Nous en sommes à l’ère du commerce agentif. La question est de savoir si votre entreprise sera en mesure de s’y adapter ou non.

Perspectives découlant des annonces effectuées

L’effet combiné des trois annonces majeures faites à l’occasion de l’édition 2026 du salon de la NRF revêt une importance particulière.

Le protocole UCP –Mis au point conjointement par Shopify et Google, le protocole UCP repose sur une norme ouverte qui permet aux agents d’IA de traiter les transactions commerciales en s’appuyant sur un langage commun. Les détaillants n’ont plus à établir une connexion personnalisée avec chaque plateforme d’IA, car le protocole UCP définit les modalités selon lesquelles tout agent d’IA doit évaluer leurs capacités de prise en charge des commandes et d’exécution des transactions d’achat, tout en prenant en compte notamment les codes de réduction, les informations relatives aux programmes de fidélisation, les préférences de facturation des abonnés, et les modalités et conditions propres au vendeur, telles que les délais de précommande et les conditions de vente définitive.

Lorsqu’une transaction requiert l’intervention du client – p. ex., quand un détaillant de meubles doit obtenir une confirmation pour un calendrier de livraison –, le protocole UCP permet au marchand de préciser exactement les informations requises dans un format standard. Il s’adapte à la complexité de chaque situation, au lieu d’en faire fi. Déjà adopté par plus de 20 détaillants et plateformes, le protocole UCP peut être pris en charge par n’importe quel système de traitement des paiements. Ce n’est pas une fonctionnalité Shopify. Ce protocole offre plutôt un cadre de normalisation des transactions commerciales.

Intégration du commerce natif à toutes les grandes plateformes d’IA –Les exploitants de boutiques Shopify peuvent désormais réaliser des ventes en mode natif en tirant parti des capacités d’IA de Google, de Gemini et de Microsoft Copilot, la gestion centralisée de ces ventes étant intégrée à une plateforme unique. Les données de paiement ne sont pas transférées dans un autre environnement. L’exécution des transactions est intégrée au processus interactionnel. Pour la première fois, toutes les étapes du processus d’achat peuvent être gérées entièrement dans un environnement d’IA où la logique commerciale des marques, les règles de tarification et l’expérience après achat restent intactes.

Le commerce agentif accessible à toutes les marques, pas seulement aux exploitants de boutiques Shopify –Dans le cadre de son plan d’adoption de l’IA agentif, n’importe quelle entreprise – sans égard à la plateforme utilisée – peut inscrire ses produits au catalogue Shopify, de sorte que les agents d’IA puissent en promouvoir la visibilité et faciliter l’exécution du processus transactionnel s’y rattachant. La portée de cette évolution est considérable puisque votre entreprise n’a pas à changer de plateforme pour se prévaloir des avantages que confère l’IA agentive. Lorsque l’exécution des transactions repose non plus sur les clics d’internautes, mais sur des engagements pris en charge par des agents d’IA, les erreurs ne peuvent plus être assimilables à des problèmes isolés; elles sont converties en données d’entraînement. Les comportements des agents d’IA peuvent ainsi s’en trouver modifiés, d’où l’apparition de vulnérabilités difficilement perceptibles.

Il faut disposer de données de produit nettoyées et structurées, et élaborer un argumentaire de fidélisation interprétable par les agents. La réfutation du prétexte de l’absence de l’infrastructure technologique requise pour adopter le commerce agentif est le dénominateur commun des trois annonces effectuées. Le protocole de prise en charge du commerce agentif existe déjà. Les plateformes requises sont accessibles. N’importe quelle marque qui souhaite s’engager sérieusement dans une démarche d’adoption du commerce agentif peut se prévaloir de l’infrastructure en place. Le plus dur reste néanmoins à faire, et cela n’a rien à voir avec l’environnement technologique.

Il n’y a pas qu’aux États‑Unis où le commerce agentif prend son essor. Lowblaw, le plus grand détaillant du Canada, a lancé en février 2026 son application PC Express, qui est intégrée à ChatGPT et qui permet aux consommateurs canadiens de dresser leurs listes d’épicerie à partir d’idées de repas, puis d’effectuer leurs achats, sans avoir à sortir du processus interactionnel. La semaine suivante, l’entreprise a annoncé une deuxième initiative d’intégration à Google AI Mode et à Gemini de fonctionnalités permettant l’achat de produits de santé, de produits de beauté et d’articles vestimentaires dans un environnement de commerce agentif, s’agissant du premier grand détaillant canadien à s’engager sur cette voie.

Le modèle adopté par Loblaw mérite qu’on s’y attarde tout particulièrement : ChatGPT prend en charge les étapes de l’exploration et de la planification, tandis que les transactions sont exécutées par l’intermédiaire de PC Express. Loblaw conserve la mainmise sur la relation client et les données transactionnelles. Une telle architecture – dont l’interface utilisateur repose sur l’IA, tandis que l’infrastructure organisationnelle du vendeur en constitue l’épine dorsale – est bel et bien l’aboutissement d’une décision mûrement réfléchie, ne s’agissant assurément pas d’une contrainte. De plus, cette architecture est à la disposition de tous les détaillants qui souhaitent s’en prévaloir.

La plupart des entreprises peuvent être enclines à assimiler leur initiative de préparation à l’adoption de l’IA agentive à un projet d’optimisation axé sur la mise en place d’un nouveau canal de distribution nécessitant l’application d’une nouvelle liste de tâches à cocher. Actualiser le modèle. Publier un fichier en format llms.txt. Faire en sorte que les robots d’indexation puissent accéder au contenu en ligne. Cochés!

Certaines de ces tâches revêtent une certaine importance. Les entreprises qui abordent une telle initiative comme s’il s’agissait du prolongement d’une opération d’optimisation de leur visibilité dans les moteurs de recherche risquent toutefois de se trouver à jouer à un jeu devenu obsolète.

Les points de chevauchement

Les pratiques d’optimisation de la visibilité dans les moteurs de recherche qui permettent de constituer des contenus réputés restent encore de mise, mais les motifs qui sous‑tendent leur application ont changé.

• Les données structurées et le balisage schématique restent essentiels, non pas parce qu’ils facilitent le référencement, mais parce que les agents d’IA s’en servent dans l’exploitation des informations présentées dans le catalogue de produits. Si la liste des caractéristiques d’un produit est incomplète ou incohérente, les agents d’IA ne peuvent pas en donner une image fidèle.
• Plus que jamais, la qualité de tels contenus revêt une grande importance. C’est bien la capacité d’un grand modèle de langage de générer une réponse claire et justifiable à l’égard de contenus donnés qui constitue l’indicateur déterminant lorsqu’un consommateur effectue une recherche sur une catégorie de produits, et non pas la densité de mots‑clés.
• Les indicateurs de tiers attestant la notoriété d’un contenu – tels que les avis, les citations et les recommandations d’experts – ont toute leur importance, car les agents d’IA exploitent la génération de contenu améliorée par récupération d’information. L’ensemble des informations sur les produits de votre entreprise qui ont été diffusées en ligne, et non pas seulement les informations que celle‑ci a publiées elle-même, peuvent ainsi être synthétisées.
• Les vérifications effectuées à l’aide de l’application Bing Webmaster Tools sont les plus sous‑estimées par les entreprises qui aspirent à réaliser rapidement des progrès au chapitre des ventes en ligne. L’absence des produits de votre entreprise dans l’index Bing signifie qu’ils sont invisibles pour ChatGPT et Perplexity. Or, la plupart des entreprises ont délaissé cet index depuis bien des années.

Le point de bascule

C’est alors que l’analogie avec une simple opération d’optimisation de la visibilité dans les moteurs de recherche ne tient plus la route et qu’il devient carrément dangereux d’assimiler une initiative d’adoption du commerce agentif à une telle opération.

Les intentions ne sont pas traduisibles en mots‑clés.Les recherches sont optimisées en fonction des mots‑clés que les acheteurs potentiels inscrivent dans leur moteur de recherche. Dans le domaine du commerce agentif, les recherches des consommateurs doivent être optimisées en fonction de leurs intentions, soit le processus sous-jacent exécuté en arrière‑plan d’une requête. Un agent d’IA appelé à répondre à un internaute qui inscrit dans sa recherche : « je veux un tapis de yoga durable de moins de 50 $ » ne procède pas à une mise en correspondance de mots‑clés. Il analyse simultanément les caractéristiques de divers produits, les argumentaires de vente de diverses marques, les résultats découlant de vérifications effectuées par des tiers et les préférences de l’utilisateur. Les intitulés de produits qu’utilise votre entreprise ne sont que des points d’amorce de recherche. Ce sont les propositions de valeur qui y sont associées qui constituent un facteur de différenciation.

Les agents d’IA ne naviguent pas en ligne.Les parcours d’achat traditionnels supposaient l’exécution manuelle d’étapes successives échelonnées dans le temps : promotion de produits auprès des consommateurs, leur évaluation par ceux‑ci, puis le règlement des achats. Les agents d’IA compriment ces étapes, à moins qu’ils les éliminent tout simplement. Dans un parcours d’achat traditionnel, une expérience de vente interrompue est rattrapable. C’est notamment le cas lorsqu’il s’agit de paniers d’achats virtuels ou de demandes de remboursement abandonnés. Dans le commerce agentif, lorsqu’une transaction est soumise à un utilisateur pour approbation, le modèle d’IA a déjà procédé aux évaluations préalables. Cela suppose donc que les contenus et les indicateurs qui orientaient les parcours d’achat doivent désormais être intégrés sous une forme interprétable par les agents d’IA, et ce, avant même que le processus interactionnel ne soit lancé.

Une entreprise ne peut pas acheter un droit de préséance.Le référencement payant a permis aux marques de se prévaloir d’un mécanisme qui leur conférait de la visibilité, sans égard aux mérites intrinsèques de leurs produits. Le commerce agentif, à tout le moins sous sa forme actuelle, a modifié considérablement cette dynamique. Comme l’a fait valoir Harley Finkelstein, dans un environnement de commerce agentif, les plus grandes entreprises ne sont pas nécessairement avantagées par rapport aux autres. Ce qui compte surtout, c’est ce que recherchent les consommateurs¹.

Les canaux payants et les canaux internes ne deviennent pas obsolètes; ils conservent toute leur importance en tant qu’outils promotionnels et que catalyseurs de visibilité. Dans le cadre des expériences agentives, c’est de plus en plus la convergence de facteurs tels que la pertinence des offres, la confiance qu’elles inspirent et les valeurs qui y sont associées qui influe sur les recommandations de produits, et non pas seulement les dépenses publicitaires. Cette nouvelle réalité offre des débouchés aux marques empreintes de sincérité, tandis que des pressions d’un nouveau genre s’exercent désormais sur celles dont la visibilité reposait surtout, jusqu’à maintenant, sur l’ampleur de leurs dépenses publicitaires.

L’optimisation de la visibilité dans les moteurs de recherche, les moteurs de réponse, puis les environnements de commerce agentif s’inscrit dans une véritable séquence évolutive.L’optimisation de la visibilité dans les moteurs de recherche permet à votre entreprise d’être référencée. Grâce à l’optimisation de la visibilité dans les moteurs de réponse, votre entreprise est prise en compte dans les réponses générées par les grands modèles de langage. L’optimisation de sa visibilité dans un environnement de commerce agentif lui permet d’effectuer des transactions sur les places de marché propulsées par l’IA. Chaque palier évolutif a été construit sur celui qui l’a précédé, mais les indicateurs clés de performance diffèrent complètement d’un palier à l’autre. La performance d’une entreprise en termes d’optimisation de sa visibilité en contexte de commerce agentif n’est pas évaluée en fonction d’impressions ou du taux de clics qu’elle génère. Les indicateurs clés de performance qui s’avèrent pertinents à cet égard sont plutôt le taux de recommandations, le taux de conversions générées par des agents d’IA et la cote de confiance. Or, la plupart des entreprises ne savent pas encore très bien à quoi s’en tenir quant à leur performance à l’égard de ces trois indicateurs.

Au cœur de la conception de toute expérience efficace, il y a le principe suivant : tout écran d’un utilisateur est l’interface entre une application et un processus interactionnel. Les meilleurs concepteurs n’attendent pas que les utilisateurs leur fassent part de leurs besoins; ils savent anticiper leurs intentions, éliminer les irritants et modeler ce processus interactionnel afin de leur offrir les bonnes solutions, avant même qu’ils prennent conscience qu’ils en ont besoin. Les marques qui ont assimilé cette notion sont en mesure de fidéliser leur clientèle. En revanche, celles qui considèrent le numérique comme s’il s’agissait d’un simple canal de distribution perdent des clients, que des concurrents ne manquent pas de recruter en leur offrant des expériences conviviales.

Dans un environnement de commerce agentif, c’est le même processus interactionnel qui s’applique, si ce n’est que le rôle de l’utilisateur est assumé par un agent d’IA qui agit au nom d’un consommateur. C’est ce qui induit une transformation fondamentale de l’énoncé de conception.

Un agent d’IA n’a rien à voir avec un moteur de recherche impartial. Il agit en tant que représentant d’un consommateur dont il incarne les valeurs, les préférences et les contraintes. Lorsqu’un consommateur confie la réalisation d’un achat à un agent d’IA, de façon expresse ou sous la base de comportements appris, il lui attribue un ensemble de paramètres à privilégier : la durabilité plutôt que la rapidité d’exécution, l’éthique plutôt que le prix, les retombées sociales plutôt que la commodité. Cet agent applique ces paramètres prioritaires à chacune des transactions effectuées. Autrement dit, la capacité d’une marque de remporter la faveur d’un consommateur est tributaire non seulement de son aptitude à mousser sa visibilité et à inspirer confiance, mais également de son aptitude à promouvoir ses valeurs de sorte qu’un agent d’IA puisse en tenir compte dans les décisions qu’il est amené à prendre au nom de ce consommateur.

Ce n’est pas un enjeu d’optimisation de la visibilité. Il s’agit plutôt d’un enjeu en lien avec l’architecture technologique de l’entreprise.

Trois paramètres d’optimisation de la visibilité. Un énoncé de conception.

C’est ainsi qu’il faut envisager les choses. Avant de recommander un achat, tout agent d’IA applique successivement ces trois paramètres, sans égard à la marque. Il ne s’agit pas d’une liste à cocher en bonne et due forme, mais plutôt de la logique émergente sur laquelle s’appuie un tel agent dans l’évaluation des concordances. Toute entreprise qui néglige l’un de ces paramètres ne peut pas espérer tirer parti du suivant.

1^er paramètre – Mon entreprise est-elle visible pour les agents d’IA?

Satisfaire aux conditions de base, un impératif auquel il ne suffit pas de répondre

Vos données de produits doivent être structurées de sorte qu’un agent d’IA puisse les exploiter, et non pas en fonction de l’utilisation que les consommateurs sont susceptibles d’en faire lorsqu’ils naviguent en ligne. L’exploitation de données de catalogue compatibles avec le protocole UCP, la réalisation d’un balisage schématique exhaustif, la gestion de l’intégrité des stocks en temps réel, l’accès aux robots d’indexation reposant sur l’IA et l’établissement d’une architecture de contenus axée sur l’obtention de réponses; ce sont les aspects sur lesquels se concentrent la plupart des entreprises, et il importe qu’elles le fassent. Mais en l’espace de 18 mois, elles ne pourront plus en tirer un avantage concurrentiel. Tout concurrent sérieux disposera alors lui aussi d’un tel avantage. En appliquant efficacement ce premier paramètre, votre entreprise sera à même de se mesurer à la concurrence. Cela ne lui donnera cependant aucune garantie de réussite.

2^e paramètre – Mon entreprise est-elle digne de confiance selon les agents d’IA?

Les conditions propices à la protection des revenus et celles qui peuvent entraîner une perte de revenus

Lorsqu’un agent d’IA s’engage auprès d’un client à lui livrer dans des délais impartis un produit offert à un prix donné, votre entreprise doit être en mesure d’honorer cet engagement en s’appuyant sur son infrastructure opérationnelle. La confiance ne repose pas seulement sur la fiabilité. Dès lors qu’un agent d’IA est appelé à agir au nom de votre entreprise, la confiance qu’elle peut inspirer repose aussi sur des considérations telles que la certification des identités, la protection de l’intégrité transactionnelle, l’application de contrôles antifraude et la surveillance continue. En ne respectant pas ses engagements pris dans un contexte de commerce agentif, votre entreprise transmettrait aux modèles d’IA le signal qu’il vaut mieux qu’ils évitent de la recommander.

Ce palier exige la tenue d’un inventaire précis en temps réel, l’exploitation de données structurées pour le traitement des commandes, la mise en place de politiques de gestion des retours et des différends interprétables par les agents d’IA, et l’intégration de mécanismes d’identification / de fidélisation sur lesquels ces derniers peuvent s’appuyer dans l’exécution des transactions effectuées au nom de clients connus. La plupart des entreprises n’ont pas atteint un tel degré de cohérence, même hors de tout environnement d’IA agentive. C’est le cadre de renforcement de la confiance de votre entreprise qui s’avérera déterminant quant à savoir si le commerce agentif représentera pour elle un levier ou un frein.

3^e paramètre – Pourquoi les agents d’IA privilégieraient‑ils mon entreprise?

Le seul avantage concurrentiel durable

C’est là que réside le défi le plus difficile à relever sur le plan de la conception, et celui auquel la plupart des entreprises consacrent le moins d’efforts. Le troisième paramètre n’a rien à voir avec la découvrabilité ou la fiabilité. Il permet de déterminer si votre marque s’appuie sur une proposition de valeur qu’un agent d’IA peut interpréter, vérifier et mettre en correspondance avec les préférences du consommateur pour lequel il traite une transaction d’achat. Les propositions de valeur dont la gouvernance est déficiente risquent non seulement d’entacher la réputation de votre entreprise, mais également de tourner en défaveur de sa marque au cours de l’entraînement des agents d’IA.

Quelles sont les dimensions de votre marque dont la visibilité est optimisée? La durabilité? L’équité salariale? Les retombées sociales? L’approvisionnement éthique? La réponse à ces questions revêt une grande importance, dans la mesure seulement où elle se traduit en données structurées et vérifiables que des agents d’IA peuvent interpréter. Il peut s’agir de données de certification par des tiers, de propositions de valeur intégrées à un schéma d’encodage, ou de preuves de vérification des avis assorties d’un tampon d’horodatage. Cela n’a rien à voir avec une initiative marketing. Dans la conception d’une architecture de commerce agentif, il s’agit de prendre des décisions quant aux valeurs incarnées par votre marque et aux modalités permettant de les faire valoir auprès d’un agent d’IA jouant un rôle d’évaluateur.

Actuellement, moins de 1 % des entreprises sont en mesure de soutenir la concurrence à cet égard. Du fait que les modèles de citation intégrés aux systèmes d’IA se renforcent au fil du temps, les marques dont la notoriété repose sur des valeurs organisationnelles bénéficieront d’une visibilité décuplée à mesure que les populations d’agents d’IA iront en augmentant. Il s’agit d’une occasion à saisir qui n’est pas destinée à perdurer.

La réalité organisationnelle

Les conditions à remplir

Les trois paramètres à appliquer font appel à trois différentes capacités organisationnelles, et la plupart des entreprises ne tirent parti que de l’une d’elles.

L’application du premier paramètre amène à relever un défi sur le plan de l’exploitation de l’IA agentive et des contenus. La plupart des entreprises y affectent des équipes. C’est une question de priorité et de séquençage.

L’application du deuxième paramètre correspond à un défi opérationnel auquel doivent s’attaquer toutes les fonctions organisationnelles. Ce paramètre suppose nécessairement l’harmonisation de l’environnement technologique qui sous‑tend les activités commerciales avec la chaîne d’approvisionnement, la fonction finance et le service à la clientèle, s’agissant d’un objectif que la plupart des entreprises n’ont pas encore réussi à atteindre, même hors d’un environnement de commerce agentif. Le sentiment d’urgence est inédit. Il n’en va pas de même avec les lacunes organisationnelles.

Quant à l’application du troisième paramètre, elle correspond à un défi que doit surmonter l’équipe de direction. Ce paramètre suppose que les entreprises doivent prendre des décisions relativement à la définition de leurs valeurs organisationnelles, s’agissant de décisions qu’elles ont tendance à repousser – vu leur nature délicate – et qui doivent donner lieu à l’élaboration de déclarations structurées et vérifiables dont la portée va au-delà des lignes directrices à l’égard de la marque. C’est un exercice dont l’exécution ne peut pas être déléguée à une équipe de conception de contenus ou à une agence. Les entreprises doivent savoir comment inciter un agent d’IA à recommander leurs produits, plutôt que ceux de concurrents qui s’avèrent être des équivalents sur le plan fonctionnel.

Ce sont les entreprises qui feront preuve de cohérence dans l’application de ces trois paramètres qui seront à même de tirer leur épingle du jeu dans un environnement de commerce agentif, dans la mesure où leur cadre de renforcement de la confiance reposera sur leurs valeurs organisationnelles, où des contrôles seront intégrés à sa conception et où celle‑ci favorisera la prise de décisions éclairées dans la mise en œuvre d’un tel cadre. Quand tout l’écosystème s’articule autour d’un récit cohérent. Il ne s’agit pas d’un déploiement technologique. C’est une initiative transformationnelle.

Contributeurs :
Pramod Gopalakrishna, directeur, Chaîne de blocs et transformation par l’IA, Consultation – Technologie
Kyle Morton, conseiller, Consultation – Risque

La conclusion

La voie d’accès au marché a changé. Votre entreprise a‑t‑elle emboîté le pas au changement?

L’infrastructure habilitante est en place. Le protocole UCP est opérationnel. Les grandes plateformes d’IA peuvent prendre en charge les transactions commerciales. Depuis janvier 2025, l’achalandage des boutiques Shopify généré par des agents d’IA a été multiplié par six, tandis que le volume des commandes traitées par l’IA y a été multiplié par onze, et ce, avant même que la plupart des marques aient déployé le moindre effort intentionnel pour en tirer parti.

Les entreprises qui s’engagent dès maintenant dans un tel exercice transformationnel – en se concentrant sur la consolidation non seulement de leurs assises technologiques, mais également de leur cadre de renforcement de la confiance et du positionnement de leurs valeurs – seront à même de se doter de modèles de citation et d’influer sur les préférences des agents d’IA, de sorte qu’elles puissent bénéficier de retombées positives qui sont appelées à s’amplifier au fil du temps. Celles qui considèrent qu’il s’agit d’un simple exercice d’actualisation de la stratégie d’optimisation de leur visibilité dans les moteurs de recherche se retrouveront demain dans un monde où elles seront déjà dépassées par la réalité.

Trois paramètres d’optimisation de la visibilité sont applicables : Mon entreprise est‑elle visible pour les agents d’IA? Mon entreprise est-elle digne de confiance selon les agents d’IA? Pourquoi les agents d’IA privilégieraient-ils mon entreprise? Il s’agit de répondre successivement à ces trois questions, en fournissant des éléments probants que les agents d’IA peuvent véritablement interpréter. Votre énoncé de conception doit s’articuler autour de ces réponses.