Commerce agentique : pourquoi les marques doivent désormais séduire les IA (et pas seulement les clients)

L’ère du shopping assisté par l’intelligence artificielle n’est plus une fiction : elle s’installe dans nos habitudes. Selon une étude récente de l’IBM Institute for Business Value, publiée en janvier 2026, 40 % des consommateurs français utilisent déjà l’IA pour guider leurs achats — un bond de 90 % en seulement deux ans. ChatGPT, Google Gemini et d’autres outils transforment profondément les parcours d’achat, au point que les marques doivent désormais convaincre non seulement les humains, mais aussi leurs assistants virtuels. Explications et stratégies pour s’adapter à cette révolution.

1. L’essor fulgurant de l’IA dans le shopping

Les chiffres parlent d’eux-mêmes : l’utilisation d’outils comme ChatGPT ou Google Gemini a explosé de 90 % en France (contre 62 % au niveau mondial), avec une adoption particulièrement marquée chez les générations plus âgées. Les consommateurs ne se contentent plus d’utiliser l’IA pour s’informer — ils lui délèguent des décisions. OpenAI et Perplexity testent même des fonctionnalités permettant à l’IA de réaliser des achats de manière autonome, annonçant l’avènement du « commerce agentique ».

Concrètement, comment ça marche ?

• Recherche et comparaison : 40 % des Français utilisent l’IA pour trouver des produits, consulter des avis ou comparer des prix.

• Achats automatisés : Des outils comme « Shopping Research » d’OpenAI ou les expériences de Perplexity permettent désormais à l’IA de passer commande à la place de l’utilisateur.

• Un basculement générationnel : Si les jeunes sont souvent perçus comme les plus connectés, ce sont ici les générations plus âgées qui adoptent massivement ces outils, probablement en quête de simplicité et de gain de temps.

→ La question clé : Si l’IA devient l’intermédiaire obligatoire entre la marque et le consommateur, comment rester visible et pertinent ?

2. Les nouveaux arbitrages : prix, qualité… et algorithmes

Dans un contexte économique tendu, les consommateurs arbitrent davantage entre prix, qualité et confiance. Un tiers d’entre eux se tournent vers des alternatives plus abordables, tandis que d’autres acceptent de payer plus cher pour des marques perçues comme fiables. Mais dans ce paysage, l’enjeu pour les entreprises n’est plus seulement le référencement classique : il s’agit désormais d’être « lisible » et « recommandable » par les agents IA.

Les critères qui comptent pour l’IA :

• La structuration des données : Fiches produits complètes, balises optimisées, informations cohérentes.

• La réputation en ligne : Avis clients, certifications, transparence — des signaux que les algorithmes intègrent dans leurs recommandations.

• L’expérience utilisateur… pour les machines : Des interfaces claires et des processus sans friction sont essentiels pour être sélectionné par un agent virtuel.

Exemple : Une marque dont les informations sont mal structurées ou contradictoires risque d’être écartée par l’IA, même si son offre est compétitive.

3. La confiance, nerf de la guerre

Si l’IA progresse, la méfiance persiste : en France, près de 6 consommateurs sur 10 refusent de partager leurs données personnelles, et 83 % s’inquiètent de la sécurité. Seuls 17 % font pleinement confiance aux recommandations générées par l’IA, préférant croiser les sources ou s’appuyer sur des avis humains. fr.newsroom.ibm.com.

Comment rassurer ?

• Transparence : Expliquer comment les données sont utilisées et protégées.

• Sécurisation des échanges : Garantir que les interactions avec l’IA respectent les normes de confidentialité.

• Preuves sociales : Miser sur les avis vérifiés et les labels de confiance pour convaincre à la fois les humains et les algorithmes.

→ Le défi : Construire une relation de confiance avec des « clients » qui ne sont pas humains, mais qui influencent directement les décisions d’achat.

4. Stratégies gagnantes : comment optimiser sa marque pour l’ère agentique ?

Voici les leviers à actionner :

A. Optimiser pour la « découvrabilité » par l’IA

• SEO technique avancé : Utiliser des balises schema.org, structurer ses données pour faciliter l’analyse par les algorithmes.

• Contenu adaptatif : Répondre aux requêtes des IA en mettant en avant des critères comme la durabilité, la compatibilité ou les garanties.

• Intégration aux écosystèmes : Collaborer avec les plateformes (Google, Amazon, OpenAI) pour s’assurer que ses offres sont bien interprétées.

B. Humaniser la relation… même avec une machine

• Personnalisation algorithmique : Utiliser l’IA pour affiner ses propres recommandations et anticiper les besoins des agents externes.

• Expérience omnicanal : Assurer une cohérence entre site web, marketplaces et réseaux sociaux.

• Formation et pédagogie : Sensibiliser les équipes (et les clients) aux enjeux du commerce agentique.

5. Et demain ? Vers un marketing « IA-to-IA » ?

L’étude IBM ouvre la voie à une réflexion plus large : et si les marques communiquaient directement entre IA ? Des négociations automatisées, des campagnes ciblées pour des agents, ou même des partenariats entre algorithmes… Les possibilités sont immenses, mais soulèvent des questions éthiques et réglementaires. siecledigital.fr.

« Votre prochain client ne sera peut-être pas un humain. Mais il aura toujours besoin d’être convaincu. »

Commerce agentique : pourquoi les marques doivent désormais séduire les IA (et pas seulement les clients)