L'aube du commerce agentiel (Agentic Commerce) : "Sparky" de Walmart en tête
En janvier 2026, le paysage de la distribution a basculé de manière décisive, passant d'expérimentations pilotes à une transformation structurelle à grande échelle. Walmart, le géant de la distribution, a officiellement déployé "Sparky", un agent d'IA (AI) sophistiqué conçu pour modifier fondamentalement la façon dont les consommateurs interagissent avec le commerce. Ce mouvement, coïncidant avec le lancement du Universal Commerce Protocol (UCP) de Google, signale l'arrivée de l'ère du commerce agentiel (Agentic Commerce) — un paradigme dans lequel les agents d'IA ne se contentent pas de récupérer des informations, mais négocient, planifient et exécutent activement des transactions pour le compte des utilisateurs.
Pour les observateurs de l'industrie, cette évolution représente un point d'inflexion critique. Comme l'a déclaré Daniel Danker, vice-président exécutif en charge de l'accélération de l'IA, des produits et du design chez Walmart, lors de la récente conférence ICR, la phase du "bricolage" est terminée. 2026 est l'année de la transformation, où l'IA passe d'une fonction de nouveauté à l'« système d'exploitation » central du commerce de détail.
Entrée en scène de Sparky : plus qu'un chatbot
Sparky n'est pas simplement un bot de service client ; c'est un concierge d'achat proactif profondément intégré dans l'écosystème numérique de Walmart. Contrairement à ses prédécesseurs, qui s'appuyaient sur des arbres de décision statiques, Sparky utilise une IA générative (Generative AI) avancée pour comprendre l'intention, le contexte et le comportement utilisateur à long terme.
L'agent est capable de reconnaître des habitudes d'achats spécifiques — comme un rythme hebdomadaire pour les courses — et de proposer de manière proactive un panier reconstitué dès que l'utilisateur ouvre l'application. Au-delà d'une simple reconstitution, Sparky fait preuve de capacités de "raisonnement". Par exemple, si un client ajoute de la purée de tomate, du bœuf haché et de la mozzarella à son panier, Sparky infère l'intention de préparer des lasagnes. Il suggère ensuite intelligemment les ingrédients manquants comme le basilic ou la ricotta, éliminant la friction liée à de multiples recherches et au défilement.
Danker décrit ce changement comme le passage de l'utilisation de "tournevis" à celle de "outils électriques". L'objectif est de réduire la charge cognitive du consommateur. Plutôt que de naviguer à travers des pages de résultats de recherche, le client interagit avec une entité qui comprend le projet dans sa globalité — qu'il s'agisse de préparer un dîner ou d'enlever une tache de vin sur un tapis.
Omniprésence multi-plateforme
De manière cruciale, l'utilité de Sparky ne se limite pas à l'application propriétaire de Walmart. Dans une démarche stratégique visant à capter l'intention où qu'elle naisse, Walmart a intégré son inventaire et ses avantages d'adhésion directement dans des plateformes d'IA tierces comme ChatGPT et Gemini.
Cette intégration permet à un utilisateur de poser une question générale sur Gemini — par exemple « Quel type de téléviseur convient à un petit studio ? » — et de recevoir une recommandation qui peut être ajoutée instantanément à son panier Walmart en temps réel. Ce modèle de commerce "zero-click" garantit que Walmart capte l'achat au moment de l'inspiration, plutôt que d'espérer que l'utilisateur finisse par se rendre sur Walmart.com.
Le facteur Google : Universal Commerce Protocol
Le déploiement de Sparky est inextricablement lié à un effort de standardisation plus large dirigé par Google. Lors de la conférence annuelle de la National Retail Federation (NRF) à New York, Google a dévoilé le Universal Commerce Protocol (UCP). Cette approche full-stack pour le commerce agentiel est conçue pour créer un langage standard permettant aux agents d'IA de découvrir des inventaires, de négocier des options et d'exécuter des paiements.
Sundar Pichai, PDG de Google et d'Alphabet, a souligné que l'UCP permet un avenir où les clients utilisent les produits Google dans le cadre d'une expérience d'achat fluide. En s'associant à des grands détaillants comme Walmart, Shopify et Target, Google cherche à garantir que le "shopping assisté par des agents" reste un écosystème ouvert où le détaillant conserve le statut de marchand enregistré, plutôt que de voir la relation client se perdre au profit d'un jardin clos.
Implications stratégiques de l'UCP
- Découverte d'inventaire : Les agents d'IA peuvent interroger les niveaux de stock en temps réel chez différents détaillants.
- Paiement natif : Des boutons "Acheter" intégrés directement aux interfaces conversationnelles d'IA.
- Gestion de la relation : Les détaillants conservent le contrôle des données client et des expériences post-achat.
Le passage de la recherche aux agents
La transition de la recherche e‑commerce traditionnelle vers le commerce agentiel représente un changement fondamental dans le comportement des utilisateurs. Nous passons d'un modèle "pull", où les utilisateurs recherchent et filtrent pour trouver des produits, à un modèle "push", où les agents anticipent les besoins et proposent des solutions.
Le tableau suivant illustre les différences opérationnelles entre le modèle de recherche hérité et le nouveau modèle agentiel :
| Feature | Traditional E-Commerce Search | Commerce agentiel (Sparky/UCP) |
|---|---|---|
| User Input | Keywords (e.g., "red shirt", "milk") | Contextual Intent (e.g., "I need an outfit for a summer wedding") |
| Interaction Flow | Search → Filter → Scroll → Click | Intent → Reasoning → Curated Suggestion → Approval |
| Context Awareness | Session-based, limited history | Long-term memory, cross-category logic |
| Platform Boundaries | Confined to Retailer App/Site | Cross-platform (Gemini, ChatGPT, Voice) |
| Friction Level | High (Mental load on user) | Low (AI handles logic and logistics) |
IA en magasin et opérationnelle
Si les changements côté consommateur sont les plus visibles, Walmart déploie également une IA agentielle pour digitaliser l'expérience en magasin physique. Les employés sont désormais équipés d'agents d'IA en back-end qui les assistent dans la gestion des stocks, en priorisant efficacement des tâches comme le réassort des rayons ou la gestion des incidents.
Les centres de distribution utilisent une technologie similaire pour prédire la demande de produits avec une granularité supérieure, garantissant que les articles que Sparky recommande sont effectivement disponibles pour une livraison rapide. Cette intégration de bout en bout — de l'interface du chatbot au sol de l'entrepôt — est ce qui distingue une véritable "transformation par l'IA" d'un simple habillage marketing superficiel.
L'avenir : l'effondrement de la recherche et du chat
Daniel Danker prédit qu'à terme, la distinction entre une barre de recherche et une interface de chat disparaîtra. Elles vont "s'effondrer" en un système unique où l'utilisateur exprime simplement un besoin, et le système choisit la meilleure interface pour le résoudre — que ce soit une liste de produits, une réponse conversationnelle ou un panier pré-rempli.
Cependant, cette révolution n'est pas sans risques. Alors que l'industrie se précipite pour adopter ces outils puissants, il existe la possibilité de développer des fonctionnalités qui ne s'ancrent pas. Pourtant, comme le note Danker, « le risque est que nous construisions quelques choses qui ne tiennent pas. Je dirais qu'il y a un risque bien plus grand à ne pas être en première ligne. »
Pour Creati.ai, le lancement de Sparky et le Universal Commerce Protocol marquent le début officiel de l'économie agentielle (Agentic Economy). Les détaillants qui ne parviennent pas à adapter leurs structures de données et leurs interfaces client pour accueillir ces agents autonomes risquent de devenir invisibles dans un monde où les machines font les courses.
