Le commerce agentique désigne des parcours d’achat où un agent IA agit de bout en bout pour l’utilisateur : il comprend l’intention (“trouve-moi des bottes de pluie écoresponsables sous 120 € livrées avant vendredi”), cherche, compare, vérifie les contraintes (prix, délais, retours, compatibilité), demande validation si besoin, puis paye et suit la commande. L’idée clé : l’IA “ferme la boucle” sans que l’utilisateur doive jongler entre sites, applis et formulaires. Les réseaux de paiement (Visa/Mastercard), des PSPs et des plateformes e-commerce présentent désormais ce modèle comme la prochaine étape du e-commerce, car il réduit la friction et transforme la recherche en achat en un seul flux conversationnel. 

Concrètement, depuis fin septembre 2025, ChatGPT “Instant Checkout” permet déjà d’acheter des produits d’Etsy (et prochainement de Shopify) directement dans le chat, sans ouvrir un site marchand—une première mise en pratique à grande échelle du commerce agentique. 

Pour qu’une offre soit proposée, comparée et achetée, elle doit être :

• Accessible par l’IA (connectivité),
• Compréhensible (structuration sémantique),
• Fiable (cohérence et conformité),
• Transactable (paiement délégué),
• Justifiable (valeurs, preuves, avis).

Les 3 protocoles cœur du commerce agentique

1. ACP : Agentic Commerce Protocol — le “langage” des achats par IA

ACP est un standard ouvert co-porté par OpenAI et Stripe qui définit comment un agent, un utilisateur et une entreprise se parlent pour réaliser un achat : état de la conversation, sélection produit, checkout, statut de commande, et partage sécurisé des moyens de paiement (“delegated payment”). ACP inclut des spécifications pour Agentic Checkout, Delegated Payment et Product Feed. OpenAI l’utilise pour Instant Checkout et l’a ouvert pour que tout marchand ou plateforme puisse s’y brancher. En bref : ACP normalise le moment transactionnel dans les expériences IA. 

Pourquoi c’est un game-changer ?

Avant ACP, chaque intégration “acheter dans un assistant” était du sur-mesure fragile (API disparates, paiements non portables). ACP défragmente : un agent compatible ACP peut dialoguer avec n’importe quel marchand compatible ACP, quel que soit son PSP. Résultat : moins de friction, plus de portée, et de nouveaux canaux d’acquisition “within-assistant”. 

2. MCP : Model Context Protocol — le “USB-C” pour brancher vos données & outils

MCP (par Anthropic, open-source) est un protocole pour connecter des assistants IA à des données et des outils externes via des “serveurs MCP” (qui exposent ressources, actions, workflows) et des “clients MCP” (les assistants). Pensez-y comme à un port universel : catalogues, stocks, CRM, tarifs, orchestrations logistiques ou SAV deviennent exploitables en temps réel par l’IA, avec permissions et sécurité. 

Pourquoi c’est un game-changer ?

MCP standardise la découverte et l’exécution d’outils côté marchand (par ex. “getAvailability”, “quoteShipping”, “initiateReturn”). Couplé à ACP (qui standardise le paiement & le checkout), on obtient un duo bout-en-bout : MCP pour voir & agir, ACP pour encaisser & confirmer. 

3. AP2 : Agent-to-Payment Protocol — le “Terminal Universel” pour les paiements délégués par IA

AP2 (par Google) est un protocole conçu pour permettre à un agent d’intelligence artificielle d’initier, authentifier et confirmer un paiement au nom de l’utilisateur, sans exposer ses données sensibles.

Pensez-y comme à un terminal de paiement universel que les assistants IA peuvent utiliser : lorsque l’utilisateur approuve une transaction (“ok, règle cette commande”), l’agent se connecte via AP2 à un wallet sécurisé (Google Pay, Android Wallet, ou PSP compatible) pour déclencher la transaction dans un cadre standardisé, auditable et sécurisé.

AP2 gère toute la chaîne d’autorisation :

• création d’une intention de paiement (montant, devise, marchand, contexte),
• authentification forte (biométrie, device, code),
• signature cryptographique et exécution,
• confirmation à l’agent et au marchand.

Stratégie “Agent-Ready” : les actions clés pour les annonceurs

Attention cependant, L’IA ne peut pas vendre ce qu’elle ne comprend pas, ni recommander ce qu’elle ne peut pas justifier. Vous devez avant travailler sur  : 

1. Structuration & enrichissement des données = le langage que les IA comprennent

2. GEO = la stratégie pour être proposé dans leurs réponses

👉 Sans l’un ni l’autre, vous êtes invisibles, aucune IA ne peut vous comprendre, recommander ni vendre.

C’est pourquoi ils constituent les deux pré-requis absolus de toute stratégie Agent-Ready.

Pour être visibles et choisis dans ce nouvel écosystème, les marques doivent être comprises, accessibles et fiables.

Voici les 5 étapes à franchir pour devenir “Agent-Ready”.

1. Structurer vos données

⇒ Être compris, pas seulement lu

Les intelligences artificielles ne lisent pas les pages web comme les humains : elles analysent des données précises et structurées.

Pour être compris, un produit doit exposer des attributs clairs — prix, stock, délais, labels, garanties — dans des formats normalisés.

Cela passe par un travail de nettoyage et de centralisation des informations dans un PIM (Product Information Management), et par l’ajout de balisage sémantique (comme Schema.org ou JSON-LD) sur vos fiches produits.

Ces schémas décrivent vos offres dans un langage lisible par les IA : Product, Offer, FAQ, AggregateRating…

Une fois ces éléments en place, vos données deviennent cohérentes, interprétables et comparables.

Elles peuvent être utilisées par les moteurs d’IA pour filtrer (“prix < 100 €”) ou justifier une recommandation (“livré sous 2 jours, stock confirmé”).

À faire :

• Centraliser les données produits et commerciales.
• Ajouter tous les attributs essentiels (prix, stock, délais, conditions).
• Structurer vos pages avec un balisage standardisé.
• Garantir la cohérence en temps réel entre le site et le back-office.

2. Enrichir vos contenus

⇒ Être trouvé, cité et recommandé

Une IA ne cherche pas un site, elle cherche une réponse précise à une intention conversationnelle : “casque audio sans fil à moins de 200 €”, “chaussures vegan éco-responsables”.

Pour qu’elle vous recommande, il faut qu’elle comprenne ce que vous proposez, qu’elle puisse le justifier et s’y fier.

C’est tout l’enjeu du GEO (Generative Engine Optimization), qui consiste à rendre vos contenus complets, crédibles et alignés sur les besoins exprimés en langage naturel.

Cela implique d’écrire des résumés produits factuels et neutres, de rédiger des FAQ structurées (schema.org/FAQPage) répondant à des contraintes concrètes (“livraison”, “garantie”, “compatibilité”), et de publier des contenus experts (guides, comparatifs, how-to) exploitables par les modèles génératifs.

En parallèle, il faut exposer vos signaux de confiance (avis vérifiés, labels, certifications) et s’assurer de la cohérence parfaite entre ce que vous déclarez et ce que vous exposez via vos données structurées.

À faire :

• Identifier les intentions d’achat conversationnelles autour de vos offres.
• Produire des contenus factuels et structurés répondant à ces besoins.
• Mettre en avant vos preuves de fiabilité (avis, labels, scores).
• Vérifier la cohérence entre contenu, fiche et données structurées.

3. Connecter vos systèmes

⇒ Être accessible et actionnable

Une IA ne va pas “deviner” vos informations : elle doit pouvoir interroger directement vos systèmes — vérifier un stock, calculer un délai, estimer un coût de livraison.

Cela nécessite d’ouvrir des points d’accès standardisés à vos données, sous forme d’API structurées et sécurisées.

Cette étape repose sur une approche “plug & play” :

Vos systèmes (ERP, PIM, OMS) exposent leurs données à travers un connecteur universel, comme le Model Context Protocol (MCP).

MCP agit comme une prise standard : il décrit les ressources disponibles (produits, stocks, commandes) et les actions possibles (searchProducts, getAvailability, quoteShipping, initiateOrder).

L’agent IA peut alors se brancher à votre environnement, consulter vos informations ou déclencher une action, selon les permissions que vous lui accordez (lecture seule, commande, retour…).

À faire :

• Exposer vos données clés (produits, stocks, délais, commandes) via API.
• Mettre en place un serveur MCP pour les rendre découvrables.
• Définir des droits d’accès et permissions (sécurité, contrôle).
• Assurer la fiabilité et la rapidité des échanges.

4. Simplifier l’achat

⇒ Être achetable sans friction

Dans le commerce agentique, l’achat se fait dans le flux de conversation, sans passage par votre site.

L’utilisateur valide simplement la recommandation de son IA (“OK, prends celui-là”), qui doit pouvoir créer un panier, confirmer les conditions, et payer.

Pour permettre cela, il faut rendre votre offre transactable via des standards comme l’Agentic Commerce Protocol (ACP), qui décrit comment un agent peut ajouter un produit, valider un panier et initier un paiement.

Le règlement, lui, repose sur des protocoles comme AP2 (Agent-to-Payment Protocol), qui permet à l’IA d’utiliser un wallet sécurisé (ex. Google Pay) pour payer en votre nom, sans exposer les données bancaires.

Vos produits deviennent ainsi achetables directement dans la conversation, à partir de données fiables (prix, stock, délais).

À faire :

• Publier un catalogue normalisé compatible avec les assistants IA.
• Activer un parcours de checkout intégré (ACP).
• Connecter un paiement délégué sécurisé (AP2, Stripe, Adyen).
• Aligner en temps réel les informations entre votre back-office et ce que voit l’IA.

5. Piloter et sécuriser votre écosystème

⇒ Être fiable, conforme et mesurable

Les IA ne recommanderont que des acteurs fiables, cohérents et traçables.

Il devient essentiel de monitorer la qualité de vos flux, tracer les accès aux données, et respecter les réglementations (RGPD, IA Act, passeport produit).

Cela passe par la mise en place d’un pilotage continu : suivre la disponibilité de vos APIs, détecter les incohérences (prix, stock, délai), gérer les consentements d’accès des agents IA, et mesurer votre performance agentique (apparitions dans les réponses IA, taux de sélection, taux de conversion in-chat).

Cette fiabilité sera bientôt un critère de référencement dans les moteurs génératifs : plus vos données seront stables, précises et conformes, plus vous serez favorisés dans les recommandations.

À faire :

• Surveiller la qualité de vos flux (erreurs, latence, cohérence).
• Gérer les consentements et accès IA de façon transparente.
• Mettre en conformité vos pratiques (RGPD, IA Act, DPP).
• Mesurer vos performances dans les environnements IA.

Conclusion

Être Agent-Ready, c’est donc bien plus qu’une transformation technique : c’est une révolution culturelle et stratégique.

C’est accepter que l’expérience d’achat se déplace, que le site n’est plus le centre, et que la donnée devient votre nouveau langage commercial.

Les marques qui réussiront cette transition seront celles qui :

• Structurent leurs données comme on bâtit un langage universel,
• Optimisent leur éligibilité dans les moteurs génératifs,
• Ouvrent leurs systèmes pour dialoguer avec les IA,
• Simplifient la transaction pour supprimer la friction,
• Et pilotent la confiance comme un actif stratégique.

À l’ère des agents intelligents, la visibilité se mérite par la vérité : une offre claire, cohérente, vérifiable et utile devient votre meilleur marketing.

Le moment d’agir, c’est maintenant. Car demain, vos clients ne chercheront plus votre marque : ce sont leurs agents IA qui le feront pour eux.
Et ils ne choisiront qu’une chose : ceux qui auront su parler leur langage.