Le e-commerce est en train de connaître un changement fondamental – et la plupart des boutiques en ligne ne l'ont pas encore remarqué.
Jan Otto, fondateur de JANO Consulting, décrit dans son article invité dans le magazine E-Commerce la transition vers Agentic Search – une approche où ce ne sont plus les mots-clés, mais les intentions d'achat qui dirigent les résultats de recherche. Cette approche est vécue dans le magasin comme Agentic Shopping Assistant expérientielle et permet une forme de AI Product Discovery, qui remplace les catégories de filtres classiques et les recherches par mots-clés. Comme exemple concret de pratique, Jan Otto mentionne aginity.ai.
La fin de l'ère des mots-clés : pourquoi les utilisateurs ne pensent plus comme des moteurs de recherche
L'IA générative a fondamentalement changé le comportement des utilisateurs. Les clients saisissent aujourd'hui des requêtes en langage naturel avec contexte, budget et objectif – et s'attendent à ce que le système les comprenne.
Les millennials préfèrent la recherche basée sur le dialogue
67 % des millennials préfèrent une recherche contextuelle basée sur le dialogue par rapport à la recherche par mots-clés classique.
Probabilité d'achat plus élevée
Les utilisateurs qui recherchent en langage naturel ont une probabilité d'achat 35 % plus élevée.
Requêtes mobiles > 5 mots
43 % de toutes les requêtes de recherche e-commerce sur appareils mobiles contiennent aujourd'hui plus de 5 mots.
Pourquoi la recherche de produits classique atteint ses limites
Les solutions de recherche traditionnelles sont conçues pour des correspondances de mots-clés – pas pour des intentions d'achat. Cela entraîne en pratique trois problèmes graves.
Problème de zéro résultat
Plus de 70 % des utilisateurs quittent immédiatement la boutique si aucun résultat n'est affiché – même si le produit est présent dans le catalogue.
Problème de pertinence pour les requêtes complexes
Plus une requête contient de contexte – objectif d'utilisation, budget, taille – moins les systèmes de recherche classiques fonctionnent bien.
Problème de retours dû à une mauvaise qualité des résultats
Les achats erronés dus à des résultats de recherche inappropriés entraînent des retours. Chaque retour coûte entre 17 et 25 euros – indépendamment du prix du produit.
IA générative comme nouvelle infrastructure de recherche de produits
Agentic Search analyse l'intention d'achat, extrait les attributs de produit pertinents et les compare directement avec le catalogue de produits – structuré, compréhensible et justifié. Tu trouveras une comparaison technique détaillée dans l'article Qu'est-ce que la recherche agentique ?.
RAG vs. Agentic Search en comparaison
| Approche | RAG (classique) | Recherche agentique |
|---|---|---|
| Base de données | Index vectoriel à partir des textes de produits | Données produits structurées dans le catalogue |
| Logique de requête | Recherche par similarité | Correspondance d'intention basée sur les attributs |
| Risque d'hallucination | Augmenté (sortie générative) | Clairement minimisé (données produits structurées) |
| Explicabilité | Faible | Élevé / Basé sur les attributs, compréhensible |
| Effort de mise à jour | Élevé (réindexation) | Faible (catalogue en direct) |
Commerce agentique : Quand chaque produit devient un expert
Dans les systèmes classiques, le catalogue de produits est passif. Dans le modèle agentique, chaque produit devient actif : il reçoit son propre agent IA qui répond de manière autonome aux demandes. Für Kunden wird dieser Ansatz als Assistant d'achat agentique erlebbar.
Étape 1 – Analyse du catalogue
Un générateur d'agents analyse l'ensemble du catalogue de produits. Pour chaque SKU, tous les attributs pertinents sont collectés, pondérés et structurés.
Étape 2 – Extraction d'intention
Un module d'intention analyse la demande et extrait l'intention d'achat : Que recherche l'utilisateur ? Quels attributs sont importants ?
Étape 3 – Activation des agents
Sur la base de l'intention reconnue, seuls les agents de produits dont les produits sont potentiellement pertinents s'activent.
Étape 4 – Découverte de produits AI avec justification
Chaque résultat de recherche est accompagné d'une justification au niveau des attributs – transparent et compréhensible.
aginity.ai : L'exemple concret du magazine E-Commerce
Jan Otto cite explicitement aginity.ai comme exemple de la façon dont le commerce agentique fonctionne déjà en pratique aujourd'hui. aginity.ai travaille avec des données de produits structurées et une interrogation directe du catalogue basée sur les attributs – compréhensible plutôt que purement probabiliste.
Risque d'hallucination minimisé
Comme les recommandations reposent sur des attributs de produits basés sur le catalogue, le risque de désinformation est nettement inférieur à celui des approches RAG purement génératives.
Interrogation directe du catalogue au niveau des attributs
aginity.ai travaille avec des données de produits structurées et une interrogation directe du catalogue basée sur les attributs – compréhensible plutôt que purement probabiliste.
Conforme au RGPD dans l'UE
Hébergement dans le centre de données de Francfort/Main – conçu pour répondre aux exigences de la loi sur l'IA.
Gemessene Ergebnisse aus laufenden Projekten
Positionnement stratégique : Pourquoi le moment est-il décisif maintenant
Les entreprises qui n'investissent pas maintenant dans une recherche de produits intelligente perdront leur avance – pas dans cinq ans, mais dans deux.
Les attentes augmentent rapidement
Les clients qui connaissent ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overviews ont une nouvelle référence pour une "bonne recherche".
Les concurrents rattrapent leur retard
Les grands acteurs du commerce électronique investissent massivement dans la recherche assistée par IA. Pour les commerçants de taille intermédiaire, Agentic Search est la possibilité la plus réaliste de rester compétitif.
La fenêtre d'intégration est maintenant ouverte
Des systèmes comme aginity.ai peuvent être intégrés dans des systèmes de boutique existants via une API. L'effort requis est de 7 jours aujourd'hui.
Conclusion
Le commerce Agentic n'est pas de la science-fiction – c'est une technologie éprouvée en pratique qui peut être mise en service en sept jours : conforme au RGPD, avec un risque d'hallucination minimisé grâce à des données produit structurées et des résultats mesurables dès le premier jour.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la recherche agentique ?▾
Agentic Search analyse l'intention d'achat derrière une demande, compare les attributs de produit pertinents dans le catalogue et fournit des recommandations justifiées au niveau des attributs. Cela améliore la traçabilité et minimise les risques d'hallucination par rapport aux approches RAG purement génératives.
Qu'est-ce que la découverte de produits IA ?▾
La découverte de produits par IA décrit la capacité à reconnaître le véritable cas d'utilisation de l'acheteur à partir d'une demande en langage naturel et à trouver des produits appropriés dans l'ensemble du catalogue – basé sur l'intention, au niveau des attributs, avec des résultats explicables.
Quelle est la différence entre la recherche agentique et RAG ?▾
Les systèmes RAG génèrent des réponses sur la base de passages de texte récupérés à partir de bases de données vectorielles. Agentic Search fonctionne avec des données produit structurées et un appariement basé sur les attributs – explicable et avec un risque d'hallucination considérablement réduit.
Quelle est la différence entre un assistant d'achat IA et un chatbot ?▾
Un chatbot engage des conversations ouvertes. Un assistant d'achat Agentic fournit des résultats de produits précis à partir du véritable catalogue – justifiés par les attributs, sans conversation libre.
Ai-je besoin de changer de système de boutique pour Agentic Search ?▾
Non. aginity.ai s'intègre en tant que couche API dans des systèmes existants. Shopify, Shopware et Magento sont pris en charge nativement.
Combien de temps dure l'intégration ?▾
Pour un catalogue de produits typique de 1 000 à 50 000 SKU, le temps d'intégration est de 7 jours ouvrables – y compris la configuration, les tests et le lancement.
Les données clients sont-elles stockées ou utilisées pour l'entraînement ?▾
Non. Les requêtes de recherche sont traitées de manière pseudonymisée. Aucune donnée client ne quitte le centre de données de l'UE à Francfort/Main.
Quel est le coût de l'utilisation ?▾
aginity.ai propose trois forfaits mensuels : Agentic Chat (à partir de 750 /mois), Agentic Search (à partir de 1 000 /mois) et la suite Agentic (à partir de 1 500 /mois) – chacun dans la monnaie locale, hors TVA. Tous les forfaits incluent 10 000 produits et 10 000 requêtes/mois.
Contenus complémentaires
À propos de l'auteur
Jan Otto est le fondateur de JANO Consulting et conseille les entreprises de commerce de taille intermédiaire dans leur transformation numérique. Son focus est sur les stratégies basées sur les données pour l'e-commerce, l'omnicanal et l'intégration de l'IA. Le texte présent a été initialement publié en tant qu'article invité dans le magazine E-Commerce (02.02.2026).