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En septembre 2024, le site du plus grand distributeur en grand magasin d'Australie, Myer (opens in a new tab), ne recevait pratiquement aucun trafic provenant des grands modèles de langage (LLM). En avril 2025, les visites générées par les LLM apparaissaient chaque semaine. Depuis avril 2026, ce chiffre a augmenté à un rythme parabolique, sans signe de ralentissement.
Cette trajectoire, partagée lors de NRF APAC 2026 (opens in a new tab) par Warwick Blunt (opens in a new tab), directeur du commerce digital chez Myer (opens in a new tab), aux côtés d'Anne-Claire Baschet (opens in a new tab), Chief Data and AI Officer chez Mirakl, n'est pas une projection. Ce sont des données réelles d'une enseigne qui illustrent une tendance déjà bien établie – et non un défi à relever dans le futur : le commerce agentique a transformé la façon dont les consommateurs découvrent, évaluent et achètent.
Du shopping par mots-clés à la découverte par intention dans le commerce agentique
Le commerce agentique est la troisième vague de transformation du commerce de détail. Après la révolution numérique il y a vingt ans et la révolution des plateformes il y a quinze ans, nous entrons aujourd'hui dans ce qu'Anne-Claire appelle la « révolution du shopper ».
Cette révolution éloigne l'e-commerce de l'expérience d'achat par mots-clés des décennies passées pour le rapprocher de l'expérience attendue dans un magasin physique de proximité.
Quand un client entre dans un magasin physique, il peut demander des chaussures de running – ou décrire le contexte, les besoins et les objectifs de son parcours d'achat pour obtenir une expérience plus personnalisée.
Les LLM et les agents d'achat IA fonctionnent de la même façon : ils permettent aux acheteurs de passer de la recherche traditionnelle « chaussures de running » à des requêtes orientées intention, comme « Je me prépare pour le marathon de Paris en octobre et j'ai besoin du bon équipement pour un parcours froid et humide près de la Seine ».
Ce passage aux requêtes orientées intention modifie fondamentalement la façon dont les enseignes doivent penser la recherche et la visibilité en ligne.
Comme Myer nous le démontre, ce n'est pas une tendance future : elle est déjà là et s'accélère rapidement. Le trafic propulsé à l'IA est en passe de dépasser le trafic organique d'ici 2028, et les recommandations produits de l'IA sont désormais jugées plus fiables que celles des amis.
Ce que les données de Myer nous disent sur le commerce agentique aujourd'hui
Le signal commercial est déjà clair.
« C'est du trafic, c'est du chiffre d'affaires », a déclaré Warwick devant l'audience NRF APAC. Les taux de conversion du trafic référencé par les LLM chez Myer sont significativement plus élevés que ceux du search payant, des réseaux sociaux payants ou du trafic organique, et continuent d'augmenter mois après mois.
Cela corrobore les données publiques citées par Anne-Claire : un taux de conversion 38 % plus élevé pour le trafic issu de l'IA lors du dernier Black Friday aux États-Unis, et une étude Shopify montrant près de 50 % de conversion supplémentaire (opens in a new tab) pour ce segment, avec une hausse du panier moyen. Quand un agent IA oriente un acheteur vers le site d'une enseigne, ce dernier arrive prêt à acheter.
Deux vulnérabilités que les enseignes doivent corriger dans le commerce agentique
Warwick a été direct sur les expositions du commerce traditionnel à l'ère du commerce agentique.
La première concerne l'enrichissement des données catalogue. Les agents IA ne parcourent pas les pages produits comme le font les humains : ils analysent des données structurées.
Une robe de cocktail pour un événement formel est difficile à distinguer d'une robe décontractée pour un déjeuner en famille pour un agent IA, si ces différences ne sont pas clairement articulées dans les données structurées qu'il analyse. De même, si un acheteur demande à un LLM une robe à pois, les données catalogue doivent refléter ce détail pour que le produit apparaisse dans une citation de chat.
« S'il n'y a pas d'attribution de détail produit pour les points blancs sur une robe bleue, » a expliqué Warwick, « l'agent pourrait remonter un produit totalement inadapté. »
Pour Myer, qui gère des centaines de milliers de SKUs, résoudre ce problème exige une approche programmatique à grande échelle.
La deuxième vulnérabilité que rencontrent les enseignes dans le commerce agentique tient à l'étendue et à la profondeur de l'assortiment. Les agents IA ne peuvent recommander que ce qu'ils trouvent.
Une étude Mirakl menée avec un distributeur américain a montré qu'une expansion marketplace a généré un taux de mention de 93 % dans leur catégorie parmi les cinq premiers résultats de ChatGPT, avec un classement en première position 70 % du temps. La suppression de la stratégie marketplace a modélisé une réduction de 24 % du taux de mention. Un assortiment élargi et bien curé est le socle de la visibilité agentique.
Pourquoi la plupart des sites e-commerce ne sont pas prêts pour les LLM
L'analyse Mirakl de la maturité GEO des pages produits révèle que le site moyen obtient un score de 48 sur 100 pour la compatibilité avec les LLM. Moins de 1 % obtient un score supérieur à 80. Selon l'analyse, les lacunes GEO les plus fréquentes sont l'absence de métadonnées, le manque de contenu généré par les utilisateurs et l'insuffisance des attributs orientés intention dont les agents ont besoin pour associer les produits aux besoins réels des acheteurs.
Pour combler cet écart, Mirakl a lancé Agentic Activation, la première infrastructure pour entreprises qui rend les produits découvrables, recommandables et achetables par les agents IA à grande échelle. Elle offre deux capacités en production : Agentic Product Enrichment, qui réécrit et enrichit automatiquement les contenus produits pour que les plateformes IA puissent les lire, les comparer et les recommander avec précision, et Agentic Channels, qui connecte les marchands directement aux plateformes LLM et gère l'intégralité de la transaction de bout en bout, de l'inventaire et la tarification jusqu'à la livraison et le service après-vente.
Se préparer au commerce agentique : 3 actions prioritaires pour les enseignes
Anne-Claire et Warwick ont conclu leur échange à NRF APAC avec trois actions prioritaires que les enseignes doivent engager pour commencer à se battre dans l'ère du commerce agentique :
- Agissez maintenant : Les consommateurs utilisent déjà les LLM pour découvrir et évaluer des produits. La fenêtre d'avantage du premier entrant est ouverte, mais elle se referme vite.
- Élargissez votre assortiment : Les marketplaces et les programmes dropship permettent aux enseignes d'élargir stratégiquement leur assortiment, augmentant ainsi la visibilité dans les LLM et les agents d'achat IA.
- Optimisez vos données catalogue pour les LLM et les agents d'achat IA : L'optimisation pour les moteurs génératifs (GEO), surtout combinée à l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO), est la condition minimale pour rivaliser dans l'ère du commerce agentique.
Se préparer à l'ère du commerce agentique peut sembler intimidant, mais avec les bons outils vous pouvez saisir l'opportunité qui se présente. Pour commencer, évaluez vos pages produits avec l'analyseur de maturité GEO de Mirakl (opens in a new tab), ou contactez notre équipe pour démarrer votre parcours Agentic Activation.
