Auteur : Boxu Li 

Des assistants vocaux aux acheteurs personnels : pourquoi ce moment compte

L'intelligence artificielle a discrètement infiltré notre quotidien : nous demandons à Siri la météo, nous nous appuyons sur les cartes pour nous orienter et nous laissons les chatbots répondre aux questions de support basiques. Mais une activité est restée obstinément manuelle—les achats. Même avec des recommandations persuasives et des commandes en un clic, c'est généralement nous qui prenons la décision d'achat. Cela a commencé à changer fin 2025 lorsque OpenAI a dévoilé Instant Checkout dans ChatGPT, une fonctionnalité qui permet aux utilisateurs d'acheter des produits directement dans le chat[1]. Alimenté par une norme ouverte appelée le Protocol de Commerce Agentique (ACP) et soutenu par des partenariats avec Stripe, Etsy et Shopify, le système laisse entrevoir un avenir où les agents IA deviennent des acheteurs personnels de confiance[2]. Dans cet article, nous explorons ce qu'est Instant Checkout, pourquoi le passage au commerce agentique est important, dans quelle mesure les consommateurs font actuellement confiance à l'IA pour effectuer des achats, ce qui pourrait mal tourner et comment les marques peuvent bâtir la crédibilité et les contrôles nécessaires pour débloquer cette nouvelle ère du e-commerce.

Comment fonctionne Instant Checkout ?

Au cœur de sa fonctionnalité, Instant Checkout transforme ChatGPT en une boutique native. Au lieu de recommander des produits et de renvoyer à un site web, le chatbot peut initier une transaction en votre nom, recueillir les informations de livraison et traiter le paiement sans quitter la conversation. Selon la page de lancement de Product Hunt d'OpenAI, la fonctionnalité est alimentée par une norme ouverte construite avec Stripe et connecte initialement les utilisateurs aux vendeurs Etsy aux États-Unis, avec plus d'un million de marchands Shopify à venir bientôt[1]. Dans la version bêta, elle ne prend en charge que les achats d'un seul article, mais OpenAI prévoit d'ajouter des paniers multi-articles et de s'étendre à plus de marchands et de régions[3]. Les marchands paient à OpenAI une commission sur les commandes complétées tandis que les clients ne paient pas de frais supplémentaires, et les prix des produits restent inchangés[4].

Techniquement, le système repose sur le Agentic Commerce Protocol, une norme ouverte en cours de développement maintenue par OpenAI et Stripe[5]. Le protocole définit une API REST avec des points d'accès pour créer, mettre à jour, récupérer et finaliser des sessions de paiement[6]. Lorsque vous indiquez à ChatGPT que vous souhaitez acheter un article, l'IA appelle le point d'accès createCheckoutSession du marchand avec l'ID de l'article et les informations d'expédition facultatives[7]. Le marchand répond avec un état de panier autorisé (prix, taxes, méthodes d'expédition disponibles). Si vous changez votre adresse ou la quantité, l'IA appelle updateCheckoutSession pour refléter ces changements[8]. Une fois que vous confirmez, elle appelle completeCheckoutSession, qui traite le paiement via Stripe et retourne une commande finale[9]. En formalisant ces interactions, l'ACP permet à tout agent IA de finaliser un achat avec n'importe quel marchand qui implémente le protocole.

Pourquoi le commerce agentique est différent du shopping assisté

ChatGPT Instant Checkout en action

Nous avons longtemps utilisé des outils numériques pour faciliter le shopping. Les moteurs de recommandation suggèrent des produits ; les boutons en un clic enregistrent vos informations de paiement ; les assistants vocaux ajoutent des articles à votre panier. Pourtant, ces systèmes sont assistants—ils aident mais nécessitent que vous finalisiez l'achat. En revanche, le commerce agentique permet à un agent IA d'agir en votre nom. Comme le souligne Bain & Company, des commandes comme « Acheter le meilleur blender compact pour 200 $ ou moins » ou « Réserver à nouveau mon vol avec des frais de changement inférieurs à 150 $ » suggèrent un monde où les consommateurs délèguent complètement la tâche de shopping. Ce changement pourrait redéfinir qui contrôle les paiements et avoir des implications majeures pour les services financiers, les commerçants et les plateformes technologiques. Selon l'enquête de Bain auprès de plus de 2 000 consommateurs américains, seulement 10 % ont utilisé l'IA pour acheter quoi que ce soit—principalement des petits articles d'épicerie—et seulement 24 % se sentent à l'aise de laisser l'IA finaliser un achat. Cependant, 64 % sont ouverts à l'idée d'utiliser l'IA pour acheter quelque chose, et 73 % envisageraient d'utiliser l'IA pour rechercher des produits. L'adoption est donc à ses débuts, mais cette ouverture suggère un marché potentiel important une fois la confiance et la convivialité améliorées.

La confiance est le point de blocage

La barrière principale est la confiance. Les consommateurs veulent de la transparence, du contrôle et une sécurité prouvée lorsqu'ils confient leur argent à une machine. L'enquête de Bain a révélé que les préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité étaient les principales raisons pour lesquelles les consommateurs hésitaient. Les gens font plus confiance à des marques de paiement établies comme Apple Pay et PayPal qu'à des banques ou des plateformes technologiques génériques. Dans un rapport distinct de Salesforce couvrant 15 015 consommateurs dans 18 pays, 63 % ont déclaré que les avancées de l'IA rendent la confiance plus essentielle et près des trois quarts des consommateurs font moins confiance aux entreprises qu'il y a un an[10]. 51 % estiment que les entreprises sont imprudentes avec les données des clients, et 68 % veulent savoir s'ils communiquent avec un agent IA[11]. Les jeunes générations montrent plus d'ouverture : 43 % des répondants de la génération Z seraient à l'aise avec un agent IA faisant des achats pour eux, contre 57 % des millennials et de la génération X indiens[12]. Notamment, 53 % des consommateurs préfèreraient utiliser un agent IA pour éviter de se répéter, et 51 % l'utiliseraient pour un service plus rapide[13], suggérant que la commodité pourrait l'emporter sur les craintes si la confiance est assurée.

Preuve tirée de la recherche académique

Les recherches émergentes soulignent l'importance de la confiance et de l'utilité perçue. Un article de 2025 dans Behavioral Sciences a développé un cadre pour expliquer comment les consommateurs développent la confiance et l'acceptation des agents IA. En utilisant des données de 632 participants en Chine, les chercheurs ont montré que la confiance relie les chemins décisionnels heuristiques et systématiques des individus et influence le comportement des utilisateurs[14]. Ils ont identifié les principaux moteurs du comportement des consommateurs en deux dimensions et ont souligné que les entreprises doivent optimiser le design et la transparence pour promouvoir une adoption généralisée[15]. Cela s'aligne avec des découvertes antérieures selon lesquelles l'anthropomorphisme, l'intelligence émotionnelle et l'explicabilité augmentent la confiance dans les agents conversationnels. En pratique, instaurer la confiance nécessitera non seulement des interfaces soignées mais aussi des processus d'opt-in clairs, un contrôle utilisateur sur les étapes de confirmation et des protections de la vie privée robustes.

Que pourrait-il mal tourner ? Le problème des commandes erronées

Permettre à un agent IA de passer des commandes soulève des préoccupations au-delà de la confiance. Les commandes erronées peuvent survenir en raison d'une mauvaise interprétation de l'intention de l'utilisateur, de consignes ambiguës ou de défaillances du système. Le Protocole de Commerce Agentique en tient compte en exigeant une étape de confirmation avant de finaliser un achat[9]. Cependant, plusieurs scénarios méritent discussion :

1. Ambiguïté dans les invites utilisateur : Le langage naturel peut être imprécis. Demander le « meilleur mixeur à moins de 200 $ » peut aboutir à un produit que vous n'aimez pas esthétiquement ou fonctionnellement. Sans dialogue de clarification robuste, l'IA peut choisir une option qui correspond techniquement mais déçoit l'utilisateur.
2. Réductions mal appliquées ou choix de livraison erronés : Le protocole permet la mise à jour des options de traitement[8], mais si l'API d'un marchand retourne des méthodes d'expédition obsolètes, l'IA pourrait sélectionner une option plus lente ou plus coûteuse. La frustration des clients pourrait s'ensuivre, en particulier pour les commandes sensibles au temps.
3. Achats non autorisés : Même avec l'authentification, il y a un risque que quelqu'un d'autre déclenche un achat sur votre appareil. Les enfants utilisant une tablette familiale ou un assistant vocal pourraient acheter involontairement des articles coûteux.
4. Fraude et violations de sécurité : Puisque les agents IA transmettent des jetons de paiement entre acheteurs et marchands[16], toute vulnérabilité pourrait exposer des données sensibles. La nature open-source de la spécification invite à l'examen, mais signifie également que les mises en œuvre doivent suivre les meilleures pratiques.
5. Pièges d'abonnement automatisés : Les agents IA pourraient inscrire accidentellement les utilisateurs à des abonnements s'ils ne distinguent pas clairement les achats ponctuels des plans récurrents. Un langage clair et des dialogues de confirmation sont essentiels.

Pour atténuer ces problèmes, les fournisseurs d'IA devraient mettre en œuvre des confirmations explicites, une authentification multi-facteurs et des interfaces utilisateur claires. Les utilisateurs devraient pouvoir annuler ou modifier les commandes facilement et définir des limites ou des catégories de dépenses (par exemple, uniquement les courses). L'ACP pourrait incorporer des métadonnées standardisées pour les conditions d'abonnement, les politiques de retour et les changements de prix afin d'éviter les frais surprises. Les organismes de réglementation pourraient éventuellement imposer de telles fonctionnalités à mesure que le commerce agentique se développe.

L'économie : Pourquoi OpenAI, Stripe, Etsy et Shopify sont impatients

Protocole de Commerce Agentique - l'acheteur interagit avec un agent IA, un marchand et un fournisseur de paiement.

Le mouvement commercial ouvre une nouvelle source de revenus pour OpenAI. Selon Reuters, l'entreprise percevra des frais de transaction pour les achats traités via ChatGPT, sans coût supplémentaire pour les utilisateurs[4]. Avec ChatGPT, qui compte 700 millions d'utilisateurs actifs chaque semaine[1], même une petite fraction des achats pourrait être lucrative. Pour les commerçants, l'Instant Checkout offre un accès à un large public sans avoir à créer leur propre expérience d'achat conversationnelle. Etsy et Shopify pourraient également en bénéficier : Reuters a noté que le cours de l'action d'Etsy a augmenté de 7,3 % et que les actions de Shopify aux États-Unis ont grimpé de 4,5 % après l'annonce[17].

L'implication de Stripe est particulièrement stratégique. En co-développant le Agentic Commerce Protocol, Stripe se positionne comme l'infrastructure de paiement par défaut pour les transactions agentiques. ACP définit un rôle pour les fournisseurs de paiement afin de traiter des jetons de paiement sécurisés et d'augmenter leur volume[16]. Le standard ouvert signifie que d'autres entreprises de paiement pourraient adopter le protocole, mais le partenariat précoce de Stripe avec OpenAI lui donne un avantage. Avec les commerçants payant des frais de transaction et adoptant les services de Stripe, l'entreprise est en position de capturer une plus grande part des paiements en ligne.

Concevoir pour la Confiance : Principes et Meilleures Pratiques

Construire la confiance dans le commerce agentique ne concerne pas seulement la technologie ; cela implique l'expérience utilisateur, la transparence et la gouvernance. Basé sur les insights de Bain, Salesforce et la recherche académique, plusieurs principes émergent :

1. Transparence et éducation : Les utilisateurs veulent savoir quand ils interagissent avec un agent IA[18]. Les agents doivent s'identifier explicitement, expliquer comment ils collectent et utilisent les données et fournir des options claires de participation ou d'exclusion. Les entreprises comme Salesforce soulignent que la clarté autour de l'utilisation des données et des chemins d'escalade (par exemple, quand passer le relais à un humain) renforce la confiance[19].
2. Contrôle et confirmation de l'utilisateur : Toujours inclure une étape de confirmation explicite avant un achat[9]. Permettre aux utilisateurs de définir des limites de dépenses, de revoir les détails des commandes et d'annuler ou d'ajuster facilement les commandes. Bain recommande de commencer par des achats à faible coût et faible risque pour renforcer la confiance.
3. Sécurité et confidentialité : Adopter le chiffrement de bout en bout, la tokenisation et des mécanismes d'authentification sécurisés. Le design de l'ACP utilise des jetons de paiement sécurisés plutôt que des informations d'identification brutes[16]. Les fournisseurs de paiement doivent également surveiller les anomalies et les schémas frauduleux.
4. Cohérence et commodité : La recherche montre que les consommateurs préfèrent moins de points de contact[20], donc l'expérience agentique devrait consolider les étapes sans sacrifier la clarté. L'intégration de codes promotionnels et de programmes de fidélité peut ajouter de la valeur sans effort utilisateur.
5. Confiance en la marque : Les clients font plus confiance aux marques familières qu'aux plateformes génériques. Les partenariats avec des détaillants de confiance (Etsy, Shopify) et des marques de paiement (Stripe) aident à renforcer la crédibilité.
6. Gestion des erreurs et responsabilité : Lorsqu'une erreur se produit, il doit y avoir des canaux clairs pour le support et le remboursement, y compris une intervention humaine. Les agents doivent enregistrer les journaux de transaction pour permettre de résoudre les différends.

Délégation humaine et psychologie de la confiance

Pourquoi un consommateur laisserait-il volontairement une machine effectuer des achats ? La confiance dans l'IA implique plusieurs composantes : compétence, intégrité et bienveillance. Les utilisateurs doivent croire que l'agent peut accomplir la tâche, agira dans leur intérêt et ne fera pas un mauvais usage de leurs données. Des études ont montré que la conception anthropomorphique (attribuer aux agents des traits humains), la transparence et un comportement cohérent augmentent la perception de la fiabilité. Le résumé de l'article du MDPI dans le DOAJ note que la confiance agit comme un médiateur reliant deux voies de prise de décision — heuristique (automatique) et systématique (délibérative) — qui influencent finalement le comportement de l'utilisateur[14]. Si les consommateurs perçoivent l'IA comme compétente et alignée avec leurs objectifs, ils peuvent lui permettre de gérer davantage de tâches.

Cependant, il existe également des preuves de l'aversion pour les algorithmes, où les gens préfèrent le jugement humain même lorsque les algorithmes performent mieux. Cette aversion diminue lorsque les utilisateurs peuvent remplacer ou modifier les résultats de l'algorithme. Dans le commerce agentique, permettre à l'utilisateur de revoir et de modifier les commandes avant la confirmation finale peut atténuer ce malaise. Avec le temps, à mesure que l'IA obtient des résultats réussis, comme choisir le bon produit à un bon prix, la confiance peut être gagnée. À l'inverse, une seule mauvaise expérience (par exemple, une commande non souhaitée) pourrait freiner considérablement l'adoption.

Différences démographiques

La confiance varie selon les démographies. Salesforce a découvert que la génération X et les milléniaux en Inde sont plus disposés à travailler avec des agents IA (57 % et 58 % respectivement) comparé à la génération Z (51 %) et aux baby-boomers (42 %)[21]. Cela contredit le stéréotype selon lequel seuls les jeunes utilisateurs adoptent l'IA. Le contexte culturel compte également : l'étude MDPI a utilisé des participants chinois et peut ne pas se généraliser à l'échelle mondiale[14]. Comprendre les attitudes locales envers l'automatisation, la confidentialité et la gouvernance des données sera crucial à mesure que l'ACP s'étend au-delà des États-Unis.

Le chemin vers l'achat automatique : Laisserons-nous un jour l'IA acheter des choses sans supervision ?

Aujourd'hui, la mise en œuvre maintient l'humain “dans la boucle” — vous devez confirmer avant que l'achat ne soit soumis. Mais le but ultime du commerce agentique pourrait être un achat entièrement autonome : une IA qui connaît vos préférences, votre budget et votre emploi du temps, réapprovisionne automatiquement les fournitures et réserve des services sans toujours demander. Cette vision soulève des questions profondes :

• Autonomie vs. supervision : Quelle est la confiance des gens à déléguer des décisions aux machines ? L'enquête de Bain a montré que, bien que la majorité des consommateurs soient ouverts à l'utilisation de l'IA pour la recherche, seulement un quart se sentent prêts à laisser l'IA gérer la transaction. Avec le temps, nous pourrions voir des gradations d'autonomie : l'IA pourrait acheter automatiquement des articles à faible enjeu comme le détergent, mais demander toujours une approbation pour des appareils électroniques coûteux.
• Responsabilité et protection des consommateurs : Si un agent autonome interprète mal vos instructions ou est piraté, qui est responsable — le fournisseur d'IA, le commerçant ou la société de paiement ? Les réglementations devront peut-être évoluer pour aborder les droits et recours pour les achats exécutés par un agent.
• Considérations éthiques : Un agent IA avec un pouvoir d'achat pourrait influencer les habitudes de consommation, en incitant les utilisateurs vers certaines marques ou produits. La transparence concernant les recommandations sponsorisées et les conflits d'intérêts sera cruciale.
• Équité numérique : Les personnes sans accès à des appareils avancés ou sans littératie financière pourraient être exclues des avantages du commerce agentique. Les décideurs politiques devraient envisager l'accessibilité, l'abordabilité et l'éducation.

Open Source et croissance de l'écosystème

L'une des raisons pour lesquelles le paiement instantané attire l'attention est que ACP est open source. Le dépôt GitHub fournit des spécifications OpenAPI, des schémas JSON et des exemples[22]. Les développeurs peuvent examiner ces documents et choisir entre l'implémentation d'OpenAI (pour l'intégration avec ChatGPT) ou celle de Stripe (pour les outils de marchand)[23]. En publiant la norme publiquement, OpenAI et Stripe visent à encourager son adoption sur différentes plateformes, des autres chatbots aux enceintes intelligentes et interfaces VR. Si largement mis en œuvre, le protocole pourrait devenir le « HTTP du commerce agentique », permettant à tout agent IA de transiger avec n'importe quel marchand compatible ACP.

La gouvernance open source favorise également la transparence et la confiance. Chacun peut auditer le protocole pour détecter les faiblesses de sécurité, apporter des améliorations ou proposer des extensions (par exemple, pour la gestion des abonnements ou des biens numériques). Cela dit, la nature ouverte ne garantit pas la qualité de l'implémentation. Les variations dans les implémentations des commerçants pourraient introduire des incohérences ou des vulnérabilités. Un programme de certification, similaire à la conformité PCI pour les paiements par carte, pourrait émerger pour valider les implémentations ACP!

Recommandations pour les entreprises s'aventurant dans le commerce agentique

1. Commencez par des cas d'utilisation clairs : Identifiez les catégories où la friction est élevée et les erreurs ont peu de conséquences (par exemple, le réapprovisionnement de produits ménagers). Utilisez des programmes pilotes pour recueillir des retours.
2. Concevez pour la transparence : Clarifiez l'identité, la logique et l'utilisation des données de l'agent. Fournissez des politiques de confidentialité accessibles et des moyens simples de se désinscrire ou de suspendre l'assistance IA.
3. Mettez en place des processus de confirmation robustes : Même si la vision à long terme est l'achat autonome, maintenez la confirmation humaine jusqu'à ce que la confiance soit établie. Offrez des aperçus du prix, de l'expédition et des taxes avant la validation.
4. Éduquez les clients : Proposez des tutoriels, des FAQ et un support pour démystifier l'achat agentique. Partagez des histoires de réussite et des études de cas pour renforcer la confiance.
5. Collaborez avec les régulateurs : Engagez-vous tôt avec les régulateurs financiers pour assurer la conformité avec les lois sur les paiements, la protection des données et la protection des consommateurs. Une gouvernance transparente sera un avantage concurrentiel.
6. Investissez dans la résilience : Préparez-vous aux erreurs de commande et à la fraude. Mettez en place une détection de fraude en temps réel, des politiques de remboursement claires et un support client accessible.
7. Mesurez et itérez : Suivez les taux d'adoption, de conversion, la satisfaction client et les incidents d'erreur. Utilisez les analyses pour affiner la logique décisionnelle de l'agent et l'expérience utilisateur.
8. Exploitez la confiance de la marque : Si vous avez déjà une marque forte (par exemple, un détaillant avec des clients fidèles), mettez cela en avant en introduisant des fonctionnalités agentiques. Envisagez un co-branding avec des fournisseurs de paiement de confiance pour rassurer les utilisateurs.

Conclusion : L'ère à venir du shopping autonome

Le paiement instantané dans ChatGPT représente plus qu'une simple fonctionnalité pratique : il marque le début du commerce agentique, où les agents IA commencent à exécuter les tâches que nous leur déléguons. Soutenu par le protocole ouvert de commerce agentique[24], le système est conçu pour être interopérable et extensible. Le lancement précoce avec Etsy et Shopify a suscité enthousiasme et spéculation. Cependant, les preuves suggèrent que l'adoption dépend de la confiance, la transparence et le contrôle utilisateur. Des enquêtes menées par Bain et Salesforce montrent que, bien que la familiarité avec l'IA soit élevée, la volonté de laisser l'IA effectuer des achats reste limitée, principalement en raison de préoccupations liées à la sécurité et à la confidentialité[20]. Les recherches indiquent que la confiance médiatise l'acceptation, en reliant les processus de décision rapides et délibérés des consommateurs[14]. En répondant à ces préoccupations grâce à des normes ouvertes, un design clair et une gouvernance robuste, les entreprises peuvent libérer le potentiel du commerce agentique.

Dans les années à venir, nous pourrions voir des agents IA gérer des tâches simples de réapprovisionnement, organiser des réservations de voyage ou négocier le renouvellement d'abonnements. Au fil du temps, à mesure que les systèmes se révèlent fiables et utiles, les utilisateurs pourraient déléguer des achats encore plus complexes. L'impact à long terme s'étend au-delà du commerce électronique aux services financiers, à la logistique et à la protection des consommateurs. Les entreprises qui mènent avec confiance, investissent dans un design centré sur l'utilisateur et collaborent sur des standards ouverts seront les mieux placées pour prospérer dans ce nouveau monde où les chatbots ne sont pas seulement des conseillers mais des acteurs—transformant directement les conversations en commerce.

[1] OpenAI : APIs et outils pour créer des produits IA | Product Hunt

[2][5][16][22][23][24] Agentic Commerce Protocol - GitHub

[3][4][17] OpenAI s'associe à Etsy, Shopify pour le paiement ChatGPT | Reuters

[6][7][8][9] Agentic Commerce Protocol OpenAPI Specification

[10][11][12][13][18][19][20][21] Une nouvelle recherche montre comment les agents IA peuvent intervenir lorsque la confiance des consommateurs diminue - Salesforce

[14][15] Comment les consommateurs font-ils confiance et acceptent-ils les agents IA ? Un cadre théorique étendu et des preuves empiriques – DOAJ