B2A2C : l’ère du commerce agentique est déjà là

Le B2A2C, pour Business To Agent To Customer, désigne un modèle de commerce dans lequel une entreprise interagit avec son client par l’intermédiaire d’un agent d’intelligence artificielle. Cet assistant aide le client à exprimer son besoin, à découvrir et comparer des produits, puis à acheter et à suivre sa commande en dialoguant avec les systèmes du commerçant.

Le libraire se souvenait de vous

Il se souvenait de ce roman conseillé quelques semaines plus tôt. De votre enthousiasme, ou de votre déception. Il connaissait votre goût pour les récits historiques, mais savait aussi que ce livre acheté en décembre était destiné à votre père.

Votre libraire ne connaissait pas seulement ses livres. Il connaissait ses lecteurs.

Il lui arrivait de se tromper. Vous reveniez lui dire qu’un ouvrage vous avait laissé indifférent. Il vous posait quelques questions, comprenait mieux vos goûts, puis vous entraînait vers une autre étagère. La conversation reprenait là où elle s’était arrêtée.

Internet nous a donné accès à des millions de références. Mais il nous a souvent privés de cette relation. Nous avons remplacé les conseils par des filtres, les échanges par des moteurs de recherche et la mémoire du commerçant par des historiques de navigation.

Voici pourtant que l’intelligence artificielle pourrait nous ramener à cette forme ancienne du commerce. À une différence près.

Cette fois, le client ne pousse plus nécessairement la porte. Il interroge ChatGPT, Claude ou Gemini. Il raconte ce qu’il cherche, explique pour qui il souhaite acheter, précise son budget. L’assistant questionne, compare, suggère. Et, lorsque l’utilisateur l’y autorise, il peut conserver une partie de ses préférences pour prolonger la conversation.

Une forme de personal shopper numérique, disponible à toute heure, auquel nous finissons parfois par prêter une attention presque humaine.

La conversation revient au cœur du commerce. Seulement, celui qui nous répond n’est plus nécessairement celui qui nous vend.

Et si votre meilleur produit n’était jamais recommandé ?

Imaginons que notre libraire vienne de découvrir un roman remarquable publié par une petite maison d’édition. Il sait à quels lecteurs le conseiller. Il en connaît les qualités, les singularités, les défauts même. Il pourrait en parler pendant des heures.

Mais voici qu’un client potentiel demande à son assistant de lui trouver un roman historique pour son père. L’intelligence artificielle comprend sa demande. Elle consulte les informations auxquelles elle a accès et sélectionne quelques ouvrages.

Le livre de notre libraire aurait peut-être été le choix idéal. Pourtant, il n’apparaît pas. Non parce qu’il est moins bon. Ni parce que son prix est trop élevé.

Simplement parce que l’assistant n’a pas accès aux informations qui lui permettraient de le découvrir, d’en comprendre l’intérêt ou de l’acheter auprès de ce commerçant.

Le lecteur est satisfait. Il a trouvé un livre. Le libraire, lui, ne saura jamais qu’il aurait pu le lui vendre.

Le risque n’est plus seulement que vos clients quittent votre boutique. C’est qu’ils trouvent ce qu’ils cherchent sans jamais savoir que vous existiez.

Une révolution déjà mesurable

On pourrait croire cette perspective encore lointaine. Pourtant, les habitudes commencent à changer.

Selon une étude internationale de la National Retail Federation et d’IBM publiée en janvier 2026, 41 % des consommateurs interrogés déclarent utiliser des assistants IA pour rechercher des produits.

D’après les données publiées par Adobe pour juillet 2026, les visites de sites marchands américains provenant de sources d’intelligence artificielle affichaient un taux de conversion supérieur de 60 % à celui des autres canaux étudiés.

Il ne s’agit pas encore d’une généralisation des achats entièrement autonomes. Mais les assistants interviennent déjà dans la découverte, la comparaison et la préparation de décisions d’achat.

Une étude publiée le 21 octobre 2026 par Boston Consulting Group indique que 68 % des distributeurs interrogés anticipent un impact important ou transformationnel du commerce agentique dans les deux prochaines années. Pourtant, seuls 18 % considèrent leur marketplace prête à interagir avec les agents IA.

Entre la conscience du changement et la capacité d’y répondre, le fossé reste considérable.

Pendant ce temps, OpenAI structure la découverte de produits et les interactions commerciales dans ChatGPT. Google développe ses propres mécanismes pour relier recherche, conseil et achat. De nouveaux assistants peuvent naviguer sur Internet et accomplir certaines actions au nom de leurs utilisateurs.

La question devient immédiate : lorsqu’un client confiera sa prochaine recherche à un assistant, vos produits feront-ils partie des réponses possibles ?

Combien de langues faut-il parler pour vendre un livre ?

Imaginons un instant que notre libraire soit obligé de changer de langue selon la personne qui entre dans sa boutique. Avec chacune, il lui faudrait apprendre de nouvelles expressions, comprendre des règles particulières, s’adapter à des usages différents. Et lorsque la conversation aboutirait à un achat, les formalités elles-mêmes changeraient.

Combien de temps lui resterait-il pour lire, découvrir de nouveaux auteurs et conseiller ses clients ?

Cette petite fable ressemble au défi technique auquel sont confrontés les commerçants. Les grands acteurs de l’intelligence artificielle développent différents protocoles : certains structurent les échanges commerciaux (ACP, UCP), d’autres l’accès aux services et aux interfaces (MCP, WebMCP). Les paiements disposent également de nouvelles approches (AP2, MPP).

Ces initiatives ne remplissent pas toutes les mêmes fonctions. Certaines peuvent se compléter. Mais elles possèdent leurs conventions, leurs exigences d’intégration et leurs propres rythmes d’évolution.

Il ne suffit donc plus de disposer d’un beau catalogue numérique. Il faut aussi que les assistants puissent accéder à des informations fiables, consulter les stocks, comprendre les variantes, composer un panier, accompagner un paiement, puis retrouver une commande.

Plus le commerce devient simple pour le consommateur, plus il risque de devenir complexe pour celui qui vend.

Cartmelai : rendre la technologie invisible, pas le commerçant

C’est précisément cette contradiction que Cartmelai entend résoudre.

L’entreprise française développe une infrastructure permettant aux commerçants de rendre leurs systèmes de vente accessibles aux assistants d’intelligence artificielle, sans devoir construire et maintenir une intégration indépendante pour chaque nouvel environnement.

Elle agit comme une couche d’abstraction entre les plateformes e-commerce et les protocoles du commerce agentique. Mais son ambition ne se limite pas à rendre un catalogue découvrable.

Cartmelai vise à activer l’ensemble du parcours commercial : de la découverte des produits à leur recommandation, puis à la constitution du panier, au paiement, à la commande et à son suivi.

Revenons à notre lecteur. Il demande conseil à son assistant pour trouver un cadeau. Celui-ci peut consulter les offres mises à disposition par le libraire, vérifier qu’un ouvrage est disponible, en préciser le prix et accompagner l’achat.

Quelques jours plus tard, le lecteur revient dans la même conversation : « Au fait, où en est le livre que j’ai commandé ? » Grâce à la connexion avec les systèmes du marchand, l’assistant peut alors accéder aux informations de commande autorisées et lui transmettre un état actualisé.

La relation ne s’arrête pas au paiement. Elle se poursuit au-delà de l’achat.

Pour rendre possibles ces expériences, il faut faire dialoguer des technologies qui n’ont pas toutes été conçues pour fonctionner ensemble. C’est précisément le rôle que Cartmelai cherche à prendre en charge.

L’un connaît le lecteur, l’autre connaît les livres

On parle volontiers d’agents capables de rechercher, comparer et acheter à notre place. Mais la nouveauté pourrait résider davantage dans leur capacité à écouter.

Le consommateur n’est plus nécessairement obligé de choisir une catégorie, de cocher des filtres ou de connaître à l’avance le nom du produit recherché. Il exprime une intention.

Il ne cherche pas simplement une perceuse. Il veut installer une étagère. Il ne cherche pas nécessairement un vêtement technique. Il prépare une randonnée en montagne. Et lorsqu’il demande un livre, il recherche parfois surtout le plaisir de faire un cadeau juste.

Un assistant conversationnel peut l’aider à préciser cette intention. Avec les autorisations nécessaires, il peut conserver une forme de mémoire de ses préférences et de ses précédents échanges : une représentation numérique, partielle et évolutive, qui évoque certains usages d’un jumeau numérique.

Mais l’assistant ne possède pas spontanément toute l’expertise des professionnels. Notre libraire connaît ses ouvrages, les auteurs qu’il défend, les traductions qu’il préfère, les découvertes qu’il souhaite partager.

Un libraire pourrait rendre accessibles ses sélections, ses coups de cœur et ses critères de recommandation. Une enseigne sportive pourrait partager son expertise sur le choix d’un équipement. Un spécialiste de la rénovation pourrait proposer des conseils adaptés à un logement et à des contraintes techniques.

L’assistant connaît les intentions du client. Le marchand connaît les solutions qu’il peut lui apporter.

Le GEO ne suffit pas

Depuis l’émergence des moteurs génératifs, les marques cherchent à optimiser leur visibilité dans les réponses produites par les intelligences artificielles. Cette démarche, souvent appelée GEO (Generative Engine Optimization), prolonge une partie des préoccupations traditionnelles du référencement.

Mais être cité dans une réponse n’est pas nécessairement pouvoir vendre. Un assistant peut recommander une marque sans accéder à ses stocks, identifier un produit sans proposer la bonne variante, ou présenter une offre sans permettre au client de la commander auprès du marchand.

Le B2A2C, pour Business To Agent To Customer, va plus loin : participer à la conversation jusqu’à l’exécution et au suivi de la commande.

Pour Cartmelai, cette vision est portée notamment par deux expériences complémentaires. Yann Jouanin a contribué à nouer le partenariat entre TheFork, au sein du groupe Tripadvisor, et OpenAI lors du lancement des premières applications dans ChatGPT. Contributeur à MCP Apps, il évolue au contact des nouveaux protocoles et des enjeux d’interopérabilité.

Sana Elwaar a dirigé des projets de plateformes agentiques et de chatbots pour de grands groupes, notamment dans la banque et l’assurance. Son expérience couvre également les applications de l’intelligence artificielle au commerce agentique.

Le GEO pose la question de la visibilité. Le B2A2C pose celle de la relation commerciale tout entière.

Le retour au comptoir

Revenons une dernière fois chez notre libraire.

Son client a finalement choisi un roman. Il n’a pas eu à parcourir des dizaines de pages ni à comparer seul des centaines d’ouvrages. Il a expliqué ce qu’il cherchait. Son assistant l’a écouté, l’a aidé à préciser ses envies et lui a proposé des livres dont certains auraient pu être sélectionnés par un libraire passionné.

Il a commandé. Quelques jours plus tard, il s’est inquiété du retard de livraison. L’assistant a consulté les informations de commande et lui a répondu. La conversation s’est poursuivie.

Pour rendre tout cela possible, il aura fallu des catalogues accessibles, des protocoles d’interaction, des mécanismes de paiement et des connexions aux systèmes du commerçant. Toute une mécanique dont le lecteur ne connaîtra probablement jamais le nom. Et dont le libraire ne devrait pas avoir à maîtriser chaque rouage.

Après tant d’années consacrées aux moteurs de recherche, aux parcours de navigation et aux interfaces de conversion, le commerce pourrait ainsi retrouver une évidence ancienne.

Avant d’acheter, il y a souvent quelqu’un qui cherche à être compris. Et quelqu’un d’autre qui sait lui apporter un conseil.

La conversation aura changé d’interlocuteur. Le savoir-faire, lui, n’aura rien perdu de sa valeur.

Bienvenue dans l’ère du B2A2C.

Retrouvez Cartmelai à Tech For Retail

Cartmelai exposera au salon Tech For Retail les 30 novembre et 1er décembre 2026. Nous y présenterons des démonstrations complètes d’expériences de commerce agentique et d’intégration aux systèmes e-commerce : de la découverte et de la recommandation des produits à la constitution du panier, au paiement, à la commande et à son suivi.

Venez découvrir concrètement comment connecter votre boutique aux assistants IA et rendre votre savoir-faire accessible dans ces nouveaux parcours d’achat.

Sources et méthodologie

NRF / IBM, janvier 2026, « Own the Agentic Commerce Experience » : https://nrf.com/research/own-the-agentic-commerce-experience

Adobe Digital Insights, données de juillet 2026 : https://business.adobe.com/blog/us-consumers-are-embracing-llms-to-make-travel-plans

Boston Consulting Group, 21 octobre 2026, « How Retailers Can Reinvent the Digital Flywheel for Agentic Commerce » : https://www.bcg.com/publications/2026/retailers-win-ai-shopping-agents

Les statistiques concernent des échantillons et des méthodologies distincts. Les scénarios de librairie illustrent des possibilités techniques et ne constituent pas une démonstration d’intégration en production.