L’e-commerce est en train de vivre une rupture silencieuse mais profonde : la transition d’un modèle fondé sur la recherche et le clic vers un commerce intégralement guidé par des agents. Gemini et Copilot incarnent cette bascule en transformant la simple recommandation produit en une orchestration complète du parcours, de l’inspiration au paiement, en passant par le service après-vente. Le consommateur n’a plus à naviguer seul : il délègue ses intentions à un “agent-marchand” capable d’agir à sa place.
Cette nouvelle génération d’agents, portée par Google, Microsoft et d’autres acteurs, ne se limite pas à des chatbots plus intelligents. Elle combine compréhension du langage, navigation web autonome, intégration profonde aux inventaires et aux systèmes de paiement. De Gemini dans Chrome à Copilot sur les sites marchands, en passant par des intégrations avec des plateformes comme Swiggy, c’est tout le paradigme du retail qui se réinvente autour d’un commerce piloté par agents.
De la recherche produit à l’agent‑marchand intégré
Avec l’extension des fonctions shopping de Gemini annoncée en janvier 2026, Google franchit un cap décisif. Grâce à des partenariats avec Walmart, Shopify, Wayfair et d’autres grands distributeurs, Gemini devient un véritable “agent‑marchand” intégré. L’utilisateur peut décrire un besoin en langage naturel , “quel équipement pour un séjour ski en hiver ?” , et recevoir instantanément une sélection de produits issus des inventaires des enseignes partenaires, directement dans la conversation.
L’innovation ne tient pas seulement à la qualité des recommandations, mais à la continuité du parcours. Au lieu de renvoyer vers des liens externes, Gemini permet d’acheter sans quitter l’app, via un flux de paiement instantané. Pour un client Walmart ayant relié ses comptes Walmart et Gemini, l’agent exploite l’historique d’achats pour personnaliser la sélection : tailles habituelles, marques préférées, gamme de prix, voire anticipation de besoins récurrents.
Cette intégration marque le passage d’un assistant “consultatif” à un agent transactionnel. Gemini devient un canal de vente à part entière, quasiment un nouveau front-office, où les retailers restent maîtres de leurs inventaires et de la relation commerciale, mais la médiation avec le client est assurée par un agent généraliste. Pour les distributeurs, le défi n’est plus seulement d’être bien référencés dans un moteur de recherche, mais d’être “actionnables” par des agents capables de convertir immédiatement une conversation en achat.
Agentic checkout et commerce piloté par agents dans l’écosystème Google
Google étend la logique agentique au cœur même de l’expérience de recherche avec son “agentic checkout” dans Google Search (AI Mode). L’utilisateur peut demander à suivre le prix d’un article, définir un seuil de déclenchement, puis laisser l’agent surveiller l’évolution tarifaire dans le temps. Une fois la condition remplie, l’agent prépare et peut finaliser l’achat pour le compte du client via Google Pay, sous réserve d’une confirmation finale. C’est une automatisation bout‑en‑bout de scénarios qui, hier encore, reposaient sur une vigilance humaine constante.
Ce modèle illustre un changement de posture : Gemini et Search ne se contentent plus de “répondre” à une requête ponctuelle, ils opèrent désormais en continu. Ils surveillent les signaux (prix, disponibilité, promotions), relancent les paniers abandonnés, proposent des alternatives quand une référence disparaît, et orchestrent ainsi un commerce piloté par agents. L’IA devient un acteur proactif de la conversion, pas seulement un intermédiaire neutre d’information.
Pour les e-commerçants, l’enjeu est double. D’un côté, ces agents augmentent la valeur vie client en optimisant chaque interaction : meilleure pertinence des offres, relances automatiques, maximisation des promotions pertinentes. De l’autre, ils obligent à repenser la visibilité et la gouvernance des données produits : pour être exploitable par l’agent, chaque fiche doit être structurée, cohérente, mise à jour, afin de permettre une prise de décision automatisée fiable. Le “SEO” se mue progressivement en “Agent Experience Optimization”, où l’objectif est de devenir le choix de l’agent autant que celui du consommateur.
Chrome Auto Browse et Project Mariner : Gemini comme shopper autonome
La fonctionnalité “Auto Browse” de Chrome, lancée fin janvier 2026 et propulsée par Gemini 3, étend encore cette vision. Elle permet à l’agent de réaliser, de manière autonome, des tâches complètes dans le navigateur : réserver un voyage, chercher un appartement, gérer des notes de frais… et bien sûr faire du shopping en ligne. L’utilisateur spécifie une intention ou une mission, et l’agent exécute les actions nécessaires : recherche, comparaison, remplissage de formulaires, application de codes de réduction.
Dans les démos, Auto Browse illustre une automatisation granulaire mais complète des scénarios e-commerce. Par exemple, l’agent peut retrouver une veste déjà achetée auparavant, naviguer sur le site marchand sans API dédiée, identifier la bonne taille et la bonne couleur, appliquer les meilleures promotions disponibles, puis remettre l’article au panier prêt pour le paiement. Au lieu d’un simple lien contextuel, on assiste à l’émergence d’un “shopper numérique” opérant le navigateur comme le ferait un humain.
Cette capacité s’appuie sur Project Mariner, un prototype de Google DeepMind présenté en 2025 comme un agent de navigation web générique. Mariner comprend l’écran (images, formulaires, textes), planifie des séquences d’actions, gère les erreurs et s’adapte à la diversité des interfaces marchandes. Son intégration progressive dans le stack Gemini (Gemini API, Vertex AI) et dans les produits grand public comme Chrome ou Search AI Mode fournit l’infrastructure pour déployer des “agents shoppers” qui ne dépendent plus uniquement d’intégrations API. Pour les retailers, cela signifie que, même sans partenariat spécifique, leurs sites devront être lisibles et manipulables par des agents de navigation génériques.
Gemini Enterprise for Customer Experience : unifier service client et shopping
Au-delà du canal grand public, Google positionne “Gemini Enterprise for Customer Experience” comme une plateforme pour les enseignes qui souhaitent unifier support et commerce. Des acteurs comme Kroger ou The Home Depot peuvent ainsi déployer un agent conversationnel unique capable de répondre aux FAQ, d’aider à la recherche de produits, de recommander des ensembles complets (par exemple un kit de rénovation) et de gérer les transactions, le tout dans un même flux de dialogue.
L’intérêt de cette approche unifiée est de casser les silos entre service client, vente et marketing. Un même agent peut traiter une question de disponibilité, proposer une alternative, ajouter des produits au panier, puis assister le client en cas de problème post-achat. Côté back-office, d’autres agents s’occupent de la gestion des tickets, de la priorisation, et de la consolidation des insights, de manière à fluidifier l’ensemble du parcours. On passe d’une logique de “chatbot SAV” à un véritable agent de relation client à 360°.
Pour les retailers, cela ouvre la voie à des scénarios avancés de personnalisation et de réduction des coûts. En capitalisant sur les données CRM, les historiques d’achats et les interactions passées, l’agent peut adapter son discours, ses recommandations et ses gestes commerciaux. Les tâches répétitives à faible valeur ajoutée sont prises en charge automatiquement, libérant les équipes humaines pour les cas complexes ou à forte dimension émotionnelle. Le commerce guidé par agents devient ainsi un levier simultané de revenu et de productivité.
Copilot Checkout : la conversation qui devient conversion
Du côté de Microsoft, la montée en puissance de l’“agentic commerce” se matérialise notamment par Copilot Checkout, annoncé en janvier 2026. À l’instar de Gemini, Copilot permet aux consommateurs de découvrir des produits directement dans l’interface conversationnelle, puis de finaliser l’achat sans être redirigés vers un site externe. Le marchand reste “merchant of record”, mais la transaction se déroule intégralement dans la couche conversationnelle opérée par Microsoft.
Les chiffres cités par Microsoft, via des données Adobe, soulignent l’ampleur de la transformation : le trafic e‑commerce “drivé par l’IA” durant la saison des fêtes 2025 aurait augmenté de 693 % par rapport à 2024. Cette explosion signale que les parcours d’achat où un agent intervient , recommandations personnalisées, recherche guidée, relance de paniers, suivi de commandes , ne sont plus un gadget, mais un canal majeur de génération de trafic qualifié et de revenus.
Copilot s’impose ainsi comme un “front-end conversationnel” multi-enseignes, capable de transformer une intention exprimée en langage naturel en un acte d’achat exécuté de bout-en-bout. Pour les retailers, se brancher à Copilot signifie accéder à de nouveaux flux de demande, mais aussi accepter que l’expérience de marque s’exprime au sein d’une interface opérée par un grand acteur technologique. La différenciation passe alors par la qualité des données produits, des offres, du service et des intégrations, autant que par le design de leur propre site.
Copilot Studio : une boîte à outils agentique pour le retail
Pour les enseignes qui souhaitent garder la main sur leurs expériences tout en profitant des capacités de Copilot, Microsoft propose Copilot Studio et ses “agent templates” orientés e‑commerce. Le template Catalog Enrichment Agent, par exemple, automatise l’extraction d’attributs à partir d’images produits, enrichit les fiches (caractéristiques, signaux sociaux), corrige les erreurs de données et alimente les moteurs de découverte et de recommandation. La marque GUESS l’exploite déjà pour générer en temps réel des propositions de styles et de looks complets.
Un autre template, Store Operations Agent, illustre la manière dont les agents s’étendent au-delà du simple front digital. Cet agent répond aux questions des vendeurs sur les stocks, les politiques magasins ou les opérations en cours, et analyse les données de ventes, de trafic, de météo ou d’événements locaux pour recommander des actions : ajustement du staffing, priorisation des tâches, “next best actions” en surface de vente. La frontière entre décision opérationnelle et expérience client omnicanale s’en trouve considérablement réduite.
En combinant ces briques prêtes à l’emploi, les retailers peuvent concevoir rapidement des agents spécialisés : assistant shopping personnalisé, conseiller vendeur, agent merchandising, copilote pour les équipes marketing. Plutôt que de réinventer la roue, ils partent de modèles éprouvés qu’ils adaptent à leurs données, à leurs règles métier et à leur ton de marque. Copilot devient alors non seulement un canal d’acquisition, mais un socle technologique pour industrialiser le commerce guidé par agents à grande échelle.
Personalized Shopping Agent : l’agent Copilot sur le site marchand
Au plus près du point de vente numérique, Microsoft propose le “Copilot Personalized Shopping Agent”, documenté en préversion fin 2025. Intégré directement dans un site e‑commerce ou une app, cet agent détecte l’intention de l’utilisateur, pose des questions de clarification (“pour quelle occasion ?”, “quel budget ?”, “préférences de style ?”), puis renvoie une sélection de produits alignés sur la demande, présentés sous forme de réponses rapides cliquables.
L’agent n’est pas figé : il apprend au fil des interactions. Si un client refuse systématiquement les propositions au-dessus d’un certain prix ou privilégie certaines couleurs, le modèle ajuste ses recommandations futures. Il suggère également des produits complémentaires pertinents , accessoires, garanties, services , contribuant à augmenter le panier moyen sans donner la sensation d’un upsell agressif, car l’ensemble se fait dans une logique de conseil personnalisé.
Ce type d’agent illustre la convergence entre moteur de recherche interne, moteur de recommandation et interface de conversation. Au lieu de multiplier les modules (search, filtres, avis, cross-sell), le retailer peut proposer une seule expérience cohérente, où l’utilisateur explique ce qu’il cherche et se voit guider pas à pas. Dans ce modèle, le succès d’un site ne se mesure plus seulement à la qualité de son design ou de sa navigation, mais à la pertinence et à l’efficacité de son agent conversationnel.
Copilot comme orchestrateur de parcours marketing et commercial
Dès 2024, Microsoft avait déjà amorcé cette vision avec des templates Copilot pour le “personalized shopping” et des fonctions intégrées dans Dynamics 365 Customer Insights. Ces outils permettent de connecter les données CRM, les comportements web et les réponses conversationnelles, de façon à générer des campagnes marketing pilotées par agents, des recommandations sur mesure et des parcours personnalisés sur l’ensemble des points de contact.
Dans cette architecture, Copilot ne se contente plus de répondre à des questions sur un site : il devient un orchestrateur du parcours e‑commerce, de la découverte à la fidélisation. Il peut par exemple détecter un signal d’intention (visite de certaines pages, interactions avec une campagne), lancer une séquence de recommandations personnalisées, relancer un panier abandonné via un canal approprié (email, app, chat), puis alimenter les équipes marketing en insights pour affiner le ciblage et le contenu.
Pour les marques, la promesse est une boucle vertueuse : chaque interaction enrichit la connaissance client, améliore la performance des agents, qui eux-mêmes augmentent la qualité des interactions suivantes. Le marketing devient plus contextuel, moins intrusif, car piloté par une compréhension fine des besoins exprimés en langage naturel et des comportements réels, plutôt que par de simples segments statistiques. Le commerce guidé par agents se double ainsi d’un marketing guidé par agents.
Écosystèmes et super‑interfaces : Swiggy, ChatGPT, Claude, Gemini
L’essor du commerce guidé par agents ne se limite pas aux initiatives de Google et Microsoft. En janvier 2026, la plateforme de livraison Swiggy a annoncé que ses clients peuvent désormais commander repas et courses via des agents externes comme ChatGPT, Claude et Google Gemini. Ces agents servent d’interface conversationnelle au-dessus du catalogue Swiggy : ils explorent les menus, sélectionnent les items, gèrent les préférences et finalisent la commande.
Ce modèle révèle une tendance lourde : l’émergence de “super‑interfaces” multi-enseignes, incarnées par les grands agents généralistes. Le consommateur n’a plus besoin de se rendre sur chaque site ou app : il se tourne vers son agent de confiance , qu’il s’agisse de Gemini, Copilot, ChatGPT ou Claude , qui se branche sur les API des différentes plateformes d’e‑commerce pour orchestrer le processus de bout-en-bout. L’enjeu pour les marques devient alors d’être intégrées, visibles et correctement représentées au sein de ces écosystèmes.
Cette intermédiation pose autant d’opportunités que de questions stratégiques. D’un côté, elle offre un accès à un volume massif de demande et simplifie considérablement l’expérience client. De l’autre, elle déplace une partie du pouvoir de la marque vers l’agent, qui contrôle l’ordre des recommandations, la présentation des offres, voire l’optimisation prix-service. Les distributeurs devront apprendre à négocier avec ces nouveaux “gatekeepers” algorithmiques tout en développant leurs propres agents capables de porter leur identité et leurs valeurs.
Du search e‑commerce au commerce guidé par agents : une nouvelle normalité
La dynamique observée lors du NRF 2026 à New York confirme que cette mutation n’est pas un simple effet de mode. Des dirigeants de Walmart et de Google y ont décrit la transition “du search web/app traditionnel vers le commerce guidé par agents (agent‑led commerce)” comme la prochaine grande évolution du retail. Selon des estimations citées par Salesforce, l’IA aurait influencé environ 272 milliards de dollars, soit 20 % des ventes retail mondiales sur la dernière saison des fêtes, à travers les recommandations, l’achat automatisé, la relance et le service client.
Dans ce nouveau paradigme, le parcours classique , recherche manuelle, comparaison de fiches, remplissage de formulaire , devient progressivement une option “expert”, alors que la norme pour le grand public devient le dialogue avec un agent. Gemini, Copilot et leurs concurrents gèrent la complexité : ils filtrent, comparent, négocient parfois, optimisent le moment et le canal d’achat. Le client définit ses contraintes (budget, qualité, délais, valeurs), l’agent se charge du reste.
Pour les acteurs de l’e-commerce, l’enjeu stratégique est de s’aligner rapidement sur cette réalité émergente. Il ne s’agit plus seulement de référencer un catalogue sur un moteur de recherche, mais de concevoir un “écosystème agentique” : données produits prêtes pour l’IA, intégrations avec Gemini et Copilot, déploiement d’agents propriétaires pour le service & le shopping, gouvernance des données clients et des décisions automatisées. Ceux qui réussiront cette transition seront en position de capter une part disproportionnée de la valeur générée par le commerce guidé par agents.
Gemini et Copilot ne sont pas seulement deux initiatives concurrentes : ils incarnent une mutation structurelle du commerce numérique. En connectant inventaires, paiements, données clients et capacités de navigation autonome, ils transforment chaque interaction en opportunité de conseil, de simplification et de conversion. Le client ne “fait” plus ses courses, il explique ce qu’il veut, et un ensemble d’agents , marchands, marketers, opérateurs , s’orchestre pour y répondre au mieux.
À mesure que ces agents se perfectionnent et que les intégrations se multiplient, le commerce guidé par agents a toutes les chances de devenir la nouvelle normalité de l’e-commerce. Les retailers qui investiront dès maintenant dans la qualité de leurs données, l’ouverture de leurs API, la conception d’expériences conversationnelles et la gouvernance de l’IA seront les mieux placés pour prospérer dans cet environnement. Dans un monde où l’on commande de plus en plus via Gemini, Copilot, ChatGPT ou Claude, la question n’est plus “faut‑il adopter les agents ?”, mais “comment faire de ces agents les meilleurs alliés de sa stratégie e‑commerce ?”.
