### Ce qui s'est passé : L'émergence du commerce agentique
Dans une récente interview avec InternetRetailing, Liva Ralaivola, vice-présidente de la recherche chez Criteo, a présenté l'avenir proche du commerce agentique – un nouveau paradigme dans le commerce de détail en ligne où des agents d'IA agissent de manière autonome au nom des consommateurs. Contrairement aux vagues précédentes d'IA, qui se concentraient sur l'assistance et les recommandations, le commerce agentique introduit des systèmes autodirigés qui effectuent de manière proactive la découverte de produits, la comparaison, la négociation, l'achat et la gestion après-vente, le tout connecté de manière transparente aux intentions et aux contraintes de l'utilisateur.
Ralaivola a souligné que ces agents d'IA deviendront bientôt l'interface principale pour les achats, supplantant les sites web traditionnels en tant que principaux points de contact des consommateurs. Cette vision transcende la simple automatisation : les systèmes de commerce agentique sont conçus pour interpréter les préférences nuancées, orchestrer des transactions complexes et apprendre de chaque interaction utilisateur. Criteo a réagi en développant des modèles d'IA fondamentaux pour soutenir cette transformation, tout en se concentrant sur la transparence et la confidentialité face au flux et à la valeur accrus des données des consommateurs.
### L'importance pour le e-commerce et l'infrastructure de contenu
L'essor du commerce agentique marque un tournant décisif dans le commerce de détail numérique, avec des implications importantes pour chaque élément de l'infrastructure du e-commerce et des opérations de contenu.
#### Impact sur les flux de données produits
Les agents d'IA ont besoin d'informations produit détaillées, précises et structurées pour agir efficacement au nom des utilisateurs. Contrairement à la navigation statique dans les catalogues, le commerce agentique dépend de flux lisibles par machine et à jour qui prennent en charge la comparaison et la sélection en temps réel. Les détaillants doivent investir dans des flux robustes et standardisés avec une couverture d'attributs élargie : couleur, ajustement, évaluations, durabilité, etc. La transition force une mise à niveau à l'échelle de l'industrie des pipelines de données et des protocoles de validation, minimisant la latence et la tolérance aux erreurs. Ne pas fournir des flux de haute qualité risque l'invisibilité dans le processus d'achat facilité par l'IA, car les agents filtreront automatiquement les annonces incomplètes ou incohérentes.
#### Évolution des normes de catalogues
Le commerce agentique exige des normes de contenu interopérables, permettant un échange de données sans friction entre les plateformes, les marketplaces et les écosystèmes d'IA. Les structures de catalogues héritées, souvent fragmentées et spécifiques à une marque, manquent de la profondeur sémantique requise par les agents d'IA. Le passage à des schémas universels – à la fois pour les produits et les métadonnées des offres – s'accélérera probablement, en raison de la nécessité d'une interprétation automatique et d'une précision de la prise de décision. Les normes émergentes telles que GS1 et les modèles de données ouverts sous-tendront les intégrations, garantissant que les descriptions, les spécifications, les prix et la disponibilité sont consommables par la machine et toujours mis à jour.
#### Qualité et complétude des product pages
Les modèles d'IA agentique évaluent automatiquement les annonces en fonction de la qualité et de l'exhaustivité des informations. Les attributs manquants, les ambiguïtés ou les images et textes mal structurés diminuent considérablement la probabilité qu'un article soit présenté par un agent d'IA. En termes pratiques, cela augmente les enjeux concurrentiels pour les commerçants : investir dans un contenu enrichi (des dimensions détaillées et des ressources média aux certifications tierces) affecte directement la visibilité et la conversion au sein des parcours clients pilotés par l'agentique. Les outils d'automatisation et d'audit de contenu alimentés par l'IA deviendront de plus en plus des atouts stratégiques pour surveiller et optimiser la qualité des catalogues à grande échelle.
#### Vitesse d'intégration des assortiments
L'autonomie des agents d'IA intensifie les attentes en matière de mises à jour quasi instantanées des assortiments – à la fois pour les nouveaux produits et les changements d'inventaire. Les détaillants et les marques doivent rationaliser les flux de travail d'intégration, en automatisant la collecte, la normalisation et la publication des données. Les plateformes sans code et alimentées par l'IA qui permettent aux équipes commerciales d'adapter ou d'étendre rapidement les assortiments sans goulots d'étranglement informatiques deviennent essentielles. Cette agilité n'est plus un facteur de différenciation, mais une exigence de base dans un paysage commercial où les agents graviteront vers les pools d'assortiments les plus complets et les plus actuels.
#### Prolifération du No-code et de l'automatisation de l'IA
L'architecture du commerce agentique crée de nouveaux cas d'utilisation pour les plateformes sans code et l'automatisation basée sur l'IA :
- Les gestionnaires de contenu peuvent orchestrer des règles de recommandation personnalisées, des tests A/B et des lancements de campagnes sans l'intervention des développeurs.
- Le contenu des produits peut être enrichi ou traduit à l'aide de l'IA générative, associé aux normes de catalogues et validé pour la compatibilité agentique en temps réel.
- L'optimisation des prix, l'allocation des stocks et les décisions promotionnelles peuvent être exécutées de manière autonome dans des garde-fous commerciaux définis.
Cette démocratisation de la logique commerciale complexe raccourcit les cycles de mise sur le marché et permet aux équipes non techniques d'itérer rapidement.
### Confidentialité des données, transparence et confiance
Alors que le commerce agentique amplifie l'échelle et la profondeur du traitement des données, les préoccupations concernant la confidentialité, les biais et l'explicabilité s'intensifient. Les acheteurs interagiront de plus en plus non pas directement avec les marques, mais par l'intermédiaire de leurs agents d'IA – une tendance qui obscurcit la frontière entre le service personnalisé et la manipulation algorithmique. Les réglementations telles que le RGPD fournissent des cadres juridiques, mais Ralaivola souligne que la véritable confiance des utilisateurs repose sur un échange de valeur transparent : les consommateurs doivent comprendre quelles données sont utilisées, pourquoi et quel en est leur bénéfice.
Les détaillants et les fournisseurs de solutions développent des outils d'explicabilité, permettant aux agents de communiquer le raisonnement qui sous-tend les recommandations ou les sélections de produits. Intégrer la clarté dans ces expériences opaques médiatisées par l'IA est essentiel, non seulement pour la conformité, mais aussi pour la réputation de la marque dans un marché où la confiance des consommateurs est une cible mobile.
### Impératifs stratégiques pour les détaillants
Le calendrier mis en évidence par Ralaivola et repris dans des recherches récentes suggère que le commerce agentique atteindra une adoption grand public d'ici 2026. Les principaux acteurs expérimentent déjà des agents d'achat d'IA intégrés et des modèles de commerce fondamentaux, signalant un point d'inflexion rappelant les premiers jours du mobile ou du commerce de détail sur les marketplaces. Les détaillants qui tardent à s'adapter au commerce agentique risquent la marginalisation, car les agents d'IA deviennent les arbitres de l'exposition des produits et du flux de transactions.
S'adapter à cet avenir signifie :
- Repenser la gestion des données produits pour l'automatisation et l'interopérabilité.
- Mettre à niveau la génération et l'enrichissement de contenu pour la visibilité des agents d'IA.
- Investir dans l'exhaustivité des <a href="/fr/blog/product_feed/">product feed</a>, avec des audits automatisés continus.
- Accélérer l'intégration des assortiments grâce à des solutions de flux de travail No-code et d'IA.
- Intégrer la transparence et l'explicabilité dans chaque recommandation et transaction.
### Perspective plus large de l'industrie
L'importance du commerce agentique est largement reconnue au-delà des entreprises individuelles. Selon McKinsey, les agents d'IA avancés anticiperont, personnaliseront et automatiseront bientôt chaque étape du parcours d'achat, transformant la recherche et la découverte de produits en opérations de fond sans friction. Gartner prévoit que d'ici 2028, un tiers des entreprises auront adopté l'IA agentique, modifiant fondamentalement l'engagement client et la logistique. Les premiers programmes pilotes des réseaux de paiement mondiaux et des conglomérats de vente au détail servent de validations publiques de cette trajectoire.
Malgré ces progrès, des défis critiques persistent : garantir une prévention robuste de la fraude, concilier les intérêts algorithmiques concurrents et maintenir des normes éthiques en matière d'utilisation des données. La prochaine vague d'innovation se concentrera probablement sur la gouvernance, la sécurisation du pipeline du commerce basé sur l'IA et la définition d'une responsabilité claire alors que des milliards d'agents autonomes opèrent sur des vitrines numériques interconnectées.
Le commerce agentique est sur le point de redéfinir l'infrastructure e-commerce, les processus de contenu et la nature même des relations consommateurs-marques. Son adoption n'est pas simplement une mise à niveau technologique – c'est une transformation profonde et systémique qui déterminera les futurs gagnants et perdants du commerce de détail numérique.
Alors que le commerce agentique remodèle le paysage du e-commerce, la nécessité d'une gestion robuste des données produits devient primordiale. La capacité à fournir des flux de données complets et structurés sera cruciale pour que les détaillants restent visibles auprès des agents d'achat basés sur l'IA. NotPIM est conçu pour aider les entreprises à relever précisément ces défis, en offrant des solutions automatisées pour l'enrichissement des catalogues, la standardisation des données et une intégration transparente avec diverses plateformes de e-commerce. Nous pensons qu'en investissant dans des données produits de haute qualité et en tirant parti de l'automatisation, les détaillants peuvent se positionner pour réussir dans cet avenir en constante évolution, alimenté par l'IA.