Le commerce agentique en 2026 : où en sont l'Europe et la France ?

Un acheteur ne tape plus forcément « meilleur aspirateur sans fil » dans Google. Il demande à ChatGPT, à Gemini ou au Copilot de Microsoft de comparer trois modèles, de vérifier le stock chez un revendeur et, bientôt, de finaliser lui-même l’achat. C’est le commerce agentique : un agent d’intelligence artificielle qui recherche, compare, négocie parfois et achète pour le compte d’un humain, avec ou sans validation finale. Le sujet est devenu central en 2026, porté par le retrait très commenté d’Instant Checkout chez OpenAI, par le lancement du Universal Commerce Protocol de Google et par un avis remarqué de l’Autorité de la concurrence sur les risques du secteur.

Cet article fait le point sur ce qu’est réellement le commerce agentique, sur les protocoles et les acteurs qui le structurent et sur son niveau d’adoption réel en Europe et en France à la rentrée 2026. L’objectif : donner aux marques une base factuelle pour décider quoi faire, sans céder ni à l’emballement ni au déni.

Qu’est-ce que le commerce agentique ?

Le commerce agentique (« agentic commerce » en anglais) désigne les transactions dans lesquelles un agent d’intelligence artificielle agit pour le compte d’un utilisateur tout au long du parcours d’achat : recherche de produits, comparaison, vérification de la disponibilité et du prix et parfois paiement, sans que l’humain ne visite lui-même chaque site marchand. L’agent peut être un assistant conversationnel généraliste (ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude), un assistant intégré à une marketplace (Rufus devenu Alexa for Shopping chez Amazon) ou un agent spécialisé construit par une entreprise pour ses propres besoins d’achat (procurement B2B notamment).

Il faut distinguer trois notions souvent confondues :

• Le commerce conversationnel : un chatbot qui répond aux questions et guide vers une page produit, sans automatiser la transaction elle-même.
• Le shopping assisté par IA : un moteur comme ChatGPT Shopping ou Google AI Mode qui recommande des produits dans sa réponse, avec un clic vers le site marchand pour finaliser l’achat.
• Le commerce agentique à proprement parler : l’agent dispose d’une autorisation, ponctuelle ou permanente, pour déclencher lui-même le paiement au nom de l’utilisateur.

En 2026, l’essentiel du volume observé relève encore des deux premières catégories. Le vrai commerce agentique, avec paiement autonome de bout en bout, reste marginal, comme le confirment les données françaises détaillées plus bas. Sur les enjeux de confiance et de paiement autonome, nous avons consacré un article dédié : achats par IA, confiance et paiement autonome.

Comment fonctionne le commerce agentique techniquement ?

Pour qu’un agent puisse chercher un produit, en vérifier le prix et déclencher un paiement de façon fiable, il faut un langage commun entre l’agent, le marchand et le moyen de paiement. Plusieurs protocoles ouverts se sont imposés en 2025 et 2026, portés par des acteurs concurrents mais convergents sur le besoin de standardisation.

Protocole	Porté par	Rôle
ACP (Agentic Commerce Protocol)	OpenAI et Stripe	Standard de checkout utilisé par ChatGPT pour connecter un agent au système de paiement d’un marchand.
UCP (Universal Commerce Protocol)	Google, avec Shopify, Etsy, Wayfair, Target et Walmart	Langage commun entre agents et boutiques en ligne pour parcourir le catalogue et déclencher un achat dans AI Mode et l’app Gemini, via Google Merchant Center.
AP2 (Agent Payments Protocol)	Initié par Google, donné à la FIDO Alliance	Sécurise le paiement lui-même, y compris les achats « humain absent » déclenchés par une autorisation préalable.
MCP (Model Context Protocol)	Anthropic	Couche de connexion générique entre un modèle et des outils externes, dont des systèmes marchands.
TAP (Trusted Agent Protocol) et Agent Pay	Visa et Mastercard	Permettent aux réseaux de paiement d’identifier un agent comme un acheteur de confiance et de sécuriser la transaction côté carte.
TACP (Trusted Agentic Commerce Protocol)	Forter	Détection de fraude spécifique aux transactions initiées par un agent plutôt que par un humain.

Deux couches sont donc à distinguer : le langage produit et catalogue (ACP, UCP) et la couche paiement (AP2, TAP, Agent Pay). Un marchand n’a pas besoin de choisir un camp : les grandes enseignes citées par Google dans UCP travaillent aussi avec ACP et Stripe traite des transactions issues des deux standards.

Les acteurs et leurs stratégies en 2026

Chaque plateforme avance à son rythme, avec des choix parfois opposés sur la place à laisser au paiement autonome.

OpenAI : de l’élan à la prudence

OpenAI a lancé Instant Checkout le 29 septembre 2025 aux États-Unis, avant de l’étendre à l’Europe fin août 2026. Le paiement en un clic à l’intérieur de ChatGPT a néanmoins été revu à la baisse au premier trimestre 2026 : Walmart a mesuré un taux de conversion environ trois fois inférieur pour un achat finalisé dans la conversation par rapport à un clic sortant vers le site marchand, malgré un volume de nouveaux clients environ deux fois supérieur à celui généré par la recherche classique. OpenAI a recentré ChatGPT Shopping sur la découverte produit : le détail de la sélection des produits et du flux marchand est couvert dans notre guide comment positionner ses produits dans ChatGPT Shopping.

Google : l’infrastructure plutôt que le chatbot

Google a lancé le Universal Commerce Protocol en janvier 2026 puis l’a enrichi en mars avec la gestion de panier et l’accès au catalogue produit. La particularité de l’approche : elle passe par Google Merchant Center, déjà utilisé par des millions de marchands pour Shopping Ads, qui devient le poste de contrôle pour rendre un catalogue éligible à l’achat dans AI Mode et dans l’app Gemini via l’attribut native_commerce. Cette bascule côté infrastructure existante, plutôt que côté chatbot isolé, est sans doute la stratégie la plus structurante à moyen terme pour les marchands déjà présents sur Google Shopping.

Microsoft, Amazon et Perplexity : trois logiques différentes

Copilot propose un checkout intégré pour une partie du catalogue, avec une logique proche de celle de Bing Shopping. Amazon a fusionné son assistant Rufus avec Alexa+ en mai 2026 pour créer Alexa for Shopping, en misant sur l’historique d’achat et les données propriétaires de la marketplace plutôt que sur un protocole ouvert : le PDG Andy Jassy a justifié ce choix en expliquant que les acheteurs qui veulent commander chez un marchand donné utilisent d’abord l’assistant de ce marchand. Perplexity, de son côté, mise sur un programme marchand gratuit pour attirer les catalogues plutôt que sur un rapport de force avec les géants du paiement.

Le grand retournement de 2026 : « découvrir dans l’IA, acheter sur le site »

L’histoire d’Instant Checkout est devenue l’illustration la plus citée d’un phénomène plus large. Après plusieurs mois de test, l’industrie converge vers un modèle où l’intelligence artificielle sert de moteur de découverte et de comparaison, tandis que la transaction elle-même reste finalisée sur le site ou l’application du marchand, dans un environnement où celui-ci garde la main sur l’expérience, les données client et la relation après-vente. Ce modèle, résumé par la formule « discover in AI, buy on site », explique pourquoi la donnée produit, la fiche technique et la présence dans les réponses des moteurs IA comptent aujourd’hui davantage que l’intégration d’un bouton d’achat en un clic.

Pour une marque, la conséquence pratique est directe : le combat ne se joue pas encore sur l’intégration d’un système de paiement dans un chatbot, mais sur la visibilité et l’exactitude des informations produit lues par les agents avant de recommander une marque plutôt qu’une autre. C’est exactement le terrain que couvre la fonctionnalité AI Shopping de BotRank, qui suit la présence, le taux de victoire et le rang moyen des produits dans les carrousels des moteurs IA.

Où en est l’Europe ?

Une étude Sopra Steria menée en février 2026 auprès de 8 400 consommateurs dans huit pays (France, Belgique, Allemagne, Royaume-Uni, Italie, Espagne, Pays-Bas et Norvège) donne une photographie fine de la maturité européenne sur le sujet.

Indicateur	Résultat
Potentiel de marché à dix ans	310 milliards d’euros de transactions e-commerce européennes pourraient être assistées par des agents IA
Notoriété du commerce agentique	55 % en ont entendu parler, seuls 13 % s’en déclarent réellement familiers
Confiance envers les acteurs actuels	41 % ne font confiance à aucun fournisseur existant pour déléguer un achat
Acteur jugé le plus légitime	27 % citent les banques en priorité, devant les plateformes technologiques
Catégories déléguées le plus volontiers	45 % pour l’électronique, contre 16 % seulement pour la santé et l’alimentaire

La notoriété du sujet varie fortement d’un pays à l’autre : elle atteint 76 % en Norvège et 68 % aux Pays-Bas, contre 38 % seulement en France. L’écart entre l’intérêt affiché pour le potentiel du commerce agentique et la confiance réelle envers les acteurs qui le proposent est la donnée la plus utile pour une marque : elle indique que la barrière n’est pas technologique mais relationnelle.

Sur le plan réglementaire, l’Autorité de la concurrence française a publié le 17 juillet 2026 un avis (26-A-05) qui a fait référence dans toute l’Union européenne. Elle y relève qu’un nombre restreint d’acteurs contrôle l’essentiel du secteur des agents d’intelligence artificielle et alerte sur trois risques : l’auto-préférence dans les recommandations d’un agent intégré à un moteur de recherche ou une marketplace, l’opacité des critères de classement des produits présentés par un agent et la perte de la relation client pour les marchands dont la vente se conclut entièrement dans l’interface d’un tiers. L’Autorité estime qu’aujourd’hui les agents IA orientent moins de 5 % du trafic vers les sites marchands, un chiffre qu’elle projette entre 20 % et 25 % d’ici 2030, un niveau comparable à celui du SEO ou du search payant actuels.

Où en est la France ?

Les données publiées à la rentrée 2026 montrent un marché français encore prudent, mais déjà engagé côté consommateurs.

Indicateur	Résultat	Source
Cyberacheteurs utilisant déjà l’IA générative pour préparer un achat	31 % des acheteurs en ligne, jusqu’à 73 % parmi les utilisateurs réguliers d’IA générative	Fevad x KPMG, 2026
Top 100 e-commerce français ayant déployé un assistant IA	26 % (22 % sur un panel plus large de sites audités)	VISIPLUS academy, sept. 2026
Sites permettant l’ajout automatique au panier par un agent	Un peu plus d’un tiers	VISIPLUS academy, sept. 2026
Sites permettant un paiement finalisé de façon autonome par un agent	Aucun site audité, à ce jour	VISIPLUS academy, sept. 2026
Confiance dans un assistant IA pour un conseil avant achat	47 %, contre 30 % seulement au moment du paiement	VISIPLUS academy, sept. 2026
Préférence pour un contact humain lors de l’achat	66 % des acheteurs	VISIPLUS academy, sept. 2026

Le marché français de l’e-commerce pesait 196,4 milliards d’euros en 2025, en croissance de 7 %, pour 3,2 milliards de transactions. C’est sur cette base déjà solide que se greffe la question agentique : selon la Fevad et KPMG, l’enjeu n’est plus seulement d’obtenir un clic mais d’être retenu dans une recommandation formulée par une intelligence artificielle, ce qui déplace une partie de la valeur vers les acteurs qui contrôlent les protocoles, les connexions API et les catalogues produits structurés.

La lecture d’ensemble est cohérente avec ce que montrent nos propres données produit : la découverte assistée par IA progresse vite côté consommateur, l’autonomie transactionnelle progresse beaucoup plus lentement côté marchand. Cet écart est une fenêtre d’opportunité, pas un signal d’attente : les marques qui structurent dès maintenant leurs données produit prennent de l’avance sur un mécanisme de recommandation qui se met en place aujourd’hui, avant même que le paiement autonome ne se généralise.

Ce que le commerce agentique change pour les marques

Trois transformations concrètes découlent de ce qui précède.

La donnée produit devient le nouveau terrain de compétition

Un agent ne visite pas une fiche produit comme un humain : il lit un flux structuré (Product Feed OpenAI, catalogue Merchant Center, données Shopify) et des balises schema.org. Un prix incohérent entre le flux et la page, une image manquante ou un identifiant produit absent suffisent à exclure un article des recommandations, même si son référencement classique est excellent.

La mesure de la présence devient une nouvelle discipline

Savoir qu’un produit est bien classé sur Google ne dit rien de sa présence dans les carrousels de ChatGPT Shopping, de Gemini ou de Perplexity. C’est précisément ce que mesure la fonctionnalité AI Shopping de BotRank : taux de présence, taux de victoire face aux concurrents, rang moyen et identification des marchands réellement cités, y compris quand ce sont des revendeurs plutôt que le site officiel de la marque.

La relation client se rejoue à l’endroit où se conclut la vente

Tant que le paiement se termine sur le site du marchand, celui-ci conserve les données de navigation, l’historique client et la main sur le service après-vente, un point que l’Autorité de la concurrence a explicitement identifié comme un enjeu concurrentiel. C’est un argument supplémentaire pour investir dans la visibilité en amont plutôt que dans l’intégration hâtive d’un bouton d’achat dans un tiers.

Comment se préparer au commerce agentique : la checklist

• Auditer la lisibilité du catalogue produit pour un agent : flux à jour, prix et stock cohérents entre le flux, la fiche produit et les données structurées.
• Vérifier que robots.txt n’exclut pas les robots des moteurs IA (OAI-SearchBot, Google-Extended, PerplexityBot) des pages produits.
• Documenter les avis clients et les sources tierces qui parlent du produit : elles pèsent autant que le flux marchand dans la sélection d’un agent.
• Mesurer la présence actuelle dans les réponses des principaux moteurs IA avant d’investir dans un protocole de checkout.
• Suivre les annonces d’OpenAI, de Google et des réseaux de paiement sur ACP, UCP et AP2, sans se précipiter sur une intégration technique tant que l’usage réel côté consommateur reste limité.
• Renforcer la relation client directe et les canaux propriétaires, pour ne pas dépendre entièrement d’une plateforme tierce le jour où le paiement agentique se généralisera.

Le point de vue de BotRank

Le commerce agentique n’en est pas au stade où une marque doit choisir un protocole de paiement. Il en est au stade où elle doit savoir si elle existe dans les réponses des agents qui font aujourd’hui la découverte produit, avant que ces mêmes agents ne gagnent en autonomie transactionnelle. C’est un changement de logique proche de celui vécu par le référencement naturel il y a quinze ans, avec un horizon plus court : l’Autorité de la concurrence évoque 2030 pour une bascule structurelle. Nous suivons ce sujet au quotidien avec nos clients à travers la fonctionnalité AI Shopping et nous continuerons à documenter ici chaque évolution significative des protocoles et des usages, en France comme en Europe.

FAQ

Le commerce agentique est-il déjà une réalité en France ?

Partiellement. Les consommateurs français utilisent de plus en plus l’IA générative pour préparer un achat, mais aucun site marchand audité par VISIPLUS academy en septembre 2026 ne permettait à un agent de finaliser un paiement de façon totalement autonome. La phase actuelle est celle de la découverte et de la recommandation assistées, pas encore celle du paiement délégué.

Quelle est la différence entre ACP et UCP ?

ACP (Agentic Commerce Protocol) est porté par OpenAI et Stripe et sert principalement ChatGPT. UCP (Universal Commerce Protocol) est porté par Google et s’appuie sur Google Merchant Center pour connecter les catalogues marchands à AI Mode et à l’app Gemini. Les deux visent le même objectif, avec des écosystèmes différents.

Pourquoi OpenAI a-t-il réduit Instant Checkout ?

Les premières données de conversion, notamment chez Walmart, ont montré qu’un achat finalisé dans la conversation convertissait nettement moins bien qu’un clic vers le site marchand, tout en attirant davantage de nouveaux clients. OpenAI a recentré ChatGPT sur la découverte produit plutôt que sur le paiement en un clic.

Le commerce agentique concerne-t-il toutes les catégories de produits ?

Non. Les études européennes montrent que les consommateurs délèguent plus volontiers l’électronique et les produits techniques que la santé ou l’alimentaire, des catégories où la confiance requise est plus élevée.

Comment une marque peut-elle mesurer sa présence dans le commerce agentique ?

En suivant sa présence, son taux de victoire et son rang moyen dans les carrousels produits des moteurs IA, ainsi que les marchands réellement cités pour ses références. C’est l’objet de la fonctionnalité AI Shopping de BotRank.

Sources

• Sopra Steria, étude sur la confiance envers le commerce agentique en Europe, mai 2026
• Autorité de la concurrence, avis 26-A-05, 17 juillet 2026
• E-commerce Nation, analyse de l’avis de l’Autorité de la concurrence
• Fevad x KPMG, étude commerce agentique, 2026
• Ecommercemag, synthèse de l’étude KPMG x Fevad
• VISIPLUS academy, où en est le commerce agentique en France, septembre 2026
• Google Cloud, présentation du protocole AP2
• Google, don du protocole AP2 à la FIDO Alliance
• Google Developers Blog, fonctionnement du Universal Commerce Protocol
• GeekWire, fusion de Rufus et Alexa+ chez Amazon
• Digital Applied, analyse du retournement « discover in AI, buy on site »
• Stripe et OpenAI, annonce de l’Agentic Commerce Protocol et d’Instant Checkout