L'achat par agent est l'un des scénarios les plus bruyants de cette course à l'IA : laisser un agent parcourir les boutiques, comparer les prix et passer commande à votre place. Le 16 octobre 2026, la revue hebdomadaire de graphiques d'a16z a rassemblé des données de Cloudflare, de la National Retail Federation et de Similarweb, et a versé une eau froide chiffrée sur ce récit : les plateformes de commerce en ligne ferment systématiquement la porte aux agents acheteurs, et les consommateurs eux-mêmes sont loin d'être prêts à céder le droit de payer.
Le blocage est dans les données : les réponses 403 ont à peu près doublé depuis l'été
Dans les données de Cloudflare, la part des réponses 403 servies aux agents et aux robots a nettement augmenté depuis cet été, à environ le double de son niveau antérieur. Lecture d'a16z : les grandes plateformes refusent d'être contournées. Si l'utilisateur ne parle plus qu'à un agent, la plateforme perd à la fois sa relation directe avec le client et les revenus publicitaires adossés aux regards humains. Les retours et la fraude aggravent le tableau : selon la National Retail Federation, les taux de retour ont à peu près doublé et le coût total des retours à peu près triplé depuis 2019, l'abus de contestations de paiement étant la crainte de fraude la plus fréquente. Si c'est un agent qui a commandé, à qui appartient l'achat erroné et qui paie le retour ? Sans réponse établie, fermer la porte d'abord n'a rien de surprenant.
Les consommateurs ne laissent l'IA faire que le milieu du parcours
Les données côté demande sont tout aussi mesurées. Environ un quart des personnes interrogées se disent prêtes à laisser l'IA acheter la plupart des biens de consommation, luxe excepté, mais 42 % affirment ne pas faire du tout confiance à l'IA pour acheter en leur nom. Les données de parcours de Similarweb convergent : davantage de trajets d'achat passent par l'IA au milieu, mais la grande majorité des sessions d'achat par IA restent dans la phase entre découverte et achat — recherches, devoirs, comparaisons de prix — tandis qu'un humain appuie toujours sur le bouton final. Cela explique aussi pourquoi des capacités comme ChatGPT qui contrôle directement les onglets Chrome ont d'abord atterri sur la navigation et l'organisation : la moindre résistance se trouve au plus loin du paiement.
Ce qui coince vraiment : l'attribution et la responsabilité
a16z signale une conséquence facile à manquer : si un consommateur est convaincu pendant une phase intermédiaire menée par l'IA, puis achète dans une autre session, l'attribution publicitaire se rompt — personne ne peut dire qui a provoqué l'achat. Pour les équipes qui construisent des agents acheteurs, la leçon des données est concrète : la forme réaliste à court terme est un modèle à mi-chemin, où l'IA fait les devoirs et l'humain décide, et les niveaux d'autorisation, les plafonds de dépense et les confirmations révocables comptent bien plus que la vitesse de commande. L'achat par agent ne commencera vraiment que lorsque les plateformes ouvriront une voie officielle aux agents et que le secteur aura tranché la responsabilité des retours ; jusque-là, la porte reste fermée, chiffres à l'appui.
