Du classement au filtrage: les agents IA redéfinissent l’e-commerce
L’essor des agents IA dans l’e-commerce automatise une partie croissante du parcours d’achat et transforme la manière dont les produits sont exposés aux consommateurs. La visibilité d’un produit en ligne tend désormais à se jouer en amont, à partir de données et de performances lisibles par les machines.
L’e-commerce a déjà connu plusieurs ruptures majeures, de l’émergence des premiers sites web marchands dans les années 1990 à la montée en puissance des marketplaces. À chaque fois, les acteurs du retail ont dû adapter leurs modèles, leurs technologies et leurs stratégies. L’arrivée des agents d’intelligence artificielle marque une nouvelle étape.
Avec le commerce agentique, le parcours d’achat tend à s’automatiser. Des agents sont désormais capables de rechercher des produits, de comparer des offres et, dans certains cas, de finaliser des transactions pour le compte des utilisateurs. Selon une étude de Bain, entre 30% et 45% des consommateurs américains utilisent déjà des outils d’IA générative pour rechercher et comparer des produits, et certains passent même à l’achat directement depuis ces interfaces.
Du parcours client au parcours filtré
Dans ce contexte, le moment où se joue la décision d’achat se déplace. Là où, jusqu’ici, les utilisateurs visitaient plusieurs sites avant de choisir une offre, les agents opèrent un premier tri. Ce filtrage intervient en amont du clic, voire en amont de toute exposition à l’offre. Dans ce cadre, les critères techniques ne déterminent plus seulement la performance, mais l’éligibilité. Un produit affiché comme disponible alors qu’il ne l’est pas, une incohérence de prix entre différents systèmes, une latence trop élevée ou une instabilité du site peuvent suffire à exclure une offre du périmètre de sélection. Ce mécanisme est décrit dans un livre blanc publié par Catomize*, solution d’optimisation e-commerce développée par l’éditeur suisse Hidden Hint. Consacré aux performances e-commerce, le document montre que les agents s’appuient sur des critères strictement «machine-readables» pour déterminer quelles offres peuvent être proposées. Si l’un de ces critères n’est pas rempli, l’offre peut être simplement écartée. On passe ainsi d’un modèle de ranking vers un modèle de filtrage. Et ce filtrage repose en grande partie sur des signaux techniques.
L’émergence d’un «zero-click market»
Cette évolution, dans laquelle les agents déterminent en amont les offres proposées, est parfois qualifiée de «zero-click market». Les agents jouent donc ici un rôle de gatekeepers. Ce phénomène pourrait prendre une ampleur considérable. Selon des estimations rapportées dans le livre blanc de Catomize, les agents pourraient orchestrer entre 3 et 5 trillions de dollars de ventes d’ici 2030. Parallèlement, près de la moitié des dirigeants s’attendent à voir émerger des «machine customers» comme une composante centrale de leur base d’acheteurs.
Le basculement vers un e-commerce piloté par des agents place l’infrastructure au cœur de la compétitivité. Les problématiques techniques, longtemps perçues comme des enjeux d’optimisation, prennent ainsi une dimension stratégique.
Plusieurs types de défaillances apparaissent particulièrement critiques, toujours selon le livre blanc cité plus haut. La première concerne la performance. Le temps de chargement des pages reste un facteur déterminant. Des études montrent qu’un simple délai supplémentaire peut entraîner une baisse significative du taux de conversion. Mais dans un environnement agentique, l’enjeu dépasse la conversion: une latence trop élevée peut empêcher une offre d’être simplement sélectionnée.
La deuxième concerne la gestion des stocks. Les phénomènes de «phantom inventory», où un produit apparaît disponible alors qu’il ne l’est plus, restent fréquents. Les données d’inventaire ne seraient exactes qu’à environ 60% en moyenne, et jusqu’à la moitié des produits affichés comme disponibles ne le seraient pas réellement. Dans un modèle piloté par des agents, ces incohérences génèrent non seulement de la frustration mais peuvent également conduire à une exclusion systématique. La troisième concerne la capacité des systèmes. Les pannes ou les dégradations de service, notamment en période de forte affluence, peuvent avoir des conséquences immédiates. Dans certains cas documentés, des interruptions de quelques heures ont entraîné des pertes de revenus de plusieurs millions de dollars. Là encore, dans un environnement où les agents privilégient les plateformes fiables, ces incidents peuvent affecter durablement l’accès au marché.
Quand le problème n’est pas là où on l’attend
Un cas concret évoqué par Catomize illustre cette évolution. Le retailer européen 21Run, spécialisé dans les articles de sport, faisait face à des performances de conversion inférieures aux attentes, malgré un trafic soutenu. L’analyse a révélé que le problème ne résidait ni dans le marketing, ni dans l’offre, mais dans des incohérences techniques liées à la mise en cache des données. Cesdysfonctionnements empêchaient certains produits d’apparaître correctement ou, au contraire, en affichaient d’autres comme disponibles alors qu’ils ne l’étaient plus. Après une refonte de l’architecture et une synchronisation en temps réel des données, le taux de conversion a doublé, passant d’environ 1,5% à 3%, sans augmentation des investissements marketing. Ce cas montre que des contre-performances attribuées au marketing ou à l’offre peuvent donc, en réalité, trouver leur origine dans des dysfonctionnements techniques moins visibles.
Des choix stratégiques à redéfinir
Les acteurs du e-commerce sont ainsi amenés à repenser leur positionnement. Selon Bain, trois grandes approches se dessinent: ouvrir ses systèmes aux agents tiers, développer ses propres agents ou adopter une stratégie hybride.
Chacune de ces options implique des arbitrages. S’ouvrir aux agents peut permettre d’accroître la visibilité et d’atteindre de nouveaux clients, mais au risque de perdre une partie du contrôle sur la relation client et les données. Développer ses propres agents offre davantage de maîtrise, mais nécessite des investissements importants et une masse critique de trafic. L’approche hybride vise à concilier ces deux logiques, en exposant certaines offres tout en préservant des expériences différenciantes.
Au-delà de ces choix, un enjeu transversal se dessine: le contrôle du processus de transaction. La capacité à gérer le paiement, à conserver l’accès aux données clients et à maîtriser les interactions post-achat devient un élément clé de la compétitivité. Dans un modèle où les transactions peuvent être initiées et orchestrées par des agents, ces points de contact sont plus que jamais stratégiques.
(*) Réf: Catomize (hidden hint), Hidden Technical Bottlenecks in E-commerce Performance, white paper, 2026
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