Commerce agentique : comment les agents IA révolutionnent le parcours d’achat

En 2025, des études montrent que près de 30 %* des ventes du Black Friday ont été influencées par une IA et que 34 %* des Français se disent prêts à acheter directement via un agent IA. Avec une utilisation quasi quotidienne de l’intelligence artificielle, la recherche sur le web change profondément. Parmi les transformations majeures en cours, le commerce agentique s’impose comme un nouveau modèle de parcours d’achat où des agents IA sont désormais capables de rechercher, comparer et même d’acheter des produits en ligne pour le compte des utilisateurs.

Qu’est-ce que le commerce agentique et comment vous positionner face à cette nouvelle réalité ? On y répond dans cet article.

Qu’est-ce que le commerce agentique ?

Avec l’émergence de nouvelles habitudes de recherche, de nouveaux formats d’expériences utilisateur voient le jour sur le web. Parmi eux, le commerce agentique fait partie de ces évolutions et pourrait bien représenter une étape clé dans l’avenir du e-commerce.

Le commerce agentique désigne une forme d’achat en ligne dans laquelle des agents IA agissent pour le compte des utilisateurs : ils analysent un besoin, explorent le web, comparent les offres disponibles et proposent (voire réalisent) l’achat le plus pertinent.

Jusqu’à présent, l’utilisateur naviguait lui-même sur les sites web. Désormais, grâce aux LLM, il peut déléguer ces actions à un agent IA. L’internaute ne parcourt plus directement les sites web, il en consomme les contenus via une interface IA unique.

Par exemple, un utilisateur peut formuler une demande comme : “Quelle paire de chaussures me conseilles-tu pour courir un marathon ?“. L’agent IA va alors analyser la requête, parcourir différents sites web, comparer les modèles les plus performants et proposer une sélection adaptée. Depuis une seule interface, l’utilisateur accède à une liste de recommandations accompagnées de liens permettant de finaliser l’achat, sans avoir eu besoin de naviguer lui-même.

Les trois modèles techniques du commerce agentique

Il existe aujourd’hui trois méthodes principales permettant aux agents IA d’agir à la place des utilisateurs dans un parcours d’achat. 

Les agents on-site (intégrés sur un site web)

Un agent on-site est un assistant intégré directement sur un site web qui agit comme un collaborateur opérationnel en temps réel. Il permet de guider l’utilisateur dans son achat, de répondre à des questions complexes et de recommander des produits personnalisés. Amazon, par exemple, a lancé Rufus, un agent IA conçu pour faciliter et personnaliser l’expérience d’achat sur sa plateforme.
Chez Partoo, nous avons développé Jim, un agent IA intégrable sur n’importe quel site internet, capable de répondre automatiquement aux internautes tout en simplifiant la génération de leads qualifiés.

Jim, votre nouvel assistant IA

Jim automatise les tâches répétitives comme :

• la réponse aux messages et aux avis,
• la collecte de leads,
• l’analyse des avis de vos clients
• … et optimise la présence en ligne de votre entreprise sur toutes les plateformes – y compris dans les réponses des IA !

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Les opérateurs (navigateurs web autonomes)

Certains agents IA vont encore plus loin en prenant directement le contrôle du navigateur web. Ils peuvent naviguer, ajouter des produits à un panier et effectuer un achat pour l’utilisateur, sans aucune intervention de sa part.
OpenAI a amorcé cette approche avec le lancement de ChatGPT Atlas, son propre navigateur web. Amazon propose également une fonctionnalité similaire avec Buy for Me, qui permet à un agent d’acheter un produit externe à la market place pour le compte de l’utilisateur.

Les protocoles agents (intégration directe avec le paiement)

Un protocole agent est un agent IA avec une intégration technique spécifique qui permet de finaliser l’achat directement depuis son interface, c’est-à-dire sans redirection vers un site tiers. Cela nécessite une connexion sécurisée entre l’IA, le site marchand et un système de paiement. Les premiers protocoles agents ont vu le jour sur ChatGPT avec la nouvelle fonctionnalité Instant Checkout (uniquement aux États-Unis et pour quelques sites de e-commerce). 

Le commerce agentique redéfinit ainsi en profondeur la manière dont les consommateurs recherchent, comparent et achètent des produits et des services. Pour approfondir le sujet, découvrez notre webinar dédié :

Comment optimiser votre présence et votre réputation en ligne pour le commerce agentique ?

Avec l’avènement du commerce agentique, les sites web risquent d’être moins parcourus par des humains et davantage par des IA. Il devient donc essentiel de proposer une information claire, complète et exploitable pour ces algorithmes.

Un agent ne perçoit ni le design, ni l’expérience utilisateur (UX), ni la hiérarchie visuelle d’un site. Il s’appuie sur des données structurées, des balises, des métadonnées et des contenus textuels.

Dans ce contexte, un site web devient avant tout une base de données exploitable pour les agents. Puisque ce sont les IA qu’il va falloir séduire, voici les trois grands piliers à optimiser. 

1. Les données structurées

Les données structurées jouent ici un rôle central dans la capacité d’un site à apparaître dans les résultats du commerce agentique. Elles fonctionnent comme des “étiquettes invisibles” qui permettent aux robots IA d’interpréter correctement chaque élément d’un site. 

Lorsqu’un LLM génère une réponse locale, il s’appuie directement sur ces données. Si la donnée n’est pas structurée, elle devient difficilement interprétable, voire invisible pour l’IA. Dans 60 à 70% des cas, ces données structurées (comme des balises schema.org) proviennent des pages d’un store locator. Véritable mine d’or pour les IA, un store locator est une carte interactive où sont recensés des points de vente d’une enseigne, permettant aux internautes de localiser l’établissement le plus proche. 

Les IA recherchent des informations précises comme : 

• l’adresse,
• les horaires,
• les services proposés, 
• les produits disponibles localement, 
• les avis, 
• les attributs spécifiques (enfants acceptés, accessibilité, parking, etc.).

Plus les données sont structurées, enrichies et à jour, plus vous augmentez vos chances d’apparaître dans des réponses contextuelles complexes générées par des agents IA.

2. L’omniprésence en ligne

Développer sa présence en ligne permet de multiplier les sources d’information disponibles pour les agents IA. Contrairement aux internautes, les agents ne se basent jamais sur un seul canal, ils croisent systématiquement les données issues de différentes sources. 

Être présent sur différents supports comme les sites officiels, les annuaires, les comparateurs, les plateformes locales, etc., renforce la crédibilité perçue par l’IA.

Plus un agent retrouve une marque ou un établissement à plusieurs endroits sur le web, plus il lui accorde de confiance et favorise sa mise en avant dans les résultats. À l’inverse, une présence limitée à un canal unique peut générer une incertitude et réduire la visibilité.

3. La preuve social (ou notoriété)

La preuve sociale est un pilier fondamental du référencement local. Contrairement aux internautes qui peuvent omettre de regarder tous les avis, les agents IA ont la capacité d’analyser tous les retours clients. 

Les IA scannent les UGC (User Generated Content), ces contenus créés par les utilisateurs et perçus comme des témoignages neutres et authentiques. Ils analysent donc : 

• les avis Google Maps, 
• Les avis produits, 
• les commentaires publics, 
• les contenus tiers (posts TikTok, commentaires Reddit ou Youtube). 

En croisant les sources, ils cherchent à garantir l’objectivité des données et à évaluer la perception réelle des utilisateurs. Ils comparent les enseignes entre elles, classent les points de vente et déterminent lesquels recommander. Les avis clients façonnent donc directement l’image que les IA se font de votre enseigne. Aucun signal négatif n’est ignoré : un volume d’avis défavorables trop important ou l’absence de réponses peut suffire à empêcher un établissement d’être mis en avant.

 L’avènement du commerce agentique marque le passage d’une IA « assistante » à une IA « actrice », transformant le web en une vaste base de données où la visibilité ne dépend plus du design, mais de la clarté des informations fournies aux algorithmes.