Tout le monde parle de commerce agentique. Personne ne s'accorde sur sa signification.

Mis à jour le

29 juin 2026

Louis Pinsard

CTO

Si vous avez suivi le retail et l'IA au cours de l'année écoulée, vous avez entendu l'expression commerce agentique environ mille fois. Ce que vous n'avez peut-être pas remarqué, c'est que les personnes qui l'utilisent ne décrivent pas la même chose. Un cadre de chez Stripe spécialisé dans les paiements, le directeur digital d'une marque de luxe et un chef de produit d'OpenAI vous donneront chacun une définition confiante, et ces définitions se recoupent à peine.

Ce n'est pas le signe que le terme est vide de sens. C'est le signe que le « commerce agentique » est en train d'être défini, en temps réel, par quiconque a intérêt à imposer sa propre version. Chaque acteur trace la frontière autour de la partie de la chaîne de valeur qu’il contrôle déjà, ou souhaite contrôler. Nous passons nos journées au cœur de cette chaîne, voici donc une cartographie honnête des définitions qui se disputent ce mot, et de la question qu'elles contournent toutes discrètement : à qui appartiendra finalement le client.

1. La définition par le paiement

La définition la plus partagée a d'abord été forgée par les grandes plateformes d'IA. Pour elles, le commerce agentique est essentiellement le moment où un agent d'IA effectue un achat en votre nom. La découverte et la conversation sont des prérequis ; la nouveauté réside dans la transaction.

OpenAI a concrétisé cela en septembre 2025 avec Instant Checkout dans ChatGPT, qui permet d'acheter directement au sein du chat, en commençant par les vendeurs Etsy et en s'étendant aux marchands Shopify. Il repose sur l'Agentic Commerce Protocol, un standard ouvert co-développé avec Stripe. Google a répliqué avec son Agent Payments Protocol, puis le Universal Commerce Protocol plus large en janvier 2026, et lors du Google I/O en mai 2026, il a rassemblé les pièces du puzzle avec Universal Cart : un panier unique englobant Search, Gemini, YouTube et Gmail qui apporte le paiement natif sur toutes les interfaces d'IA de Google. Dans les deux cas, l'idée est de définir une méthode commune d'interaction entre les agents et les prestataires de services de paiement. Mais pour qu'un protocole décolle vraiment, il doit devenir un standard largement adopté, mis en œuvre par chaque nouvel agent d'IA et prestataire de paiement. Google et OpenAI poussant chacun leur propre version ont ralenti son adoption globale, même si les lignes se brouillent déjà, Stripe, par exemple, se positionnant dans les deux camps. [1] [3] [4]

Il convient de noter que la vision de Google concernant les paiements agentiques s'inscrit dans une vision plus ambitieuse : l'Universal Commerce Protocol, qui tente de définir un standard pour l'ensemble du parcours d'achat.

Du côté des prestataires de paiement, en particulier parmi les participants aux protocoles mentionnés ci-dessus, le commerce agentique se résume parfois à une seule étape : autoriser un agent d’IA à valider un paiement. Le Shared Payment Token de Stripe, introduit pour l'ACP, permet à ChatGPT d'agir comme intermédiaire en transmettant au marchand un jeton à usage unique limité à ce marchand, à ce montant et à cette fenêtre temporelle. L'agent peut alors finaliser l'achat sans qu'aucune des parties n'ait à manipuler les coordonnées de paiement brutes de l'acheteur, qui restent sécurisées chez Stripe. Pour les prestataires de paiement, c'est là tout l'enjeu du commerce agentique : sécuriser les paiements dans un internet dominé par les agents. [2]

En pratique, les résultats ne sont pas encore là. Début 2026, OpenAI avait fait marche arrière sur Instant Checkout dans sa première version. Un reportage de CNBC décrivait une entreprise qui avait du mal à intégrer les marchands (seule une douzaine des millions de marchands Shopify ont été activés, et en février 2026, OpenAI n'avait toujours pas conçu de système pour collecter et reverser les taxes de vente américaines), à afficher des données produits précises et à proposer des fonctionnalités de base comme les paniers multi-articles et la fidélité. Les acheteurs étaient ravis de rechercher des produits dans ChatGPT mais finalisaient leur achat ailleurs : une forte intention pour une faible conversion, comme l'a résumé un bilan interne. La réponse d'OpenAI a été révélatrice : laisser les marchands utiliser leur propre système de paiement, et recentrer ses propres efforts sur la découverte de produits, la description de ce que l'on recherche, l'import d'une image, la définition d'un budget. Un aveu discret sur l'endroit où réside réellement la valeur pour la marque et l'utilisateur final. [5]

2. La définition par l'assistant

C’est pourquoi les plateformes ne s’arrêtent pas aux tuyaux de paiement. En introduisant l'UCP, tout en se concentrant sur le paiement et la transaction, Google a tout de même présenté la découverte comme un élément central de cette évolution. Du côté d'OpenAI, l'accent mis sur la découverte est présent depuis le début, via des données produits brutes, et désormais enrichi par les applications ChatGPT, qui permettent à une entreprise de proposer une expérience plus proche de l'image de marque directement au sein de l'assistant.

Ce changement de comportement est réel et mesurable. Plus de trois consommateurs américains sur quatre déclarent avoir utilisé l'IA pour les aider dans une décision d'achat au cours des six derniers mois (Exploding Topics, mai 2026). Dans une enquête Semrush de décembre 2025 auprès d'acheteurs américains, 38 % ont déclaré utiliser des outils d'IA spécifiquement pour la recherche de produits et 30 % pour comparer les options côte à côte, ChatGPT étant l'outil le plus utilisé avec une portée mensuelle de 64 %. Les données de Pew, quant à elles, estiment que le shopping ne représente qu’environ 2 % de l’ensemble des requêtes formulées sur ChatGPT, mais à l’échelle de ChatGPT, cela représente tout de même de l’ordre de 50 millions de requêtes liées aux achats par jour. Pouvoir poser une question directement et obtenir une recommandation personnalisée est, de toute évidence, très attractif. [6] [7]

Pour les marques, la situation est plus ouverte que figée. Il reste encore très difficile de comprendre comment un assistant généraliste explore une catégorie et décide des produits à mettre en avant. De plus, la stratégie de visibilité, que certains appellent aujourd'hui le GEO (générative engine optimization), est récente et peut changer à chaque nouvelle version de modèle. Google, OpenAI et Anthropic répondent chacun en partie à cette problématique à travers les applications ChatGPT et le protocole MCP, qui permettent à une marque d'exposer une partie de sa propre logique à l'agent plutôt que d'être paraphrasée par un agent générique.

Rien de tout cela ne fait de l'assistant une impasse ; c'est un véritable canal d'acquisition. Mais il ne remplace pas non plus le propre site de la marque. La découverte commence de plus en plus dans l'assistant, tandis que la conversion a toujours tendance à se faire sur l'interface du marchand, et les consommateurs définissent clairement les limites : dans cette même étude, le montant maximal le plus fréquemment cité qu'ils accepteraient de laisser une IA dépenser de manière autonome était de 0 $. Le type d'achat compte aussi : les achats utilitaires et à faible enjeu se prêtent bien à l'assistant, tandis que les achats réfléchis, techniques ou de plaisir sont bien plus susceptibles de continuer à passer par les propres canaux d'une marque. Tout comme les marques fortes ont survécu à Amazon et Google Shopping n'a pas tué le e-commerce, les meilleures marques trouveront leur place ici sans confier leurs données aux laboratoires d'IA.

3. La définition détenue par la marque

Il y a ensuite un camp qui rejette le postulat des deux premiers : l'agent ne devrait pas appartenir à un tiers. Sa définition porte moins sur l'endroit où tourne l'agent que sur qui le possède. Ce qui importe, c'est que la marque possède la logique de l'agent : comment il découvre les produits, le ton sur lequel il s'exprime, comment il vend et, partout où cela est possible, la relation client que cette logique crée.

L'expression la plus pure de cela est la propre boutique en ligne de la marque, où vous possédez pleinement ces deux dimensions. Et la notion de « vitrine intelligente » de marque elle-même se divise en deux aspects très différents qu'il convient de séparer.

Le premier est la couche conversationnelle : un agent propre à la marque, intégré au site, qui répond aux questions, recommande des produits et vous guide vers une décision ; un conseiller de vente virtuel à qui vous pouvez parler. C’est là que nous intervenons, chez Dialog : des agents entraînés sur les propres données de la marque, positionnés sur la page d'accueil, les pages produits et la recherche, plutôt qu'un chatbot greffé dans un coin.

Le second est la couche d'expérience, ou UI générative : l'interface elle-même se reconfigure en fonction de l'intention. Plutôt qu'une fenêtre de chat s'affichant par-dessus des pages fixes, la page devient la réponse. La plateforme Callimacus de Brunello Cucinelli, construite avec sa filiale interne Solomei AI, en est la vitrine : un site « sans pages », guidé par l'intention de l'utilisateur, où un système multi-agents analyse ce que vous cherchez et assemble la mise en page en temps réel. L'élément que la plupart des analyses oublient : construire ces deux aspects de manière efficace en même temps est particulièrement difficile, et les marques qui parviendront à les fusionner auront un avantage que ni les plateformes ni les agrégateurs ne pourront facilement copier. [8] [9]

Mais le site web n'est que la base de départ. Cette même logique appartenant à la marque peut s'exporter. Diffusez-la dans des canaux que la marque possède déjà (e-mail, WhatsApp, messagerie) et vous conservez à la fois la logique et la relation, simplement sur une autre interface. Déployez-la sur des environnements que vous ne possédez pas (une application ChatGPT, un agent accessible via MCP) et la marque peut toujours se présenter en tant qu'elle-même, avec sa propre logique de découverte et de vente, plutôt que comme une simple paraphrase au sein d'un assistant générique. Walmart en est l'exemple concret le plus évident : lorsque l'Instant Checkout d'OpenAI a marqué le pas, l'enseigne a refusé de n'être présente dans ChatGPT que sous la forme d'un flux de produits et a préféré faire voyager son propre assistant, Sparky (lancé en juin 2025), au sein de ChatGPT et Gemini. Une posture que les observateurs ont résumée par : « posséder l'agent, louer la distribution » (les clients utilisant Sparky dépenseraient environ 35 % de plus par commande que les autres). Le compromis reste réel : sur un canal que vous ne possédez pas, vous conservez la logique mais vous cédez généralement la relation, même si la puissance de Walmart lui a permis de conserver plus de contrôle que la plupart. La règle de base est simple : possédez la logique partout ; possédez la relation partout où vous possédez l'interface. [10] [11]

Quoi qu'il en soit, cette définition est presque l'inverse de celle des plateformes. Les plateformes veulent que l'agent vienne à votre rencontre dans ChatGPT et redirige une transaction vers le commerçant. Ce camp-ci souhaite que l'agent incarne la marque (sa découverte, son identité, son jugement) afin que la marque ne soit jamais réduite à une simple ligne dans le flux d'un tiers. Pour le secteur haut de gamme en particulier, où l'expérience est le produit, cette distinction est existentielle.

4. La définition par l'agrégateur

Enfin, la dimension du catalogue global. Ici, le commerce agentique est un index universel de produits qui se situe au-dessus de tous les marchands : la nouvelle porte d'entrée du shopping. Un agrégateur peut être n'importe quelle entreprise ayant déjà accès à un grand nombre de catalogues e-commerce, comme une grande place de marché (Amazon), un moteur e-commerce (Shopify avec l'ensemble des catalogues qu'il héberge) ou une application grand public (par exemple, Joko en France).

Le plus difficile dans le shopping n’a jamais été de payer ; ce problème a été résolu il y a des années. Le plus difficile, ce sont les vingt onglets ouverts, les compromis, le « d'accord, ça ira » qui conclut la fermeture du navigateur. C’est là que réside la frustration, et c’est là que personne ne construisait de solution. En d'autres termes, la demande se situe au-dessus des infrastructures existantes. Le pari consiste à dire qu'un agent n'est performant qu'en fonction des données auxquelles il a accès, et sans un catalogue propre, interrogeable et multi-marchands, chaque agent de shopping est voué à analyser des sites web fragiles ou à rester confiné dans l'écosystème fermé d'un seul distributeur. La stratégie pérenne est de devenir cette couche intermédiaire : un inventaire unifié, une disponibilité en temps réel, des prix comparés entre marchands, le tout réuni au même endroit.

Joko, une startup française qui développe un assistant d'achat personnel pour les utilisateurs finaux, illustre parfaitement cette évolution. Ayant débuté par le cashback et le suivi des prix, elle construit aujourd'hui précisément ce type de catalogue unifié, et son fondateur interprète le retrait d'OpenAI du créneau du paiement comme la confirmation que la véritable frontière se situait depuis toujours une étape plus tôt, au niveau de la découverte. [12]

Il a raison concernant cette frontière, et c'est exactement pourquoi ce camp mérite d'être suivi de près. La trajectoire d'Amazon montre à quel point cette dimension est puissante et disputée : son assistant Rufus, intégré à « Alexa pour le shopping » en mai 2026, inclut désormais une fonctionnalité « Acheter pour moi » qui finalise les achats sur des sites que l'entreprise ne possède même pas. Une initiative qui a déjà suscité l'opposition de distributeurs qui n'ont jamais consenti à ce que l'on achète en leur nom auprès de leurs clients. Quiconque contrôle la découverte est en position de contrôler tout ce qui en découle. [13]

Mais notez bien ce que signifie ici « basé sur la découverte ». La réponse de l'agrégateur au fait que *trouver* est la partie difficile est de devenir le lieu où la recherche s'effectue, une porte d'entrée unique et de confiance pour tous les marchands. La découverte repose en effet sur la confiance et une réelle personnalisation ; la question est de savoir quelle marque gagne cette confiance. Dans ce modèle, c'est celle de l'agrégateur, et chaque commerçant se retrouve relégué au rang de simple donnée de catalogue sous-jacente. Les plateformes réduisent la marque à une ligne d'information au moment du paiement ; l'agrégateur peut faire de même une étape plus tôt, lors de la découverte.

Nous pensons que cette version portée par Amazon est là pour durer : l'évolution naturelle de l'Amazon Marketplace vers l'ère agentique.

Pourquoi les définitions ne concordent pas

Mettez-les côte à côte et un schéma apparaît. Chaque acteur définit le commerce agentique comme la partie de l'expérience qu'il domine déjà :

Plateformes d'IA → l'instant du paiement, et les flux financiers sous-jacents
Créateurs d'assistants → la conversation
Marques → la propriété de la logique de l'agent et de la relation client
Agrégateurs → l'étape de la découverte et le catalogue universel

Aucun d'entre eux n'a tort. Ils décrivent différents segments d'un même parcours en devenir, tout en cherchant discrètement à déterminer qui s'emparera de la relation client au bout du compte. C'est le véritable enjeu qui se cache derrière le vocabulaire.

Pour l'instant, la démarche la plus utile n'est pas de choisir la « bonne » définition. Il s'agit plutôt de reconnaître que le commerce agentique est un territoire très vaste, revendiqué par des acteurs très différents qui se positionnent chacun en leader de leur secteur au sein d'un ensemble plus grand, puis de se poser la question que tous contournent : lorsqu'un agent fait les courses, à qui appartient cet agent ?

De notre côté, nous sommes convaincus que les marques doivent posséder leur propre agent, et il y a beaucoup plus à dire sur l'« agent de marque ». Mais cela mérite d'être traité pour soi. Ce sera le sujet de notre prochain article.

Sources

Questions fréquemment posées.

Pourquoi tout le monde définit-il le commerce agentique différemment ?

Chaque acteur définit le commerce agentique autour de la partie de la chaîne de valeur qu'il contrôle déjà. Une entreprise de paiement comme Stripe le conçoit autour de l'infrastructure de paiement. Une plateforme comme OpenAI ou Google le conçoit autour de la couche d'assistant. Une marque le conçoit autour de la propriété de la relation client. Ces définitions ne sont pas fausses, elles sont intéressées, et aucune d'entre elles ne s'accorde pleinement avec les autres.

Qui possède la relation client dans le commerce agentique ?

C'est la question en suspens derrière chaque définition du commerce agentique : lorsqu'un agent d'IA fait les achats, de quel agent s'agit-il, de celui de la plateforme, du fournisseur de paiement ou de la marque ? Celui dont l'agent l'emporte finit par s'approprier la relation client, c'est pourquoi les marques conçoivent et contrôlent de plus en plus leur propre agent d'achat d'IA plutôt que de dépendre d'un assistant tiers.

Qu'est-ce que le commerce agentique ?

Le commerce agentique décrit des agents d'IA qui prennent ou aident à prendre des décisions d'achat au nom d'un acheteur. Le terme n'a pas de définition unique : les prestataires de services de paiement le présentent comme un paiement en un clic, les plateformes d'IA comme un assistant d'achat au sein d'une interface de messagerie, les marques comme leur propre IA vendant sur leur propre site, et les places de marché comme un agrégateur effectuant des transactions pour plusieurs marques à la fois.