Commerce agentique : un simple effet d'annonce ou une réalité business ?

‍Un concept qui anime l'industrie

Le commerce agentique, présenté comme la prochaine révolution du e-commerce, suscite autant d'enthousiasme que de scepticisme. Cette approche, qui promet des agents d'IA capables d'effectuer des achats de manière autonome pour le compte des consommateurs, fait l'objet d'innombrables articles et conférences. Sa visibilité et sa place dans les discussions sont comparables à celles d’une communication de lancement d’une innovation grand public au CES de Las Vegas. Pourtant, la réalité du terrain raconte une histoire bien différente : à date, on parle uniquement de potentiel, avec très peu de cas concrets d’implémentation pertinente et viable à long terme du modèle. 

Ce décalage appelle à des interrogations : le commerce agentique répond-il à un véritable besoin du marché ou s'agit-il d'une solution technologique en quête d'un problème à résoudre ? L'absence de cas d'usage probants et de modèles économiques éprouvés suggère que l'industrie pourrait être en train de mettre la charrue avant les bœufs.

La frénésie de la mesure de performance

Avant même d'envisager l'adoption du commerce agentique, on se pose déjà la question cruciale des indicateurs de performance. Comment mesurer l'efficacité d'un système qui n'existe pas encore de manière opérationnelle ? Cette interrogation révèle un paradoxe : l'industrie s'interroge sur les KPI d'un modèle dont les contours mêmes restent flous.

Cette problématique de mesure s'inscrit dans un défi plus large que le retail digital rencontre déjà : celui de la mesure du branding dans un écosystème fragmenté. Plutôt que de spéculer sur des métriques hypothétiques pour un commerce agentique balbutiant, les acteurs du secteur gagneraient à concentrer leurs efforts sur la résolution des enjeux de mesure actuels, bien réels et pressants.

Une confusion terminologique qui amène à des attentes disproportionnées

Le débat sur le commerce agentique souffre d'un problème fondamental de définition. Les termes LLM (Large Language Models), IA générative et intelligence artificielle agentique sont souvent utilisés de manière interchangeable, créant une confusion au sein de l’industrie. Cette absence de clarté conceptuelle se traduit par une impossibilité à évaluer précisément l'impact de ces technologies sur les parcours d'achat.

Les chiffres concernant l'influence de l'IA sur le trafic des sites e-commerce illustrent cette confusion : les données disponibles sont non seulement rares, mais également contradictoires. Cette absence de consensus sur les métriques de base rend illusoire toute tentative de projection sur les performances futures du commerce agentique. Comment mesurer l'impact d'un phénomène dont le rôle dans l'expérience shopper reste indéfini ?

L'enjeu de la visibilité des marques dans les LLM

Au-delà de la question du commerce agentique, un défi bien réel se dessine : comment garantir que les marques sont correctement représentées et recommandées par les modèles de langage ? Contrairement au SEO traditionnel, où des règles et des bonnes pratiques ont émergé au fil du temps, aucun cadre structuré n'existe aujourd'hui pour optimiser la présence des marques dans les réponses générées par l'IA.

Cette absence de modèle d'optimisation pour les LLM constitue une préoccupation légitime pour les marques et les retailers. Sans visibilité sur les mécanismes de recommandation de ces systèmes, impossible de construire une stratégie cohérente. De plus, si les évolutions des algorithmes de ranking obligeaient les acteurs à revoir régulièrement leurs stratégies de référencement, qu’en sera-t-il pour une technologie qui évolue encore plus rapidement ? La course aux innovations fonctionnelles des agents IA projette un environnement instable pour les professionnels du marketing digital. Ces questionnements appellent à des éléments de réponse avant d'envisager des scénarios plus complexes comme le commerce entièrement automatisé.

Priorité aux objectifs tangibles

Face à l'emballement médiatique autour du commerce agentique, l'industrie du retail gagnerait à adopter une approche pragmatique. In fine, toutes les discussions autour du commerce agentique négligent un point central : le shopper et son usage. Avant de vouloir optimiser à tout prix une innovation technologique, il faut s’assurer qu’elle sera adoptée par ses utilisateurs finaux, qu’elle réponde avec pertinence à leurs attentes et leur apporte une valeur ajoutée réellement perçue.

En parallèle, d’autres défis tels que l’amélioration de l'expérience client digitale, l’optimisation du retail media ou la mesure précise de l'impact des investissements marketing dans un monde omnicanal, méritent une attention prioritaire. Ces problématiques, contrairement au commerce agentique, ont un impact immédiat et mesurable sur la performance business.

L'intelligence artificielle transformera certainement le commerce, mais cette transformation sera progressive et s'appuiera sur des cas d'usage concrets. Avant de réinventer le commerce, concentrons-nous sur l'amélioration de ce qui existe déjà.