Paiement numérique : les promesses et les dangers du commerce agentique

Le 11 août 1994, Dan Kohn, un étudiant de Swarthmore, vendait un album de Sting sur internet à un ami de Philadelphie, Phil Brandenberger, qui régla son achat par carte bancaire.

Depuis cette toute première transaction d’un objet physique sur la Toile, le paysage des paiements numériques et des technologies qui y sont associées a évolué à une vitesse vertigineuse, avec le développement du commerce en ligne, des applications de paiement mobile, des portefeuilles numériques et des services de transfert instantané d’argent.

La nouvelle étape de cette évolution pourrait être incarnée par le commerce agentique, une application encore expérimentale de l’intelligence artificielle dans les assistants numériques proposés aux utilisateurs.

Dans un rapport publié fin 2025, Morgan Stanley a estimé que les « acheteurs agentiques » pourraient représenter entre 190 et 385 milliards de dollars de dépenses dans le commerce en ligne aux États-Unis d’ici à 2030, capturant 10 à 20 % des parts de marché.

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Différent des assistants IA classiques

Le commerce agentique repose sur l’idée de laisser une IA décider et effectuer ses achats à la place du client. Le concept s’inscrit dans l’héritage lointain des pionniers de l’IA comme les chercheurs en informatique Judea Pearl et Allen Newell, qui ont tous deux posé une partie des fondations théoriques sur lesquelles reposent aujourd’hui ces systèmes. Toujours en phase de test, il figure parmi les projets en cours de développement chez de grands prestataires de cartes bancaires, des géants de la tech, des entreprises spécialisées en IA générative et des fintechs.

L’idée centrale du commerce agentique est de programmer des assistants virtuels autonomes, fonctionnant grâce à l’intelligence artificielle, capables de comprendre et d’interpréter des souhaits ou des requêtes d’achat, puis de les exécuter en ligne. Ils se distinguent des assistants IA classiques, qui remplissent certaines fonctions comme le pré-remplissage de paniers ou les suggestions, mais maintiennent l’utilisateur impliqué à chaque étape.

L’IA agentique ne se contente pas d’acheter la liste de courses fournie par l’utilisateur : elle peut la compléter de manière proactive, suggérer des produits manquants et même passer la commande directement depuis le terminal sur lequel elle est utilisée – qu’il s’agisse d’un ordinateur, d’une tablette ou d’un téléphone mobile. Comparer les prix, partir à la recherche de promotions, choisir des alternatives, décider du meilleur moment pour acheter, changer de fournisseur… les possibilités sont en théorie vertigineuses.

Concrètement, l’utilisateur pourrait simplement envoyer un « prompt » à son assistant virtuel pour lui dire qu’il a besoin d’acheter de quoi préparer un repas de famille. Celui-ci concevrait le menu en fonction de ce qu’il a déjà commandé pour ce type d’occasion et passerait instantanément la commande chez les commerçants connectés.

À en croire ses promoteurs, le commerce agentique serait présenté comme une solution sans inconvénients, aussi bien pour les clients que pour les entreprises qui déploient des assistants autonomes.

Le concept permettrait de mieux satisfaire et fidéliser les clients, de leur faire gagner du temps et de réduire les réclamations. Il est aussi présenté comme un vecteur d’optimisation des achats pour le client et de revenus pour l’entreprise. Ces agents deviendraient également de véritables aspirateurs de données comportementales sur les habitudes d’achat, dont les services marketing sont friands.

Mais les risques sont également décuplés. Les experts qui suivent l’évolution de cette technologie mettent notamment en garde contre la possibilité que des agents deviennent incontrôlables, avec ce que cela implique en matière de traçabilité des décisions, de conséquences juridiques, voire de répercussions directes sur la vie de l’utilisateur et la protection de ses données personnelles.

De plus, l’interconnexion des systèmes multiplie les points de contact par lesquels les pirates informatiques peuvent s’introduire. La dépendance aux LLM, utilisés pour analyser les « prompts » des utilisateurs et décider quoi acheter ou proposer, augmente également le risque et contraindra les entreprises à moderniser leurs systèmes de défense.