Aujourd'hui, les agents d'IA agentiques entièrement autonomes pour les consommateurs sont encore en train d'émerger, mais les logiciels qui alimentent ces agents apparaissent dans un plus grand nombre d'endroits.

Pour permettre ce type d'achats, Mastercard a annoncé en avril sa technologie Agent Pay, qui permet à des agents d'achat IA vérifiés d'effectuer des transactions au nom des consommateurs et des entreprises.

Un agent commercial agentique travaille à partir d'une demande de l'utilisateur, ou d'une invite. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels, qui donnent des réponses statiques et ponctuelles, les agents modernes sont conçus pour interpréter ces demandes, tenir compte du contexte, s'adapter à la volée et décider de la marche à suivre.

Ces informations peuvent également permettre d'entamer une conversation afin de lancer une action orientée vers un objectif. Par exemple, si vous formulez une demande très générale telle que "J'ai besoin d'une nouvelle chemise", l'agent de vente au détail IA peut vous répondre en vous demandant des précisions, par exemple si vous souhaitez un motif ou un certain type de tissu, ou pour quel type d'occasion la chemise sera portée.

Les agents automatisent ensuite la recherche et la découverte des produits. Au lieu de se contenter d'effectuer des recherches sur un seul site web, l'agent peut effectuer des recherches sur plusieurs plateformes de commerce électronique, accéder aux spécifications des produits, aux critiques et aux évaluations et les analyser, comparer les prix en temps réel et évaluer les délais d'expédition, les politiques de retour et d'autres détails logistiques.

À partir de là, l'agent ne se contente pas de présenter une liste d'options, mais il peut les analyser activement en fonction des paramètres initiaux de l'utilisateur et de sa propre compréhension de ce qui constitue une bonne affaire ou la meilleure solution.

Les agents d'intelligence artificielle comportent trois éléments clés qui les aident à prendre des décisions :

• La mémoire : Les nouveaux agents d'IA peuvent mémoriser les préférences, les tailles et les achats antérieurs d'un utilisateur, ce qui facilite l'identification de la réponse idéale à une demande d'achat.
• Outils : Les agents ont accès à des API et à des bases de données externes qui leur permettent de trouver de nouvelles informations et d'agir.
• Raisonnement : Un agent peut décomposer une demande complexe en étapes structurées et exploitables, au lieu de se contenter d'offrir une réponse unique et statique. Il peut déterminer les outils auxquels il doit accéder, les informations qu'il doit recueillir et la manière dont il peut atteindre ses objectifs.

Le commerce agentique peut être sûr si l'on met en place les garde-fous, les autorisations et les technologies adéquats. Toutefois, cette nouvelle forme de commerce présente certainement de nouveaux défis pour les détaillants, les entreprises technologiques et les consommateurs, en particulier dans les cas où les achats ne se déroulent pas comme prévu.

Par exemple, comment fonctionne un remboursement ou une rétrofacturation si c'est un agent, et non une personne, qui effectue l'achat ? Ou qui serait responsable en cas de problème : le consommateur, l'entreprise qui a créé le robot, le détaillant ou peut-être quelqu'un d'autre ?

Des autorisations claires et faciles à définir pour les utilisateurs seront essentielles dans ce nouvel environnement, car plus l'agent d'IA sera autonome, plus il sera important de fixer des limites et des lignes directrices claires.

La transparence sera également essentielle pour instaurer la confiance, les utilisateurs recevant une explication claire des raisons pour lesquelles un agent a pris certaines mesures. Cette transparence sera particulièrement utile si des cybercriminels tentent de tromper un agent d'IA en déclenchant des achats à l'aide de signaux trompeurs ou en imitant des offres légitimes.

Des normes et des cadres régissant ces agents seront également nécessaires pour que les utilisateurs et les commerçants sachent comment les transactions peuvent être résolues en cas de problème et que les consommateurs puissent avoir confiance dans la protection de leurs données d'achat et de paiement.

Le commerce agentique devrait rapidement s'étendre à de nombreux secteurs du commerce électronique au cours de l'année prochaine, avec la possibilité que certains utilisateurs utilisent un chatbot pour effectuer la plupart de leurs futurs achats.

Ces agents d'IA devraient devenir plus complexes et plus spécialisés, avec la possibilité d'automatiser davantage les utilisateurs s'ils le souhaitent. En outre, il pourrait y avoir davantage de systèmes multi-agents, dans lesquels plusieurs de ces robots d'IA travaillent de concert pour accomplir des tâches plus compliquées qu'un seul robot ne pourrait pas accomplir seul.