Le commerce agentique est un modèle où les agents d'achat d'IA aident les consommateurs à découvrir des produits, comparer des options et effectuer des achats, réduisant ainsi les frictions tout au long du parcours d'achat. McKinsey décrit une « courbe d'automatisation » où les acheteurs délèguent de plus en plus de tâches aux agents au fil du temps. Les détaillants qui rendent les données sur les produits, les politiques et les offres lisibles par machine seront plus faciles à trouver et à transiger pour les agents.

Le commerce de détail entre dans une nouvelle phase de transformation numérique : non seulement la personnalisation, mais la délégation. Dans le commerce agentique, le client reste humain—mais les agents d'achat d'IA interviennent de plus en plus dans la découverte, les décisions et les transactions. McKinsey soutient que cela ne se produira pas par un saut unique vers une autonomie totale. Au lieu de cela, cela se déroulera le long d'une « courbe d'automatisation », façonnée par la mesure dans laquelle les gens sont prêts à confier le parcours commercial aux machines.

Qu'est-ce que le commerce agentique ?

Le commerce agentique décrit des expériences d'achat et de vente où un agent IA peut rechercher, comparer et potentiellement conclure une transaction au nom d'un client—souvent avec une étape d'approbation simplifiée.

Pensez-y comme un passage de :

• naviguer sur des sites Web et filtrer manuellement, à

• exprimer une intention (« J'ai besoin d'une valise cabine à moins de 120 $ qui respecte les règles d'easyJet »), et laisser un agent faire le travail de fond.

Quoi de neuf : la « courbe d'automatisation » de McKinsey pour le commerce agentique

Le dernier article de McKinsey introduit la courbe d'automatisation du commerce agentique, qui cartographie comment les achats évoluent à différents niveaux de délégation—en commençant par la commodité basée sur des règles et en progressant vers une coordination plus autonome, multi-étapes et multi-agents.

Le message essentiel pour les détaillants est direct: les agents agiront de plus en plus en amont, activés par des intentions comme les événements de calendrier, des rappels, ou des signaux de stock faible. Si votre offre ne peut pas être comprise par les machines, vous risquez de devenir invisible dans les parcours d'achat médiés par des agents.

Comment fonctionnent les agents d'achat IA

Concrètement, les agents d'achat :

1. interprètent l'intention des utilisateurs (contraintes, préférences, budgets, délais),

2. rassemblent des options chez les marchands,

3. évaluent les compromis,

4. présentent une liste restreinte (ou font une recommandation), et

5. terminent l'achat après approbation—parfois sans que l'utilisateur ne voie jamais une page de produit traditionnelle.

Pourquoi les données commerciales lisibles par machine deviennent un atout compétitif

Dans un monde agentique, votre « vitrine » n'est pas seulement votre site web—c'est vos données.

Les détaillants qui gagnent tendent à rendre les éléments clés structurés et lisibles par machine, y compris :

• les attributs de produit et la disponibilité,

• les politiques de livraison et de retour,

• les règles de tarification et promotions,

• les promesses de marque (par exemple, allégations de durabilité, garanties),

• et les problèmes que les produits résolvent (pas seulement les spécifications).

C'est parce que les agents ont besoin d'entrées claires et fiables pour comparer les offres et mener à bien les transactions en toute confiance.

Étapes pratiques pour les détaillants (quoi faire maintenant)

Même si le shopping entièrement autonome n'est pas encore courant, vous pouvez vous préparer sans parier l'entreprise sur l'engouement :

1) Vérifiez la « lisibilité par agent » de vos données produit

Vérifiez l'exhaustivité, la cohérence et la structure dans les catégories principales et les lignes à forte marge. Priorisez les champs standards et réduisez l'ambiguïté.

2) Facilitez l'analyse de vos politiques par les machines

Les délais de retour, les seuils de livraison, les garanties et les exclusions doivent être explicites et structurés—non enfouis dans des textes prolixes.

3) Traitez la découverte d'IA comme un canal

Optimisez pour que les agents puissent trouver et interpréter de manière fiable vos offres—c'est la prochaine évolution de SEO : non seulement se classer pour les humains, mais être utilisable par les machines.

4) Préparez-vous pour la confiance, l'identité et les paiements par agents

À mesure que plus de transactions se font par agents, l'identité, les contrôles de fraude et les flux de paiement sécurisés deviennent centraux. Des efforts industriels émergent pour rendre le commerce autonome viable à grande échelle.

Résumé et prochaines étapes

Le commerce agentique est la transition vers un shopping médié par l'IA, où les agents réduisent les frictions et prennent de plus en plus en charge les étapes de la découverte au paiement. La « courbe d'automatisation » de McKinsey suggère que les détaillants devraient planifier une délégation progressive—pas un bond unique. Les entreprises qui avancent d'abord sur les données commerciales lisibles par les machines et la clarté des politiques seront les plus faciles à trouver, comparer et transiger avec pour les agents.

Prochaines étapes :

• Identifiez 1 à 2 catégories à rendre « prêtes pour les agents » en premier (données + politiques + offres).

• Construisez une mesure autour de la conversion, des retours, et de la satisfaction client pour ces catégories.

• Traitez la découverte et le paiement par agents comme un canal émergent—puis itérez.

FAQ

Q1 : Qu'est-ce que le commerce agentique ?
Le commerce agentique est un shopping où un agent IA peut rechercher, comparer des options et potentiellement conclure un achat au nom du client, souvent avec une étape d'approbation simple.

Q2 : Comment fonctionnent les agents d'achat IA ?
Ils traduisent l'intention de l'utilisateur en contraintes, rassemblent des options, évaluent les compromis, et recommandent soit une liste restreinte, soit complètent l'achat après approbation.

Q3 : Quels avantages l'IA agentique offre-t-elle aux détaillants et aux clients ?
Elle peut réduire les frictions d'achat, améliorer la qualité des correspondances, et accélérer les décisions—tout en poussant les détaillants à améliorer la qualité des données et la clarté des politiques pour que les agents puissent traiter en toute confiance.

Q4 : Qu'entend McKinsey par « courbe d'automatisation » ?
C'est un cadre décrivant les niveaux de délégation, de l'automatisation de commodité de base aux parcours d'achat plus autonomes pilotés par des agents.

Q5 : Que doivent faire les détaillants en premier ?
Commencez par standardiser les données sur les produits et les politiques pour qu'elles soient lisibles par machine, puis traitez la découverte par IA/agents comme un canal à optimiser activement.