Agentic commerce en 2026 : définition, UCP et implications concrètes pour les marchands

Agentic commerce : une évolution majeure de la manière dont les achats se déclenchent

L’agentic commerce désigne un mode d’achat où l’intelligence artificielle ne se limite plus à assister une recherche ou à fournir des recommandations. Elle contribue à exécuter une intention, dans un cadre défini. Concrètement, un agent peut aider à préciser un besoin, sélectionner une option, appliquer des contraintes comme un budget, une préférence de marque ou un délai de livraison, puis initier une transaction et orchestrer les étapes qui suivent. Ce n’est pas uniquement une amélioration de l’expérience. C’est une transformation du modèle de distribution, parce que l’interface humaine n’est plus forcément le point central du parcours.

Pour les marchands et marchandes eCommerce, l’intérêt principal est double. D’un côté, l’agentic commerce peut réduire les frictions, notamment sur des paniers complexes, des catalogues volumineux ou des scénarios où la comparaison est coûteuse en temps. De l’autre, il ouvre un canal supplémentaire, où la compétition se joue différemment. Non seulement sur l’attractivité de l’offre, mais aussi sur la capacité à la rendre compréhensible et actionnable par des systèmes automatisés.

Pourquoi UCP est au cœur du sujet

L’Universal Commerce Protocol (UCP) s’inscrit dans une logique de standardisation. Si l’agentic commerce doit passer de démonstrations à une adoption large, l’écosystème a besoin d’un langage commun entre les agents, les plateformes et les systèmes marchands. UCP vise précisément à rendre ces échanges plus universels, en permettant à un agent de découvrir ce qu’un marchand ou une marchande peut supporter, d’interroger des informations critiques, puis d’exécuter des étapes transactionnelles de manière plus robuste.

En d’autres termes, UCP ne représente pas seulement une annonce technologique. C’est un indicateur que les acteurs et actrices majeurs cherchent à industrialiser le commerce agentique, en réduisant les obstacles d’intégration. Pour les organisations, c’est un signal de maturité. Lorsqu’un protocole émerge, il influence rapidement la manière dont les plateformes, les partenaires et les surfaces d’achat structurent leurs priorités.

Ce que ça implique dans la pratique : la transaction devient un processus compatible

Dans un commerce plus agentique, plusieurs éléments deviennent non négociables. Un agent a besoin d’informations fiables, structurées et actualisées pour pouvoir agir. La disponibilité, les prix, les variantes, les politiques de livraison et de retour, la conformité et même certaines règles de service doivent être exprimées de manière cohérente. Le commerce ne se résume plus à convaincre un visiteur ou une visiteuse. Il s’agit aussi de rendre l’offre exécutable dans un environnement où la décision et l’action peuvent être partiellement automatisées.

Cette compatibilité touche directement l’architecture. Plus un commerce repose sur des systèmes capables d’échanger proprement l’information, plus il devient apte à accueillir des interactions agentiques. À l’inverse, un environnement où la donnée est fragmentée, où les règles sont implicites ou où les stocks et prix ne reflètent pas la réalité opérationnelle, devient difficilement compatible avec des parcours transactionnels initiés par des agents.

Pourquoi les marchand(e)s sur Shopify sont bien positionné(e)s dans ce contexte

L’avantage compétitif ne réside pas seulement dans le fait d’être sur une plateforme populaire. Il se situe dans l’alignement entre la plateforme, les standards émergents et la qualité des fondations de données. Le fait que Shopify ait co-développé UCP avec Google est un signal clair de direction. Shopify se positionne pour que son écosystème soit prêt à soutenir des expériences de commerce de plus en plus agentiques. Dans la mesure où la découvrabilité et la compréhension par l’IA reposent fortement sur la structuration et la cohérence des données, les plateformes qui accélèrent ces fondations donnent un avantage mécanique à leurs marchands et marchandes.

Cela ne signifie pas que tout est automatique ni que la préparation est déjà complétée. Cela signifie plutôt que le socle est plus favorable. Une architecture unifiée, des pratiques de structuration plus avancées et des trajectoires produit alignées avec les standards en émergence.

De la conversation à l’exécution : continuité logique avec les annonces précédentes

Au cours des dernières années, plusieurs annonces ont porté sur l’IA conversationnelle en commerce, notamment autour de la recherche assistée, du service client ou de la génération de contenu. L’agentic AI s’inscrit dans la continuité, mais franchit une étape décisive. Elle relie la compréhension à l’action. Là où l’IA conversationnelle améliorait l’expérience d’information, l’agentic AI vise l’expérience de transaction et d’orchestration. Pour les marchands et marchandes, cela se traduit par un changement d’exigence. Il faut être non seulement convaincant, mais aussi exécutable.

Quelle est la différence entre l’annonce Shopify x ChatGPT (2025) et l’annonce Google UCP (2026)?

L’annonce de 2025 autour de ChatGPT s’inscrivait principalement dans une logique d’IA conversationnelle. Elle visait à enrichir l’expérience de découverte, d’assistance et d’information, en rendant les interactions plus naturelles et plus efficaces pour la clientèle. Autrement dit, l’IA améliorait surtout la manière de trouver, comprendre et choisir. À l’inverse, l’annonce 2026 autour du protocole UCP marque une étape plus structurante pour le commerce. On ne parle plus seulement d’une interface conversationnelle, mais d’une couche de compatibilité conçue pour des agents capables de déclencher et d’orchestrer des actions transactionnelles. Le passage est significatif. Du dialogue qui guide vers un cadre qui rend l’offre non seulement découvrable, mais réellement exécutable par des agents, de façon standardisée et sécurisée. Pour plus de contexte, notre analyse de l’annonce 2025.

Ce que cela change pour les consommateur(trice)s et les marchand(e)s : un exemple concret

Prenons maintenant un scénario de quincaillerie. Une personne veut repeindre sa terrasse et demande à Gemini une peinture extérieure adaptée au bois traité, résistante aux UV, compatible avec un climat humide, dans une couleur précise, avec une quantité estimée selon la surface, et disponible pour un ramassage en magasin le samedi matin. Aujourd’hui, ce type d’achat exige souvent de multiples recherches, des comparaisons techniques, des approximations sur la quantité, puis une vérification manuelle des stocks et des accessoires requis. Dans un commerce agentique, l’agent peut convertir l’intention en panier complet et cohérent. Il sélectionne une peinture qui respecte les contraintes, calcule la quantité selon la surface, ajoute l’apprêt et les outils compatibles, vérifie l’inventaire local, puis propose une option de collecte ou de livraison avant de finaliser l’achat. Pour que ce parcours soit possible et favorable au marchand et marchande (par exemple sur Shopify), la stratégie eCommerce doit être agent-ready : données produits structurées et exhaustives (substrats, usages, compatibilités, couvertures, contraintes climatiques), signaux fiables de prix et de disponibilité, informations logistiques à jour et relations explicites entre produits complémentaires afin que l’agent puisse composer un panier sans erreur. Dans ce contexte, la découvrabilité ne se joue plus uniquement sur l’interface, mais sur la capacité du catalogue à être compris et actionné correctement par des agents.

Comment se préparer dès maintenant : une approche orientée opérations et fondations

Se préparer à l’agentic commerce en 2026 ne consiste pas à ajouter un agent sur son site. La préparation réelle passe par des fondations qui rendent l’offre robuste, lisible et fiable. Dans un monde agentique, une incohérence de stock, une politique ambiguë, un catalogue mal structuré ou une donnée incomprise se traduit par une transaction impossible ou par une perte de confiance. Les organisations gagnantes aborderont donc ce sujet comme un chantier de maturité commerciale et opérationnelle.

La première priorité consiste à solidifier la qualité et la structure de la donnée. Il faut que le catalogue exprime clairement ce qu’est le produit, ce qu’il comprend, pour qui il est conçu et dans quelles conditions il peut être livré, retourné ou supporté. L’agentic commerce valorise particulièrement les attributs précis, les variantes correctement définies et les identifiants consistants. La seconde priorité consiste à fiabiliser les signaux dynamiques, notamment l’inventaire, les prix et les délais. Un agent n’interagit pas avec une promesse marketing. Il interagit avec une réalité opérationnelle. La troisième priorité consiste à améliorer la compatibilité des systèmes, parce que l’agentic commerce repose sur la capacité à enchaîner des étapes transactionnelles sans friction excessive.

Enfin, il est essentiel d’aborder le sujet sous l’angle de la gouvernance. Qui valide ce qu’un agent peut faire? Quelles actions exigent une confirmation? Comment encadre-t-on les exceptions, les substitutions, les annulations, les retours? Ce sont ces décisions, autant que la technologie, qui détermineront la capacité à tirer un avantage réel de l’agentic commerce.

Ce que l’agentic commerce change pour la compétition

L’agentic commerce introduit une compétition plus structurelle. Les marchands et marchandes ne seront pas seulement comparés sur la valeur perçue, mais aussi sur la capacité à être compris(es) et actionné(e)s efficacement. Les organisations qui investissent tôt dans la structuration des données, dans la fiabilité opérationnelle et dans l’architecture unifiée pourront capter plus rapidement les bénéfices de ce nouveau canal. En effet, 51 % des dirigeants et dirigeantes retail, et CPG dans des organisations qui utilisent la GenAI indiquent avoir des agents d’IA en production et 37 % des dirigeants et dirigeantes retail, et CPG déclarent que leur organisation a déjà lancé plus de 10 agents d’IA (1). À l’inverse, celles qui abordent l’agentic AI comme une simple couche d’interface risquent d’être limitées par des fondations insuffisantes.

Comment adapter une stratégie SEO et GEO à un contexte de commerce agentique

Dans un contexte de commerce agentique, le SEO demeure essentiel pour capter la demande humaine, mais il ne suffit plus à lui seul. À mesure que les agents d’IA deviennent des intermédiaires d’achat capables de comparer, recommander et même exécuter des transactions, les entreprises doivent aussi optimiser leur découvrabilité et leur compréhension par les modèles de langage. C’est précisément l’objectif du GEO (Generative Engine Optimization) ou du GSO (Generative Search Optimization) : structurer l’information, les données produits et les preuves de crédibilité de façon à être correctement interprétées, citées et priorisées par les systèmes d’IA. Autrement dit, on ne se bat plus uniquement pour une position dans une page de résultats, mais pour être sélectionné comme réponse fiable et actionnable dans des parcours où la décision se prend via l’IA. Dans cette perspective, le GEO devient un avantage compétitif direct. Il renforce la lisibilité machine, la cohérence des signaux (produits, prix, disponibilité, politiques) et la capacité à émerger dans un nouveau canal d’acquisition et de conversion piloté par l’intention. Pour approfondir, voir notre article : SEO vs GSO : Quelles sont les stratégies gagnantes pour booster votre eCommerce avec l’IA?

Quels sont les impacts potentiels pour les entreprises B2B

En B2B, l’agentic commerce pourrait accélérer une transformation déjà amorcée : l’automatisation des achats récurrents, la rationalisation des parcours complexes et l’orchestration de règles commerciales avancées. Là où le B2C bénéficie surtout d’un gain de fluidité, le B2B peut y trouver un levier de productivité mesurable, notamment pour des catalogues volumineux, des configurations de produits, des niveaux de prix négociés, des contraintes de conformité, des conditions de livraison spécifiques ou des politiques d’approbation internes. Un agent peut, par exemple, assister un acheteur ou une acheteuse en traduisant une intention en panier conforme aux contrats (prix, disponibilité, substitutions permises, délais, MOQ), puis en initiant la transaction selon les règles d’autorisation de l’entreprise. Pour les organisations B2B, l’enjeu devient donc stratégique : structurer la donnée, clarifier les règles et fiabiliser les signaux opérationnels afin d’être prêt à travailler avec des agents non seulement pour vendre, mais aussi pour réduire les frictions côté achat et renforcer la qualité du service aux comptes.

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