ne tapent plus des keywords, ils tapent des intentions », et dans le même mouvement, une limite apparaît : « ces informations ne sont pas présentes dans les données produits ».

Ce constat est central, car il montre que la majorité des catalogues actuels ne sont pas conçus pour un monde agentique. Historiquement, les fiches produits ont été pensées pour des moteurs de recherche ou des interfaces humaines : elles décrivent des caractéristiques, mais rarement des contextes d’usage. Or, l’agent ne cherche pas un produit, mais une réponse à une situation.

Cela implique un chantier massif de transformation : enrichissement des catalogues, structuration des attributs, intégration de cas d’usage, génération de Q&A, contextualisation. Sans cela, « l’expérience ne sera pas à la hauteur ». Mais au-delà de la qualité des données, c’est la logique même de découvrabilité qui évolue. Là où les moteurs de recherche proposaient une multiplicité de résultats, les interfaces agentiques opèrent une sélection drastique, réduite à quelques options. Être visible ne suffit plus, il faut être choisi.

Cette évolution fait émerger une nouvelle discipline, le Generative Engine Optimization, et repositionne la donnée produit comme un levier direct de business. Mais elle introduit également un autre enjeu, plus structurel encore : celui de l’orchestration. Les agents ne seront pas uniques, mais multiples, spécialisés par domaine, par usage ou par plateforme. Comme le souligne Anne-Claire Baschet, « on voit émerger des agents spécialisés par verticales », ce qui implique pour les marchands non seulement d’être visibles, mais d’être interopérables, capables de faire circuler leurs données et leurs offres dans un écosystème fragmenté. Une logique qui rappelle fortement les enjeux d’orchestration déjà bien connus dans le paiement.

C’est sur le terrain de l’exécution que les limites apparaissent le plus clairement. Armelle Patault, VP Data & IA chez ManoMano, rappelle que dans des univers comme le bricolage, l’utilisateur connaît son problème mais pas nécessairement le produit. L’agent a donc un rôle évident à jouer, mais cette promesse repose sur une exigence forte de précision. « Lorsqu’on mène un projet à plusieurs milliers d’euros, il faut que les produits soient parfaitement compatibles entre eux. »

Dans ce contexte, la confiance devient un prérequis. « Elle se gagne par étape », et surtout, « avant d’agir et d’effectuer l’achat, il faut que l’utilisateur soit en confiance totale ». Cette contrainte introduit une adoption progressive, différenciée selon les catégories, les montants et les risques associés. Certaines transactions simples pourront être automatisées rapidement, tandis que d’autres resteront longtemps sous supervision humaine.

Mais même lorsque cette confiance est établie, un autre verrou apparaît immédiatement : celui de la transaction. Car dès lors que l’achat sort du site du marchand, toute la chaîne doit être reconstruite. Qui porte la transaction ? Qui est responsable ? Comment intégrer la commande dans les systèmes existants ? Comment gérer la fraude, les retours, le service client ?

Stripe pose clairement le problème : « comment transmettre de manière sécurisée les informations de paiement entre l’agent et le marchand ? ». La réponse passe par une nouvelle couche d’infrastructure (protocoles, tokens, standardisation) mais derrière cette architecture technique se joue un enjeu beaucoup plus stratégique. Comme le rappelle Anne-Claire Baschet, « le pain point, c’est : je veux être le merchant of record ». Les marchands ne sont pas prêts à céder le contrôle de la transaction ni celui de la relation client.

Et c’est là que le sujet change de nature. Il ne s’agit plus d’un sujet technique, mais d’un sujet d’organisation. Qui pilote ces sujets en interne ? Les équipes e-commerce, data, paiement ? Comment arbitrer entre expérimentation et maîtrise du risque ? Comme le souligne Mirakl, « il ne faut pas voir ça comme un sujet d’intégration technique, mais comme un sujet business ».

Au fond, ce que révèle cette discussion, c’est que l’agentic commerce ne commence pas avec un chatbot ni avec un paiement dans une conversation. Il commence beaucoup plus bas dans la chaîne : dans la donnée, dans le catalogue, dans la capacité à structurer une offre pour qu’elle soit compréhensible par une machine, et dans la mise en place d’une infrastructure capable de supporter non plus des clics, mais des délégations.

Et surtout, il ne se jouera pas sur l’effet de nouveauté, mais sur la capacité d’exécution. Car la vraie question n’est pas encore de savoir si les agents vont acheter pour nous. Elle est de savoir quels marchands seront prêts à être choisis, compris, recommandés et finalement payés dans un monde où l’interface ne sera plus forcément leur site.