L’IA agentique dans le e-commerce : Des décisions plus intelligentes et des expériences sans faille

Imaginez la situation : Un client arrive sur votre site de e-commerce et est instantanément guidé par un agent doté d'IA qui non seulement comprend son intention, mais agit en comparant les prix, en personnalisant les recommandations de produits en temps réel, en rationalisant le processus de paiement et même en lançant une Assistance après l'achat. C'est là toute la puissance de l'IA agentique.

Contrairement aux systèmes d'intelligence artificielle traditionnels qui dépendent fortement de l'intervention humaine pour fonctionner, l'IA agentique s'appuie sur des agents autonomes conçus pour fonctionner de manière indépendante dans le cadre de flux de travail complexes. Ces agents d'intelligence artificielle interprètent les objectifs, prennent des décisions autonomes et exécutent des actions sans intervention humaine constante. Pour les professionnels du e-commerce, l’IA agentique représente un bond en avant dans l’automatisation, l’engagement client et la prise de décision. Alors que les entreprises sont confrontées à des attentes croissantes de la part de leurs clients et à une concurrence accrue, l'IA agentique offre la possibilité d'optimiser les opérations, de fournir des expériences personnalisées et de construire un écosystème évolutif d'outils intelligents qui stimulent la croissance. Les leaders d’opinion sur des plateformes telles que LinkedIn discutent déjà de la manière dont ce changement redéfinit la stratégie e-commerce.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA agentique désigne une nouvelle catégorie de systèmes d'IA conçus pour agir de manière autonome, capables de fixer des objectifs, de prendre des décisions et d'agir sans surveillance humaine directe. Enracinée dans les agents autonomes et les progrès de l'apprentissage automatique, cette forme d'IA va au-delà de la simple automatisation pour offrir un comportement intelligent et proactif. Alors que l'IA traditionnelle est généralement basée sur des règles et réactive, comme les chatbots automatisés avec des réponses prédéfinies qui n'évoluent pas au fil du temps, l'IA agentique utilise des algorithmes, des données en temps réel et des capacités d'orchestration pour s'adapter et répondre de manière dynamique. Il ne s'agit pas seulement de suivre des instructions, mais d'identifier le meilleur plan d'action en fonction du contexte.

De même, alors que l'IA générique se concentre sur la création de contenu à l'aide de grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ou d'outils d'OpenAI, l'IA agentique met l'accent sur l'orientation des objectifs et l'autonomie. Il ne se contente pas de générer des réponses, il exécute des tâches en plusieurs étapes pour apporter une Assistance aux résultats des opérations de l'entreprise.

Par exemple, genAI pourrait être utilisée pour vous donner une liste de tous les restaurants italiens les mieux notés qui ouvrent tard le vendredi, mais à l'avenir, l'IA agentique pourrait examiner votre emploi du temps et faire une réservation tous les vendredis soirs dans le restaurant qui a de la disponibilité.

Ce changement a des conséquences importantes sur la prise de décision et l'exécution des tâches. L'IA agentique permet aux plateformes de commerce d'anticiper les besoins, d'automatiser les tâches répétitives et d'engager proactivement les acheteurs, en optimisant à la fois le parcours client et les flux de travail en arrière-plan.

L’essor de l’IA agentique dans le e-commerce

L’adoption de l’IA agentique s’accélère dans le Commerce de détail et l’e-commerce, sous l’effet des attentes croissantes des consommateurs en matière d’expériences d’achat personnalisées et en temps réel et d’agilité opérationnelle. Alors que les premières utilisations de l'IA se concentraient sur les chatbots basés sur des règles et l'automatisation de base, les agents d'IA d'aujourd'hui peuvent optimiser le merchandising de manière indépendante, gérer les demandes des clients et exécuter des flux de travail complexes avec une intervention humaine minimale.

Relier les points avec l'IA agentique.

Cette évolution est alimentée par plusieurs facteurs clés. Tout d'abord, les acheteurs exigent désormais des interactions hyperpersonnalisées, allant des recommandations de produits aux ajustements de prix dynamiques, fournies de manière transparente à travers les points de contact numériques. L’IA agentique permet aux plateformes de e-commerce d’adapter les offres, de guider la découverte des produits et d’optimiser le parcours client en temps réel. 

Le mode IA de Google est un exemple d'IA agentique déjà intégré dans le parcours d'achat du e-commerce. Il introduit des outils puissants tels que le suivi des prix et la commande automatisée, qui permettent aux acheteurs de définir des préférences spécifiques en matière de produits, telles que la taille, la couleur et le budget souhaités. Une fois ces critères enregistrés, l'IA surveille les annonces sur le web. Lorsqu'une correspondance est trouvée et que le prix baisse, le mode IA peut :

• Envoyer une notification de baisse de prix

• Ajouter automatiquement l'article au panier du détaillant

• Pré-remplir les informations relatives à l'encaissement

• Finaliser l'achat en toute sécurité grâce à Google Pay

Il est important de noter que les utilisateurs conservent un contrôle total. L'IA se charge des tâches les plus lourdes, mais les acheteurs doivent toujours examiner et approuver tous les détails de l'achat avant qu'il ne soit effectué.

Apparaître dans les résultats de recherche de l'IA.

Deuxièmement, l'essor du commerce omnicanal a ajouté des couches de complexité aux opérations de backend. Les détaillants ont besoin d’une automatisation évolutive qui s’intègre facilement aux API sur plusieurs canaux et plateformes, comme Amazon et Salesforce, plus un écosystème d’outils en temps réel pour soutenir une expérience de marque unifiée.

Les détaillants doivent également prendre en compte les plateformes de recherche d'IA dans leur combinaison de canaux. Les acheteurs effectuent des recherches sur des plateformes d'IA telles que ChatGPT et Perplexity pour trouver des recommandations de produits, alors comment les marques peuvent-elles s'assurer d'apparaître dans ces résultats de recherche ? 

Les plateformes d'IA trouvent principalement des produits de trois façons :

1. Les plateformes d'IA récupèrent des données non structurées sur les produits à partir des sites web.

L'IA parcourt les sites web pour trouver les produits qui correspondent à la requête d'un utilisateur. Cette méthode offre aux détaillants le moins de contrôle possible sur la manière dont leurs produits apparaissent dans les résultats de recherche de l'IA. Les détaillants doivent s'assurer que leurs données sont structurées et optimisées de manière cohérente afin que l'IA puisse extraire des données précises et pertinentes des sites, y compris des places de marché tierces comme Amazon ou des canaux publicitaires comme Google Shopping.

2. Les protocoles de contexte de modèle (MCP) fournissent aux plateformes d'intelligence artificielle un plan structuré pour trouver des données sur les produits.

Les plateformes de e-commerce développent des cadres basés sur des API afin de donner aux plateformes d'IA plus d'indications pour l'exploration et la récupération des données du site. Les détaillants dépendent toujours des plateformes d'IA pour trouver leur site, mais ils ont davantage de contrôle sur les données que l'IA recueille pour recommander des produits. 

3. Les plateformes de syndication comme Feedonomics fournissent des données directement aux plateformes d'IA. 

Pour un contrôle maximal des données produits utilisées par l'IA dans les recommandations de produits, les détaillants peuvent utiliser une plateforme de syndication pour créer des flux de produits très structurés et complets, puis les transmettre directement à des plateformes telles que Perplexity et OpenAI. Feedonomics et BigCommerce ont récemment annoncé un partenariat avec Perplexity pour permettre aux détaillants de fournir des données sur les produits directement à la plateforme d'IA, permettant ainsi de meilleures expériences d'achat pour les utilisateurs et une meilleure visibilité pour les détaillants.

«Certains aspects de l'avenir de l'IA sont déjà clairs. Les consommateurs veulent des expériences interactives tout au long de leur parcours d'achat, et ils se tournent vers Perplexity pour obtenir des réponses précises auxquelles ils peuvent se fier", a déclaré Taz Patel, responsable de la publicité et des achats chez Perplexity. Lorsque nos systèmes peuvent intégrer des informations claires et bien organisées sur les produits, dotées d'attributs riches, d'une taxonomie cohérente et d'une disponibilité à jour, les résultats parlent d'eux-mêmes : des expériences de recherche plus pertinentes, des taux de conversion plus élevés et une meilleure adéquation avec les intentions des clients. Grâce aux données prêtes pour l’IA fournies par Feedonomics, associées à la puissance et à la fiabilité du moteur de réponse de Perplexity, nous redéfinissions les normes de la recherche e-commerce. »

Rationalisation et accélération des opérations.

Enfin, les entreprises sont contraintes de réduire leurs coûts opérationnels tout en augmentant leur efficacité. Selon Gartner, d'ici 2029, l'IA agentique résoudra de manière autonome 80% des problèmes courants de service à la clientèle, offrant jusqu'à 30% de réduction des coûts et améliorant de manière significative la vitesse de réponse. Ces capacités s'étendent également à la fintech, permettant la détection des fraudes, l'optimisation des paiements et la modélisation intelligente du risque de crédit.

Les fournisseurs de services de paiement tels que Mastercard explorent également l'IA agentique pour améliorer la prévention de la fraude et rationaliser les paiements numériques grâce à des évaluations autonomes des risques.

Contrairement à l'IA traditionnelle, qui se limite souvent à des réponses spécifiques à une tâche ou à la génération de contenu par le biais de l'IA générative, l'IA agentique prend le contrôle de manière proactive. Ces systèmes ne se contentent pas de réagir, ils planifient, exécutent et s'adaptent, ce qui constitue une base solide pour la transformation du commerce numérique pilotée par l'IA.

Principaux cas d’utilisation de l’IA agentique dans le e-commerce

Assistants d'achat alimentés par l'IA.

L'IA agentique permet une nouvelle génération d'assistants alimentés par l'IA qui restent actifs tout au long du parcours client, fournissant une assistance continue et contextuelle. Il ne s'agit pas de simples chatbots d'IA, mais d'agents adaptatifs et autonomes qui guident les utilisateurs en temps réel, en personnalisant les expériences avec un minimum d'intervention humaine.

En intégrant les données des clients et en comprenant le contexte en temps réel, ces assistants personnalisent la découverte des produits, proposent des recommandations dans le panier et génèrent des opportunités de vente. Qu'il s'agisse d'aider les utilisateurs à comparer les prix, de suggérer des produits complémentaires ou de naviguer dans des catalogues complexes, ces agents d'IA agissent comme des guides proactifs, alimentant la prochaine vague de commerce conversationnel.

Agents autonomes d'assistance à la clientèle.

L’IA agentique transforme l’Assistance client en permettant aux agents d’IA de résoudre les problèmes, de répondre aux questions et de gérer les escalades, le tout avec une intervention humaine minimale, voire inexistante. Ces systèmes autonomes peuvent instantanément traiter les FAQ, lancer un chat en direct ou même déployer des robots vocaux qui guident les clients dans les étapes de dépannage ou de post-achat.

Des cas d'utilisation plus avancés incluent la sensibilisation proactive, où les systèmes pilotés par l'IA surveillent le comportement des clients et interviennent lorsque les utilisateurs montrent des signes de friction, tels que l'abandon d'un panier ou l'apparition d'une erreur de paiement. Ces agents ne se contentent pas de réagir aux tickets d'assistance ; ils anticipent les besoins et agissent en temps réel, améliorant ainsi l'expérience globale du client et la qualité de ses interactions.

Ce niveau d'automatisation permet non seulement d'améliorer la rapidité et la cohérence des réponses, mais aussi de réaliser d'importantes économies sur les coûts d'exploitation. En traitant les demandes répétitives et en acheminant intelligemment les cas complexes, les entreprises libèrent leurs agents humains pour qu'ils se concentrent sur des interactions à plus forte valeur ajoutée.

L'architecture API-first de BigCommerce et son solide écosystème de partenaires facilitent l'intégration de ces solutions d'assistance alimentées par l'IA. Que ce soit par le biais d'outils tels que les interfaces de chat basées sur OpenAI ou de plateformes enterprise telles que Salesforce, les marques peuvent déployer des systèmes d'Assistance agentive évolutifs qui s'adaptent à leur activité, que vous soyez un détaillant mondial ou une startup agile.

Un merchandising intelligent.

Avec l'IA agentique, le merchandising du e-commerce devient un processus dynamique, piloté par les données. Ces agents d'intelligence artificielle peuvent ajuster de manière autonome l'emplacement des produits, les prix et les promotions en fonction du comportement des acheteurs en temps réel, des tendances et des niveaux de stock, sans aucune intervention manuelle.

Les cas d'utilisation comprennent la prévision de la demande qui anticipe les pics ou les ralentissements et optimise automatiquement les niveaux de stock ; l'automatisation des tests A/B qui identifie rapidement les présentations de produits ou les bannières promotionnelles les plus performantes ; et la recherche contextuelle qui fournit des résultats plus pertinents en fonction du comportement de l'utilisateur, de sa localisation et de ses préférences. Ces capacités aident les détaillants à offrir des expériences personnalisées et sans friction qui répondent instantanément aux conditions du marché.

Pour les marques de e-commerce utilisant BigCommerce, ce type d’automatisation est déjà à portée de main. Notre plateforme SaaS flexible et notre architecture headless prennent en charge l'intégration avec des solutions de merchandising pilotées par l'IA, offrant aux marques la flexibilité de déployer les outils dont elles ont besoin sans être enfermées dans des systèmes rigides. Résultat : des taux de conversion plus élevés, une gestion des stocks allégée et une stratégie de merchandising qui évolue aussi rapidement que vos clients.

Personnalisation prédictive.

L'IA agentique permet une personnalisation prédictive de haut niveau en analysant les données historiques et en temps réel afin d'anticiper les besoins des acheteurs, souvent avant qu'ils ne le sachent eux-mêmes. En exploitant les modèles de comportement, l'historique des achats et même des signaux externes tels que la saisonnalité ou les tendances géographiques, les agents d'IA peuvent proposer un contenu et des offres hyper pertinents sur tous les canaux.

Les cas d'utilisation comprennent des pages d'accueil personnalisées qui s'adaptent au comportement de navigation, des séquences d'e-mails automatisées adaptées à l'historique d'engagement individuel et des publicités de reciblage dynamiques qui reflètent l'intérêt actuel de l'utilisateur ou l'étape de son cycle de vie. Ces expériences ne sont pas seulement réactives, elles sont conçues de manière proactive pour maintenir l'engagement des clients, améliorer la visibilité SEO et les amener à la Conversion.

BigCommerce prend en charge ces stratégies de personnalisation, permettant aux marques de se connecter de manière transparente à des moteurs de personnalisation tiers. Grâce à la flexibilité de l'API de notre plateforme et à ses capacités headless, les entreprises de e-commerce peuvent orchestrer des parcours clients hautement personnalisés qui favorisent un engagement plus profond et une fidélisation à long terme.

Avantages de l’utilisation de l’IA agentique pour les marques de e-commerce

L’IA agentique marque le passage d’une automatisation réactive à une intelligence proactive, axée sur les objectifs, offrant aux marques de e-commerce un nouvel outil puissant de croissance. Contrairement aux systèmes traditionnels qui reposent sur des règles manuelles ou des déclencheurs ponctuels, l'IA agentique permet à des agents autonomes de prendre des décisions, de s'adapter en temps réel et de prendre des mesures significatives tout au long du parcours client.

Pour les entreprises de e-commerce, la valeur est à la fois stratégique et opérationnelle. En amont, l'IA agentique permet de rationaliser les flux de travail complexes, de réduire les tâches répétitives et d'améliorer l'agilité dans la gestion des stocks, la tarification et les opérations d'assistance. Sur le front-end, il offre des expériences hyperpersonnalisées, alimentées par l’IA, qui augmentent l’engagement, augmentent les taux de Conversion et Assistance des initiatives à fort impact telles que la tarification dynamique, le routage intelligent et le merchandising personnalisé.

En adoptant l'IA agentique, les marques se positionnent pour avancer plus vite, évoluer plus intelligemment et être compétitives dans un paysage numérique en évolution rapide. BigCommerce rend cette transformation accessible grâce à son architecture ouverte, ses API robustes et un écosystème flexible de partenaires axés sur l’IA, garantissant que les marques de e-commerce disposent des outils dont elles ont besoin pour rester en tête.

Rationalisation des opérations et réduction des tâches manuelles.

L'un des avantages les plus immédiats de l'IA agentique est sa capacité à gérer les tâches répétitives et chronophages qui ralentissent souvent les équipes de e-commerce. Ces agents autonomes travaillent en permanence en arrière-plan, ce qui permet au personnel de se concentrer sur la stratégie et l'innovation plutôt que sur la maintenance manuelle.

Des tâches telles que la gestion des catalogues, la mise à jour des listes de produits, l'étiquetage des nouveaux stocks ou la synchronisation des données entre les différents canaux peuvent être entièrement automatisées sur la base de règles et d'entrées en temps réel. De même, la segmentation de la clientèle devient plus précise et dynamique, l'IA analysant le comportement et les données démographiques pour regrouper les clients en vue de campagnes ou de promotions sans tri humain.

La détection des fraudes est un autre domaine où l'IA agentique excelle. En surveillant constamment les transactions, en identifiant les anomalies et en prenant en charge la tokenisation pour protéger les données sensibles des clients, ces systèmes réduisent les risques sans nécessiter une surveillance permanente.

Grâce à ces capacités, les marques de e-commerce peuvent augmenter considérablement leur efficacité opérationnelle, réduire les erreurs et évoluer plus rapidement, tout en conservant un contrôle et une visibilité plus stricts.

Amélioration de l'expérience client grâce à la personnalisation.

Dans le paysage actuel du e-commerce, la personnalisation n’est pas un bonus, c’est une attente de base. L'IA agentique met la barre plus haut en adaptant chaque point de contact en temps réel, en créant des expériences transparentes et intuitives qui maintiennent l'engagement et la satisfaction des acheteurs.

Des pages d'atterrissage personnalisées aux recommandations dynamiques de produits et à la diffusion intelligente de contenu, les agents d'IA s'adaptent au comportement, aux préférences et à l'étape du parcours client de chaque client. Cela signifie qu'un visiteur qui vient pour la première fois peut voir une page d'accueil personnalisée axée sur les best-sellers, tandis qu'un client qui revient se voit proposer des rappels dans le panier ou des offres promotionnelles axées sur la fidélité.

L'IA agentique fonctionnant en continu, elle affine sa compréhension à chaque interaction, en s'appuyant sur les données des clients, l'historique des achats et même des signaux contextuels tels que la localisation ou l'heure de la journée. Résultat : des interactions plus pertinentes, des parcours d'achat plus rapides et une expérience client véritablement intuitive.

Réduction des coûts et amélioration de l'évolutivité.

La croissance des marques de e-commerce s'accompagne d'une augmentation des exigences opérationnelles, ce qui nécessite souvent des équipes plus importantes pour gérer l'Assistance, le merchandising et la logistique. L'IA agentique renverse cette équation en permettant aux entreprises d'évoluer sans que leurs frais généraux n'augmentent au même rythme. En automatisant les fonctions critiques, les marques peuvent réduire leur dépendance à l'égard du travail manuel et réinvestir dans la croissance stratégique.

L'un des exemples les plus clairs est celui du service à la clientèle. Grâce à des agents autonomes qui résolvent les FAQ, acheminent les tickets d'assistance et aident les acheteurs de manière proactive, les marques peuvent réduire de manière significative les coûts de main-d'œuvre tout en fournissant un service plus rapide et plus cohérent.

Au-delà de l'assistance, l'IA agentique réduit également les coûts dans des domaines tels que la mise à jour des catalogues, la détection des fraudes et la gestion des campagnes, ce qui permet aux marques d'être moins gourmandes tout en élargissant leur champ d'action. 

Une prise de décision plus intelligente grâce à des données en temps réel.

Agentic AI permet aux marques de e-commerce de disposer d'un flux continu d'informations exploitables, permettant une prise de décision plus rapide et plus précise dans l'ensemble de l'entreprise. En traitant en temps réel les données relatives au comportement des acheteurs, aux niveaux de stocks, aux tendances des ventes et aux signaux externes, ces systèmes mettent en évidence les opportunités et signalent les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les performances.

Qu'il s'agisse d'ajuster les prix en fonction de la demande, d'optimiser les campagnes en cours de vol ou d'affiner les recommandations sur les produits, les décisions prises par l'IA sont instantanées, sans attendre une analyse manuelle ou des rapports tardifs. Cette agilité permet aux marques de rester à l'avant-garde des attentes changeantes des consommateurs et de la dynamique du marché.

Conclusion

L’IA agentique est plus que la prochaine phase d’automatisation, c’est une force de transformation qui remodèle la façon dont les marques de e-commerce opèrent, engagent leurs clients et se développent. Alors que l'avenir du commerce devient de plus en plus autonome et piloté par l'IA, les systèmes agentiques définiront la manière dont les marques sont compétitives et se développent.

Alors que les détaillants sont confrontés à une complexité et à une concurrence croissantes, les marques qui adoptent les agents d'IA, intègrent des systèmes intelligents et tirent parti de plateformes telles que BigCommerce seront en position de force. Avec le bon écosystème d'outils et la flexibilité nécessaire pour innover, plus des partenariats stratégiques avec des fournisseurs de solutions d'IA, les entreprises de e-commerce peuvent débloquer une plus grande efficacité, des expériences améliorées et un avantage concurrentiel durable.

FAQ sur le e-commerce par IA agentique