Le commerce agentique exploite l’IA pour agir au nom des utilisateurs ou des entreprises. Les agents IA dédiés à l’e-commerce peuvent formuler des recommandations personnalisées, gérer les stocks et interagir avec les clients. Leur objectif : enrichir l’expérience utilisateur et optimiser l’efficacité opérationnelle.
Par Karly Cyr, Senior Director, Product Marketing, Commerce Cloud
Nous en prenons collectivement conscience : l’IA générative va transformer le commerce et la main-d’œuvre commerciale tels que nous les connaissons. Les merchandisers, développeurs, équipes logistiques et marketeurs utilisent déjà l’IA pour l’e-commerce afin d’automatiser les tâches répétitives et de gagner en productivité. Mais les outils à notre disposition vont devenir toujours plus autonomes et intelligents. Le commerce agentique est à nos portes.
Le commerce agentique est la prochaine étape de l’IA générative pour les entreprises en ligne. Contrairement aux bots qui se contentent d’exécuter des tâches simples à la demande des utilisateurs, les agents travailleront en étroite collaboration avec vos équipes. Voici comment cela fonctionne.
Selon une étude menée par Gartner , 33 % des entreprises adopteront l’IA agentique d’ici 2028, contre moins de 1 % aujourd’hui. En cause : la capacité de l’IA agentique à ouvrir une nouvelle ère de productivité et à résoudre des problématiques commerciales critiques à grande échelle. Là où les précédentes générations d’IA exigeaient des prompts minutieux et des ajustements constants de la part des équipes humaines, les outils de commerce agentique sont capables de poursuivre des objectifs de façon autonome, de prendre des décisions et de s’adapter dynamiquement à l’évolution du contexte, sans intervention humaine.
Le commerce agentique marque un tournant décisif : le marché bascule d’une IA d’assistance passive vers une IA d’autonomie et d’action. Les agents dédiés au commerce sont capables d’anticiper les besoins, d’analyser de vastes volumes de données et d’agir sur la base d’insights. Dans le commerce de demain, agents et collaborateurs travailleront main dans la main pour créer des expériences d’achat ultra-personnalisées et à fort taux de conversion.
Aujourd’hui, nous sommes déjà habitués à l’« IA prédictive » – qui analyse les données pour fournir des recommandations, des prévisions et des insights – et à l’« IA générative », qui apprend à partir des données et utilise des patterns pour générer textes, images, musiques et lignes de code. Les agents vont bien au-delà. Ils peuvent exécuter des tâches de manière autonome, prendre des décisions et même négocier avec d’autres agents en notre nom. Et ces nouveaux agents IA sont faciles à générer et à déployer, ouvrant ainsi la voie à un potentiel opérationnel considérable.
Marc BenioffCEO, Salesforce
La principale différence entre les bots et les agents e-commerce réside dans le fait que les agents sont proactifs, là où les bots se contentent de réagir. Les agents sont capables de planifier, de raisonner et d’orchestrer des actions complexes en toute autonomie, sans nécessiter de supervision constante. Contrairement aux copilotes et aux chatbots qui dépendent des sollicitations humaines et peinent face aux tâches complexes ou multi-étapes, les agents e-commerce offrent un niveau de sophistication inédit. Ils agissent de manière autonome : ils récupèrent les bonnes données commerciales à la demande, élaborent des plans d’action pour n’importe quelle tâche et les exécutent sans intervention humaine.
Les agents orientés client font également passer les chatbots et autres interactions d’achat basées sur l’IA à un niveau supérieur. Contrairement aux chatbots traditionnels, les agents sont capables de raisonner, d’apprendre et de s’adapter. Une fois intégrés à vos différents canaux de vente, ils peuvent accéder aux données de catalogue, de produits, aux préférences clients et aux données comportementales pour engager des conversations commerciales personnalisées et naturelles.
À l’image d’un véhicule autonome, les agents dédiés au commerce exploitent les données en temps réel pour s’adapter à l’évolution du contexte et opérer de façon indépendante, dans le cadre de garde-fous personnalisés. Chaque interaction client est ainsi éclairée, pertinente et apporte une forte valeur ajoutée. Et lorsque c’est souhaité, les agents e-commerce peuvent transférer en toute fluidité un dossier à un collaborateur humain, avec un résumé de l’échange, un aperçu du profil client et des recommandations sur les prochaines étapes à suivre.
Découvrez comment les leaders naviguent dans la nouvelle ère de l’IA.
Les agents e-commerce possèdent des attributs uniques qui leur permettent de mener à bien leurs tâches et de produire des résultats à fort impact pour votre entreprise. Ces attributs sont les suivants :
Rôle (quelle tâche leur confier)
Décrivez en langage naturel la tâche que vous souhaitez confier à un agent. Par exemple, si vous constatez qu’un article se vend mal, vous pouvez demander à un agent e-commerce d’élaborer une nouvelle stratégie de merchandising ou de promotion. L’agent recherchera alors des ressources associées sémantiquement dans les métadonnées de votre entreprise. En s’appuyant sur sa connaissance contextuelle de votre activité, il suggérera automatiquement des sujets et des actions pour mener à bien le projet ou la tâche.
Données (un socle de connaissances fiable et lisible par les machines)
Les canaux e-commerce évoluent rapidement, et les stratégies traditionnelles ne suffisent plus. Les entreprises doivent désormais optimiser non seulement l’expérience client, mais aussi l’interprétation par les machines. Les systèmes de découverte pilotés par l’IA s’appuient de plus en plus sur des données structurées et lisibles par les machines. Les entreprises ont donc tout intérêt à privilégier des données produit structurées (comme les balises schema.org et les standards GS1) pour indiquer aux machines exactement ce qu’est un article : prix, marque, couleur, dimensions, compatibilité, données de durabilité, etc.
La performance d’un agent dépend directement de la qualité des données auxquelles il a accès : il s’appuie sur des informations fiables, cohérentes et structurées pour prendre des décisions éclairées, aussi bien pour les utilisateurs professionnels que pour les consommateurs. Lorsque les données produit, tarifaires, de stock, de logistique et d’expérience client sont fragmentées entre différents systèmes ou présentées dans des formats incohérents, les agents peinent à interpréter les offres avec précision, à évaluer leur valeur ou à communiquer de manière fiable. En revanche, lorsque vos données relatives au commerce, au marketing et au service client sont unifiées dans un format unique, cohérent et structuré, elles peuvent être exploitées rapidement, par vos équipes comme par vos agents IA.
Actions (quelles capacités leur confiez-vous)
Les actions sont les tâches prédéfinies qu’un agent peut exécuter dans le cadre de sa mission, en réponse à un déclencheur ou à une instruction. Chaque action doit s’appuyer sur des workflows robustes pilotés par API, garantissant rapidité et interopérabilité entre différentes plates-formes.
Par exemple, un marchand peut déployer un agent chargé de créer une promotion pour écouler un surplus de stock en ciblant un groupe de clients spécifique. Dans un premier temps, l’agent IA du détaillant identifie le surplus de stock grâce à des données unifiées et structurées, issues de son système de gestion des stocks. Il les croise ensuite avec des segments clients pour repérer les acheteurs à fort potentiel les plus susceptibles d’être intéressés. Grâce à des workflows pilotés par API, l’agent génère alors automatiquement une promotion à durée limitée dans le système de tarification, crée les contenus de campagne ciblés dans la plate-forme d’automatisation marketing et met à jour les fiches produits éligibles sur l’ensemble des vitrines digitales. Comme chaque action repose sur des données standardisées et lisibles par les machines ainsi que sur des API interopérables, l’agent peut lancer la promotion instantanément, garantir la cohérence sur tous les canaux et ajuster dynamiquement les offres en fonction de l’évolution des niveaux de stock.
Garde-fous (ce qu’ils ne doivent pas faire)
Lorsque vous créez un agent, vous savez exactement ce que vous voulez lui faire faire. Mais vous devez également définir des garde-fous et préciser, avec rigueur, ce que vous ne voulez pas qu’il fasse. Ces limites peuvent prendre la forme d’instructions en langage naturel pour solliciter l’assistance d’un humain, ou s’appuyer sur des fonctionnalités de sécurité intégrées, comme le Einstein Trust Layer de Salesforce.
Canal (où opèrent-ils)
Les canaux sont les applications au sein desquelles les agents peuvent opérer : votre site web, une application de messagerie comme WhatsApp, votre CRM, votre application mobile, Slack, etc.
Imaginez toutes les informations qu’une équipe de merchandising e-commerce ou marketing devrait collecter pour se lancer : les performances commerciales de produits et de catégories spécifiques, les résultats des actions marketing pour évaluer la réussite des campagnes précédentes, ainsi que les données clients telles que l’historique de commandes, les préférences et les recherches produits. La collecte de ces informations pourrait prendre des jours, parfois même des semaines.
Avec les agents, tout cela peut être accompli en un instant. Un merchandiser peut simplement créer un agent chargé de collecter ces métriques et ces données de façon régulière, puis de suggérer des promotions personnalisées pour des segments de clientèle précis. Par exemple, un merchandiser dans le prêt-à-porter pourrait créer un agent avec ce prompt : « Suggère des promotions hebdomadaires pour nous aider à écouler les trois articles les moins performants de chaque catégorie sur notre site. » En définitive, les agents vous permettent de booster vos ventes et de simplifier votre marketing grâce à des promotions personnalisées, générées automatiquement à partir d’insights en temps réel sur votre activité.
Stimulez les conversions grâce à l’analyse de données alimentée par l’IA. Les merchandisers ont une meilleure idée du comportement des acheteurs et des produits les plus vendus. Ils découvrent également ce que les acheteurs achètent souvent ensemble. Grâce à l’IA, ils peuvent mettre en place des actions ciblées pour améliorer les performances commerciales, renforcer la valeur à vie des clients et réaliser les ambitions de l’entreprise.
Créez rapidement et de façon fiable des descriptions pour vos fiches produits, en vous appuyant sur une compréhension approfondie de votre inventaire. Les agents peuvent également mettre à jour et actualiser ces descriptions à partir des avis clients sur des produits spécifiques, vous permettant ainsi de répondre de manière proactive aux questions et préoccupations des acheteurs avant qu’ils ne finalisent leur achat. Par exemple, les agents peuvent inclure des détails inédits tels que : « La majorité des clients indiquent que ce t-shirt taille petit. Si vous hésitez entre deux tailles, privilégiez celle au-dessus ! »
Les agents dédiés aux acheteurs sont de véritables concierges digitaux : ils offrent une assistance personnalisée en guidant les recherches produits et en proposant un accompagnement sur mesure sur les sites e-commerce, les chats ou les applications de messagerie comme WhatsApp. Voici comment ils fonctionnent.
Découverte de produits : les consommateurs bénéficient d’une expérience d’achat accélérée et simplifiée grâce à l’utilisation du langage naturel, que ce soit sur les vitrines digitales, les applications de messagerie ou les applications retail. Par exemple, au lieu de filtrer par catégorie et de comparer des produits, un acheteur peut simplement soumettre un prompt à un agent pour trouver ce dont il a besoin : « Je pars camper dans le nord-ouest. Peux-tu me dire l’équipement et les provisions dont j’aurai besoin ? Je souhaite dépenser moins de 500 € au total. » Vos clients bénéficient ainsi d’une expérience d’achat plus fluide. Quel est l’avantage pour les retailers ? Un temps de navigation réduit et une augmentation du taux d’ajout au panier.
Recommandations produits : les agents peuvent analyser les données clients pour proposer des recommandations personnalisées, renforçant ainsi la satisfaction et la fidélité. Par exemple : si un acheteur recherche une nouvelle paire de chaussures de running, un agent de recommandation peut suggérer certains articles en fonction des données commerciales, des stocks disponibles et des préférences de l’acheteur, comme la pointure, le type de terrain ou d’autres critères.
Gestion des commandes : les agents peuvent également suivre les commandes et assurer un support post-achat fluide, en prenant en charge les demandes courantes de type « Où en est ma commande ? » (WISMO), ce qui réduit le recours au service client. Ils peuvent aussi gérer les retours et les modifications de commandes. Résultat : moins de retours, une satisfaction client en hausse et un coût de traitement des requêtes en baisse.
Évolutivité. Dans un marché de plus en plus concurrentiel, il est essentiel de devancer ses concurrents grâce à l’innovation et à des stratégies de croissance ambitieuses. Les agents sont la réponse aux besoins d’évolutivité des acteurs de l’e-commerce. Imaginez que votre productivité s’envole et que vos décisions gagnent en pertinence grâce à des agents dotés d’une connaissance approfondie de votre entreprise. Et maintenant, imaginez que ces agents soient capables de créer d’autres agents eux-mêmes.
Moins de changements de contexte. Vous n’avez qu’à demander ce dont vous avez besoin. Déployez vos agents et commencez à envoyer vos prompts depuis une fenêtre de chat centralisée, accompagnée d’un panneau affichant les opérations en cours.
Personnalisation e-commerce à la demande. Adapter l’expérience à chacun de vos clients n’a jamais été aussi simple. Ancré dans vos données, vous avez la certitude que, lorsque les acheteurs recherchent des produits spécifiques, demandent des services ou envoient des requêtes particulières, vos agents y répondent de manière fiable et adaptative.
Une mise sur le marché accélérée. Avec le commerce agentique, vous mettez vos produits sous les yeux de vos prospects plus efficacement que jamais. Bénéfice supplémentaire : vous pouvez consacrer davantage d’attention aux tâches stratégiques et humaines, comme la R&D, le développement commercial et l’innovation produit.
La prochaine ère du commerce exigera des capacités agentiques pour acquérir de nouveaux clients et les fidéliser. Agentforce Commerce est une plate-forme e-commerce agentique dotée d’outils d’IA prêts à l’emploi, conçus pour transformer chaque conversation en opportunité de vente et augmenter votre chiffre d’affaires. Des agents intégrés, associés à une IA prédictive et générative avancée, vous permettent d’enrichir l’expérience d’achat, de booster votre productivité et de disposer d’une main-d’œuvre digitale capable de maîtriser toutes les compétences dont vous avez besoin. L’innovation continue de la plate-forme vous aide à garder une longueur d’avance sur la concurrence, garantissant que votre entreprise prospère quoi qu’il arrive.
Le commerce agentique désigne l’utilisation d’agents IA autonomes capables d’agir au nom de clients ou d’entreprises pour accomplir des tâches complexes, telles que la recherche de produits, la négociation ou la gestion des achats.
Les consommateurs bénéficient d’une assistance hautement personnalisée et proactive, d’un gain de temps, de décisions d’achat optimisées et d’une expérience d’achat fluide, le tout avec un minimum d’efforts.
Les entreprises peuvent utiliser l’IA agentique pour automatiser le service client, personnaliser la découverte de produits, gérer la logistique de leur chaîne d’approvisionnement, optimiser la tarification et renforcer la détection des fraudes.
Il repose sur l’IA avancée, l’apprentissage machine, le traitement du langage naturel, l’apprentissage par renforcement et des algorithmes sophistiqués de prise de décision.
Les préoccupations éthiques portent notamment sur la confidentialité des données, la transparence des actions de l’IA, le risque de biais dans les décisions autonomes et la responsabilité liée aux comportements des agents.
Le commerce agentique est appelé à révolutionner le shopping en ligne et à ouvrir la voie à des interactions numériques plus intelligentes, proactives et personnalisées, capables d’anticiper les besoins des utilisateurs.
Le protocole de commerce agentique définit les règles et standards régissant les interactions des agents logiciels autonomes et la réalisation de transactions en toute indépendance, pour le compte d’utilisateurs ou d’entreprises. Il encadre la prise de décision automatisée et son exécution en toute sécurité au sein des places de marché digitales.
