Le web ne disparaît pas : il se déplace vers les agents IA

Les premières estimations parlent d’ici 2026–2027 : plus de 30 % des requêtes en ligne pourraient être traitées par des agents IA ou des assistants conversationnels, sans passage par un navigateur classique. Pour beaucoup de marques françaises, cela veut dire une chose : une part de leur trafic web est en train de migrer… et elles ne sont pas prêtes.

Voici le vrai sujet : le web ne disparaît pas, il change de forme. On ne clique plus sur dix liens, on demande à un agent IA de « trouver le meilleur lave-linge pour un appartement parisien, budget 500 € » et on attend une réponse prête à l’emploi. Dans cette nouvelle économie des agents, seules les marques aux données claires, structurées et fiables restent visibles et « éligibles » à la recommandation.

Ce billet explique comment cette économie des agents IA bouscule le commerce de détail, ce que cela change concrètement pour le marketing et l’e-commerce, et surtout quoi faire dès maintenant pour ne pas disparaître des radars.

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1. L’économie des agents IA : ce qui change vraiment pour les marques

L’économie des agents IA, c’est un web où des assistants automatisés agissent à la place des humains : ils recherchent, comparent, filtrent, achètent ou préparent l’achat. On l’a vu avec les premières intégrations d’IA dans les moteurs de recherche, les marketplaces ou les super apps.

Ce qui change pour les marques, ce n’est pas seulement l’interface, c’est la logique de sélection :

• un humain peut scroller 20 produits et cliquer « au feeling » ;
• un agent IA va appliquer des critères explicites (prix, dimensions, avis, livraison, durabilité…) à grande vitesse et en éliminer la majorité.

Dans l’économie des agents, votre fiche produit n’est plus une page marketing, c’est un ensemble de données que des machines évaluent.

Les marques qui gagnent sont celles qui :

1. Rendent leurs données produit exploitées par des machines (schémas, attributs, API, flux structurés) ;
2. Garantissent la cohérence de ces données partout (site, marketplace, catalogue, Google Merchant, etc.) ;
3. Offrent des signaux de confiance que les agents IA peuvent interpréter (preuves de qualité, avis, conformité, service après-vente).

La réalité est dure, mais simple : si vos données sont floues, incomplètes ou contradictoires, vous devenez invisibles pour ces agents.

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2. Pourquoi les données claires deviennent votre premier canal marketing

Les agents IA ne « lisent » pas vos belles phrases, ils consomment vos données structurées. Plus vos informations sont propres, précises et cohérentes, plus vous avez de chances d’être sélectionné dans la réponse.

Les 4 types de données que les agents regardent en priorité

Pour le commerce de détail, on peut simplifier en quatre blocs :

1. Données produit structurées

   • Caractéristiques techniques (dimensions, matière, poids, compatibilité, couleur…)
   • Catégorisation claire (taxonomie, famille, sous-famille, usage)
   • Schémas structurés (Product, Offer, AggregateRating, etc.)

2. Données de prix et de disponibilité

   • Prix TTC, remises, packs, conditions promo
   • Stock réel, délais de livraison, click & collect
   • Politique de retour et garanties

3. Données de preuve sociale

   • Note moyenne fiable (nombre d’avis suffisant)
   • Avis récents et détaillés
   • Taux de retour ou de satisfaction quand c’est disponible

4. Données de marque et de confiance

   • Labels (Origine France, Bio, écolabels, normes CE, NF…)
   • Engagements RSE, réparabilité, durabilité
   • Service client joignable, SAV, pièces détachées

Un agent IA qui reçoit une requête du type : « chaise de bureau ergonomique, made in France, budget 250 €, livrée en 48h » va filtrer en cascade. Chaque attribut manquant est une chance de moins d’apparaître.

Exemple concret côté retail

Prenons deux enseignes de mobilier :

• Enseigne A : fiche produit simple, description marketing, 2 photos, prix, stock « disponible ».
• Enseigne B :
  • Attributs détaillés (hauteur d’assise, matériau exact, poids max supporté, certificat ergonomique, origine de fabrication) ;
  • Schéma Product avec toutes les propriétés renseignées ;
  • Délai de livraison précis (2 jours ouvrés), politique de retour claire ;
  • Note moyenne 4,6/5 basée sur 237 avis.

Quand un agent IA doit proposer 3 produits à son utilisateur, il n’y a pas vraiment de match : l’Enseigne A n’existe même pas dans son univers, pas faute d’être intéressante, mais faute d’être lisible.

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3. Comment préparer vos données pour les agents IA (en pratique)

Pour rester visibles dans cette économie des agents, le chantier prioritaire n’est pas un nouveau spot TV, c’est la qualité de vos données. Voici une feuille de route pragmatique adaptée aux retailers.

3.1. Faire un audit de « lisibilité machine »

Première étape : mesurer où vous en êtes.

• Vérifiez la présence et la qualité des données structurées (schema.org, données produits enrichies).
• Analysez vos flux produits (Google Merchant, marketplaces, comparateurs) : champs manquants, valeurs incohérentes, doublons.
• Listez les ruptures d’information : un prix sur le site, un autre dans le catalogue, un troisième dans le flux.

Un bon indicateur : si vous avez du mal, en interne, à répondre précisément à des questions basiques (combien de produits en stock livrables sous 48h en Île‑de‑France ?), un agent IA aura encore plus de mal.

3.2. Construire ou renforcer un PIM/Master Data solide

Sans PIM (Product Information Management) ou référentiel produit robuste, impossible de nourrir correctement les agents.

Objectif : une seule source de vérité pour :

• les attributs produits ;
• la taxonomie et les catégories ;
• les visuels et médias ;
• les déclinaisons (taille, couleur, pack) ;
• les compatibilités (accessoires, pièces détachées).

C’est ce PIM qui alimente ensuite :

• votre site e-commerce ;
• vos marketplaces ;
• vos fiches Google ;
• vos flux vers des partenaires et, demain, des agents IA externes.

3.3. Normaliser les attributs prioritaires

Toutes les données ne se valent pas. Pour chaque famille de produits, identifiez 10 à 20 attributs critiques pour la comparaison et la recommandation. Par exemple :

• Électroménager : consommation énergétique, niveau sonore, capacité, durée de garantie ;
• Mode : composition exacte, coupe, guide de taille, entretien ;
• Bricolage : compatibilité, normes de sécurité, usage intérieur/extérieur.

Puis :

• imposez des valeurs normalisées (listes de valeurs, unités standard) ;
• interdisez les champs libres fourre-tout pour ces attributs ;
• contrôlez la complétude de ces champs avant mise en vente.

Les agents IA sont très bons pour raisonner, mais très mauvais avec le flou du type « taille standard » ou « coloris divers ».

3.4. Enrichir les avis clients et les signaux de confiance

Les agents IA accordent un poids croissant aux preuves de satisfaction.

Quelques pistes actionnables :

• Stimuler les avis riches en détails (questions ciblées dans les formulaires) ;
• Mettre en avant la volume d’avis et non seulement la note ;
• Rendre accessibles vos indicateurs de SAV (taux de retour bas, rapidité de traitement) via des données ou des contenus structurés.

Ce type de signaux est précieux pour un agent IA qui doit arbitrer entre plusieurs marques correctes sur le papier.

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4. Agents IA, SEO et visibilité : nouveau trio à maîtriser

On parle beaucoup de « SEO pour IA » ou GEO (Generative Engine Optimization). Derrière le buzzword, l’idée est simple : vos contenus et vos données doivent être faciles à citer par des moteurs génératifs.

4.1. Le contenu ne disparaît pas, il change de rôle

Non, les descriptions éditoriales et le contenu de marque ne deviennent pas inutiles. Ils servent à :

• nourrir les modèles avec des explications claires sur vos produits, vos garanties, votre positionnement ;
• générer des citations dans les réponses IA (« [Marque X] propose une garantie 5 ans et un service de réparation en magasin… ») ;
• fournir du contexte aux algorithmes sur vos engagements (RSE, made in France, durabilité).

Pour cela, il faut un contenu :

• précis (chiffres, durées, conditions, exemples concrets) ;
• structuré (titres, listes, blocs clairs) ;
• aligné avec vos données produits (pas de promesses que les fiches ne confirment pas).

4.2. Répondre aux « questions d’agents » avant qu’elles soient posées

Une bonne approche consiste à se demander : si un agent IA devait me recommander, de quoi aurait‑il besoin ?

Par exemple :

• « Quel est le délai moyen réel de livraison ? »
• « Quel est le taux de panne ou de retour sur cette catégorie ? »
• « Quelles solutions de réparation ou de revente existent après usage ? »

Transformez ces réponses en :

• FAQ claires sur vos fiches ;
• pages explicatives structurées (garanties, SAV, seconde main) ;
• données exploitables (schémas, attributs, balises).

Plus un moteur ou un agent trouve chez vous des réponses nettes, plus il a intérêt à vous citer.

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5. Cas d’usage concrets d’agents IA dans le retail français

Pour ancrer tout ça, voici quelques scénarios très proches de ce qui commence à se déployer.

5.1. Assistant d’achat personnel multienseigne

Un consommateur français paramètre un agent IA sur son smartphone avec :

• ses mensurations ;
• ses contraintes (budget mensuel, éthique, préférences de marque) ;
• ses priorités (made in Europe, livraison rapide, faible impact carbone).

Lors d’un besoin (« tenue pour un mariage en mai à Bordeaux »), l’agent va :

1. Interroger plusieurs enseignes et marketplaces ;
2. Filtrer selon les contraintes ;
3. Proposer 3 options clé en main.

Les marques retenues seront celles qui auront rendu visibles et exploitables toutes ces informations.

5.2. Agent IA B2B pour les acheteurs professionnels

Côté B2B, un acheteur pour un réseau de magasins ou de restaurants pourra utiliser un agent IA pour :

• comparer des fournisseurs selon des critères précis (prix, stabilité d’approvisionnement, labels, impact carbone) ;
• simuler différents scénarios de volumes ou de délais ;
• négocier automatiquement dans certaines limites.

Les fournisseurs qui maîtrisent leurs données (catalogue standardisé, fiches techniques structurées, certifications claires) auront mécaniquement l’avantage.

5.3. Agents internes pour vos équipes

L’économie des agents ne concerne pas que le front-office. Beaucoup d’enseignes utilisent déjà des agents internes pour :

• répondre aux vendeurs en magasin sur les disponibilités, alternatives, compatibilités ;
• assister le service client pour trouver la bonne information en quelques secondes ;
• préparer des argumentaires personnalisés.

Ce type d’agent met immédiatement en lumière les faiblesses des données : dès que c’est flou en interne, ce sera flou pour les agents externes.

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6. Par où commencer en 2025 si vous êtes une enseigne de détail

Trois priorités réalistes pour les 12 prochains mois.

1. Mettre les données au même niveau que la création dans votre budget marketing
   Si 90 % du budget part en campagnes et 10 % dans la qualité de données, l’équation est déséquilibrée. Sans données propres, vos campagnes nourrissent des fiches invisibles pour les agents.

2. Lancer un chantier PIM / gouvernance de la donnée produit
   Même si le projet est progressif : commencez par les catégories les plus stratégiques (marge, volume, potentiel digital). Fixez des objectifs de complétude des attributs et de cohérence des flux.

3. Tester au moins un cas d’usage agent IA
   Par exemple :

   • un assistant d’aide au choix sur votre site ;
   • un agent pour vos conseillers de vente ;
   • un prototype d’API « catalogue » prêt à être consommé par des agents externes.

Ces tests vous forceront à affronter la réalité de vos données et à prioriser les corrections qui comptent vraiment.

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Conclusion : vos données décident de votre place dans l’économie des agents

Le web ne disparaît pas, il se déplace vers des agents IA qui filtrent, comparent et choisissent pour leurs utilisateurs. Dans ce monde-là, la visibilité d’une marque de retail n’est plus seulement une affaire de mots-clés ou de budget média, c’est d’abord une question de qualité, de structure et de cohérence des données.

Les enseignes qui traiteront leurs données produits comme un véritable actif marketing – au même titre que leur image ou leurs campagnes – continueront d’apparaître en tête des recommandations d’agents IA. Les autres risquent de constater dans quelques années une baisse du trafic et des ventes… sans comprendre d’où vient la fuite.

La question à se poser en 13/12/2025 est simple : si un agent IA devait choisir demain trois produits ou trois enseignes à recommander dans votre catégorie, seriez-vous dans la liste ? Si la réponse n’est pas un oui clair, le moment est venu de remettre vos données au centre de votre stratégie.