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 de plus en plus d’endroits.

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

Un agent de commerce agentique fonctionne en commençant par une demande ou une invite de l’utilisateur. Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels, qui donnent des réponses statiques et uniques, les agents modernes sont conçus pour interpréter ces demandes, tenir compte du contexte, s’adapter à la volée et décider comment aller de l’avant.

L’entrée peut également lancer une conversation pour lancer une action axée sur un objectif. Par exemple, si vous faites une demande très large comme « J’ai besoin d’une nouvelle chemise », l’agent de vente au détail IA peut vous répondre en demandant plus de détails, par exemple si vous souhaitez un motif ou un certain type de tissu, ou pour quel type d’occasion la chemise serait portée.

Les agents automatisent ensuite la recherche et la découverte des produits. Au lieu de se contenter d’effectuer une recherche sur un seul site Web, l’agent peut effectuer des recherches sur plusieurs plateformes de commerce électronique, accéder et analyser les spécifications, les avis et les évaluations des produits, 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 peut les raisonner activement en fonction des paramètres initiaux de l’utilisateur et de sa propre compréhension de ce qui constitue une bonne affaire ou la meilleure adéquation.

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 sécurisé avec les garde-fous, les autorisations et les technologies appropriés en place. Cependant, 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 un remboursement ou une rétrofacturation fonctionnerait-il si un agent, et non une personne, effectuait un achat ? Ou qui serait responsable en cas de problème : le consommateur, l’entreprise qui a créé le bot, le détaillant ou peut-être quelqu’un d’autre ?

Des autorisations utilisateur claires et faciles à définir seront essentielles dans ce nouvel environnement, car plus un agent d’IA a d’autonomie, plus il sera important de fixer des limites et des directives claires.

La transparence sera également essentielle pour instaurer la confiance, les utilisateurs recevant une explication claire de la raison pour laquelle un agent a pris certaines mesures. Cette transparence sera particulièrement utile si les 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 pour régir ces agents seront également nécessaires, afin que les utilisateurs et les commerçants puissent savoir comment les transactions peuvent être résolues lorsque des problèmes surviennent et que les consommateurs puissent avoir confiance que leurs données d’achat et de paiement seront protégées.

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.