Paris, le 19 novembre 2025
Depuis près de 25 ans, un modèle économique domine Internet : la publicité digitale (e.g. référencement payant, display, sponsored products,
social ads). Des empires générants des revenus colossaux quasi exclusivement générés de la publicité ont ainsi vu le jour : Google avec près de 265 milliards de dollars de revenus annuels en 2024 issues de la publicité, Meta avec 164 milliards de dollars, et Amazon avec 56 milliards de dollars. Ce système repose sur une mécanique simple : capter l'attention, orienter les clics, influencer les décisions d'achat. Les marques paient pour être vues, les plateformes encaissent, les consommateurs cliquent. Un écosystème rodé, prévisible, massif.
Mais une transformation silencieuse est en cours. L'émergence des agents IA autonomes change radicalement la donne. Ces intelligences artificielles ne se contentent plus de répondre à nos questions ou de générer du contenu. Elles commencent à agir pour nous : rechercher, comparer, recommander, et bientôt, acheter directement en notre nom. Capables d'analyser des milliers de produits en quelques secondes,
elles court-circuitent les parcours d'achat traditionnels et livrent une recommandation sans publicité, sans navigation fastidieuse, sans bannières sponsorisées.
Les consommateurs, épuisés par des années de publicités intrusives et de retargeting agressif, délèguent massivement leurs décisions d'achat à ces assistants intelligents. Le basculement est progressif, presque invisible, mais inexorable. Et pour cause : ces agents ne voient pas les publicités. Ils ne cliquent pas sur les annonces sponsorisées. Ils n'ont aucun intérêt à favoriser le produit qui paie le plus, mais celui qui répond le mieux au besoin. Cette transformation menace 500 milliards de dollars de revenus publicitaires et bouleverse les fondations du commerce digital. Ce n'est pas une hypothèse lointaine. C'est une réalité qui se déploie aujourd'hui, à une vitesse que peu ont anticipée.
Pour les entrepreneurs, la question devient urgente : comment s'adapter à cette transformation radicale ? Quand le SEO, les ads payantes et l'affiliation perdent leur efficacité, quelles stratégies adopter pour rester visible, pertinent, et rentable dans un monde où les agents décident à notre place ?
Le commerce agentique désigne un système où des agents IA achètent pour nous, en fonction de nos préférences et de critères objectifs comme le rapport qualité-prix ou les avis vérifiés. Ces agents ne suggèrent pas : ils analysent, comparent et filtrent.
Les exemples concrets sont déjà là. Certains agents sont conversationnels : Perplexity permet de poser une question sur un produit et reçoit une analyse détaillée, comparative, sans publicité. Claude et ChatGPT recommandent des achats en croisant des milliers de données en quelques secondes. L'utilisateur n'a plus besoin de naviguer sur trois onglets ou de subir des bannières sponsorisées.
D'autres agents conversationnels se spécialisent dans le e-commerce. Amazon Rufus et Shopify Sidekick deviennent des assistants qui recherchent et comparent tous les produits disponibles selon notre requête pour nous proposer les plus pertinents, court-circuitant ainsi les sponsored products qui génèrent pourtant des milliards de dollars.. Le résultat ? Une expérience fluide, rapide, dépourvue de friction publicitaire.
Et puis viennent les agents d’action : là où les agents conversationnels se limitent à recommander, eux vont plus loin : ils achètent et réservent.
Par exemple Adept AI peut naviguer sur le web et effectuer des achats de manière autonome. Rabbit R1 , ces assistants physiques portables, promet d'accomplir avec un agent intégré des transactions commerciales programmées en notre nom. La prochaine vague Google Gemini, GPT-5,
Auto-GPT promet d'aller encore plus loin : gérer des achats complexes, négocier des prix, anticiper nos besoins avant même que nous les exprimions.
Le changement de paradigme est radical. Avant, le parcours d'achat suivait une séquence simple : recherche, publicités, comparaison, puis achat. Maintenant, le processus se contracte : l'agent analyse toutes les options, filtre selon des critères objectifs, et recommande la meilleure solution, sans publicité visible. Le consommateur ne cherche plus. Il délègue.
Pourquoi cette révolution est-elle différente des précédentes ? Quand le e-commerce est arrivé, il a digitalisé les canaux de vente, mais le consommateur restait aux commandes. Les réseaux sociaux ont transformé la communication, mais l'humain restait l'acteur central.
Avec les agents IA, le consommateur sort de l'équation. Il ne cherche plus, il demande. Il ne compare plus, il délègue. Il ne décide plus vraiment, il valide. L'agent devient l'intermédiaire obligatoire, et cet intermédiaire n'obéit pas aux mêmes logiques que l'humain. Il ne se laisse pas séduire par une belle publicité. Il ne clique pas par impulsion. Il optimise, froidement, rationnellement.
Pour la première fois dans l'histoire du commerce, le décideur d'achat n'est plus humain.
Cette transformation soulève des questions inédites : si les agents deviennent les gardiens de l'accès au consommateur, qui détient vraiment le pouvoir ? Les marques qui fabriquent les produits, ou les plateformes qui contrôlent les agents ?
Pour comprendre pourquoi les revenus publicitaires sont menacés, il faut saisir une réalité simple : les agents IA ignorent totalement les publicités. Quand Perplexity ou ChatGPT analyse des milliers de produits, il ne voit pas les bannières, n'est pas influencé par le référencement payant, ignore le retargeting. Il traite de la data brute : spécifications techniques, avis vérifiés, historique de prix, taux de satisfaction. Tout ce qui relève de la persuasion visuelle ou du placement stratégique devient inutile.
Cette insensibilité à la publicité signe la fin du parcours d'achat traditionnel. Avant, un consommateur cherchait "meilleure machine à café 2025" sur Google, il voyait trois annonces sponsorisées, visitait plusieurs sites, se faisait retargeter sur Facebook et Instagram, comparait sur Amazon les produits, où les résultats sponsorisés occupaient les premières positions. Ce parcours générait des dizaines de points de contact publicitaires monétisés. Maintenant : "Quelle machine à café me recommandes-tu pour moins de 300€ ?" L'agent répond en 10 secondes. Pas de Google Shopping. Pas de clics sur les ads. Juste une réponse directe, optimale, sans publicité.
Le modèle s'effondre de l'intérieur. Amazon déploie Rufus, menaçant les milliards générés par les sponsored products. Meta teste des agents shopping sur Instagram. Les plateformes le savent, mais n'ont pas le choix : si elles ne développent pas leurs propres agents, d'autres le feront.
Les premières victimes sont déjà visibles. Les sites de comparaison deviennent obsolètes. Pourquoi visiter “Les Numériques" ou “Que Choisir” quand un agent fait le travail instantanément ? Les programmes d'affiliation, qui faisaient vivre des milliers de créateurs de contenu, perdent leur raison d'être. Les blogueurs et YouTubeurs qui vivaient de liens affiliés Amazon voient leurs revenus s'effondrer. Les médias dépendant de la publicité digitale sont frappés de plein fouet : si les lecteurs obtiennent leurs réponses via des agents, les impressions publicitaires disparaissent. Ces médias ont passé des années à optimiser leur SEO. Maintenant, ce contenu nourrit les LLMs qui répondent directement, sans générer de visite ni de revenus publicitaires.
Une baisse de 50% du trafic web organique est prédit d'ici 2028, en grande partie à cause des agents IA. Une partie croissante de l'audience ne voit plus les publicités, parce qu'elle a délégué ses recherches à des agents.
Ce basculement est progressif mais inexorable. Chaque mois, des millions d'utilisateurs supplémentaires adoptent ces agents. Si la publicité ne fonctionne plus, comment les marques vont-elles se faire connaître et vendre ? Quels nouveaux modèles économiques émergent ?
Face à cet effondrement, de nouveaux modèles économiques naissent. Au lieu de payer pour capter l'attention des consommateurs, les marques devront désormais payer pour convaincre les agents. Et cette transition crée des opportunités de business inédites.
Le commerce agentique direct s'impose en premier. Les marques ne paient plus pour être vues par des humains, mais pour être recommandées par des agents IA. Les plateformes qui contrôlent ces agents deviennent les nouveaux gatekeepers. OpenAI, via son partenariat avec Shopify, permet aux marques d'intégrer leurs catalogues directement dans ChatGPT via des APIs. Perplexity a lancé Perplexity Shopping, où les marchands paient pour apparaître dans les recommandations. Google prépare le terrain avec son Shopping Graph. Un modèle lucratif qui replace le pouvoir entre les mains de ceux qui contrôlent les agents.
En outre, un écosystème complet de services émerge autour du commerce agentique. À l'image des agences SEO qui ont construit des empires dans les années 2000, de nouvelles entreprises spécialisées en GEO (Generative Engine Optimization) voient le jour. Des outils d'analyse se développent pour mesurer sa "part de voix" dans les recommandations d'agents, tracker les mentions dans ChatGPT ou Perplexity, identifier les opportunités d'optimisation. Des plateformes d'intégration API se multiplient pour faciliter la connexion des catalogues produits aux écosystèmes agentiques. Les entreprises de certification d'avis et de réputation prennent une importance stratégique nouvelle : dans un monde où les agents privilégient la qualité objective, garantir l'authenticité des avis et la véracité des données produits devient un service à forte valeur ajoutée.
Du côté de l'utilisateur, le modèle d'abonnement se généralise. ChatGPT Plus, Perplexity Pro, Claude Pro à 20$ par mois promettent des recommandations sans biais publicitaire. L'utilisateur paie pour ne pas être manipulé. Ce modèle inverse la logique des 25 dernières années : avant, les plateformes étaient gratuites parce que les marques payaient pour influencer les utilisateurs. Maintenant, les utilisateurs paient pour échapper à cette influence. Des dizaines de millions d'abonnés payants prouvent que ce modèle fonctionne et génère des revenus stables, bien plus solides que la publicité volatile..
La transparence devient un avantage compétitif décisif, créant aussi de nouveaux business. Les agents privilégient les marques qui fournissent de la data structurée, des prix honnêtes, des avis vérifiés. Plus de place pour les faux avis. Cette exigence crée un marché pour des outils de conformité, d'audit de données produits, de vérification de la qualité des informations destinées aux agents
Les gagnants de cette redistribution : les plateformes d'IA qui contrôlent les agents (OpenAI, Anthropic, Google, Meta) deviennent les nouveaux maîtres du commerce digital. Les marques premium avec forte réputation et qualité prouvée seront naturellement privilégiées. Les entreprises qui créent les outils, services et infrastructures autour de ce nouvel écosystème captent une part massive de valeur.
Les perdants : les intermédiaires vivant de la publicité (agences média traditionnelles, sites de comparaison, affiliés, influenceurs sponsorisés). Les marques dépendant massivement des ads payantes sans différenciation réelle. Les petites entreprises sans ressources pour s'adapter deviennent invisibles.
Le pouvoir bascule des annonceurs vers les plateformes d'IA et vers ceux qui maîtrisent les nouveaux leviers. L'accès au consommateur ne passe plus par la publicité, mais par la recommandation algorithmique. Et dans ce nouveau monde, une question devient cruciale : comment s'adapter concrètement avant qu'il ne soit trop tard ?
Face à cette transformation radicale, une question devient urgente pour chaque entreprise: comment s'adapter concrètement pour prendre le train en marche et performer là où d'autres échouent ?
La réponse réside dans une approche stratégique qui distingue ce qui doit être entièrement repensé de ce qui peut simplement être amélioré. Cette distinction entre innover et rénover devient cruciale : certaines pratiques doivent être abandonnées au profit de stratégies entièrement nouvelles, tandis que d'autres systèmes existants peuvent être adaptés pour fonctionner dans cet environnement natif d'IA. Ce qui a fonctionné pendant 25 ans ne garantit plus rien pour les 3 prochaines années, et chaque entreprise doit faire ce tri stratégique rapidement, sous peine de gaspiller des ressources et d’optimiser des leviers devenus obsolètes.
L'enjeu principal pour les entreprises est de repenser leur rapport à la découverte et à la recommandation. Pendant 25 ans, elles ont optimisé leur visibilité pour des humains qui naviguent, cliquent et comparent. Désormais, elles doivent apprendre à être comprises et évaluées par des intelligences artificielles qui raisonnent différemment. Cette transition implique non seulement de maîtriser le GEO comme nouvelle discipline technique, mais aussi de construire une infrastructure d'APIs robustes, d'adopter une transparence radicale sur les données produits, et surtout de ne pas dépendre d'un seul écosystème agentique. La modularité devient une stratégie de survie car dans un paysage où plusieurs plateformes d'IA se disputent le contrôle des agents, miser sur un seul acteur revient à parier l'avenir de son entreprise sur une roulette. Les gagnants seront ceux qui construisent des ponts vers tous les écosystèmes simultanément.
Mais être découvrable ne suffit plus. La bataille se joue désormais bien en amont, au moment où l'intention émerge et non plus quand elle s'exprime. Les agents IA analysent en permanence les signaux contextuels auxquels l'utilisateur leur donne accès : calendriers, emails, conversations, recherches récentes. À partir de ces indices, ils détectent des changements de vie ou des besoins futurs avant même que le consommateur ne formule une demande explicite. Les entreprises qui se positionnent stratégiquement via des APIs connectées aux agents peuvent ainsi être présentes au moment où l'intention naît, plutôt qu'au moment où elle s'exprime. Cette capacité à intervenir en amont du besoin conscient redéfinit complètement l'avantage concurrentiel et impose de repenser entièrement les stratégies d'acquisition client. Le consommateur ne vous cherche plus, l'agent vous trouve. Ou ne vous trouve pas.
Certaines entreprises vont encore plus loin et ne se contentent plus d'être recommandées par les agents. Elles deviennent elles-mêmes des orchestrateurs en créant leurs propres agents, en développant des marketplaces conversationnelles, et en coordonnant des expériences
multi-marques. Ce n'est plus une simple adaptation : c'est une prise de pouvoir dans le nouvel écosystème. Ces acteurs comprennent qu'attendre que d'autres définissent les règles du jeu revient à accepter une position de dominé. Ils préfèrent investir massivement maintenant, quand le terrain est encore ouvert, plutôt que de payer le prix fort plus tard pour rattraper un retard devenu insurmontable.
Le temps de l'observation est révolu. Les entreprises qui agissent maintenant ne se contentent pas de réagir à un changement : elles façonnent les règles du jeu avant qu'elles ne soient figées. Cette fenêtre d'opportunité ne durera pas. Dans 18 à 24 mois, les positions seront établies, les partenariats verrouillés, les standards techniques adoptés. Les retardataires devront alors accepter les conditions imposées par ceux qui auront pris de l'avance. Car dans très peu de temps, les agents IA ne seront plus une option, mais l'intermédiaire obligé entre les marques et leurs clients. Rester statique, c'est accepter de disparaître
Cette transition vers le commerce agentique n'est pas une hypothèse. C'est une réalité qui se déploie maintenant, à une vitesse que personne n'a anticipée. Le modèle publicitaire qui a généré 500 milliards de dollars par an est en train de s'effondrer, et avec lui, toute une économie construite sur la captation d'attention.
Ce qui se joue n'est pas qu'une simple évolution technologique. C'est un basculement de pouvoir. Pendant 25 ans, les marques payaient pour capter l'attention des consommateurs via Google, Meta, Amazon. Demain, elles paieront pour convaincre les agents qui décident à leur place. Le pouvoir bascule des annonceurs vers les plateformes d'IA qui contrôlent ces agents. OpenAI, Anthropic, Google, Meta : ceux qui possèdent les agents deviennent les nouveaux maîtres du commerce digital. Ils décident qui est visible, qui est recommandé, qui vend.
Cette concentration massive soulève une question cruciale : le commerce agentique sera-t-il plus éthique ou créera-t-il des monopoles encore plus puissants ? D'un côté, les agents privilégient la qualité objective, la transparence, les avis vérifiés. Ils éliminent les dark patterns et la manipulation publicitaire. D'un autre côté, une poignée d'acteurs contrôle désormais l'accès à des milliards de consommateurs. Un pouvoir sans précédent, bien plus concentré que celui de Google ou Amazon aujourd'hui.
La réponse dépendra de nous tous : entrepreneurs, régulateurs, consommateurs. Si nous restons vigilants, si nous exigeons de la transparence dans les algorithmes de recommandation, si nous diversifions les agents que nous utilisons, cette révolution peut créer un commerce plus éthique. Si nous acceptons passivement cette concentration, nous créerons de nouveaux monopoles.
Pour les entrepreneurs, l'urgence est claire. Ceux qui s'adaptent maintenant construisent un avantage décisif. Ceux qui attendent disparaîtront. Cette transition se fera en 3 à 5 ans, pas en 20 ans. Chaque trimestre compte. Et dans ce nouveau monde, les compétences changent radicalement. Il ne suffit plus de maîtriser Google Ads ou le SEO traditionnel. Il faut comprendre le GEO, savoir structurer ses données pour les LLMs, construire une réputation vérifiable, tester et optimiser sa visibilité parles agents. Mais surtout, il faut développer les compétences critiques qui feront la différence.
C'est précisément pour cette raison que chez Delta Business School, nous formons les entrepreneurs au GEO et à cette nouvelle réalité du commerce agentique. Nous leur apprenons à structurer leurs données pour les LLMs, à construire une réputation vérifiable, à tester et optimiser leur visibilité par les agents. Mais au-delà de la technique, nous développons les soft skills essentiels : savoir challenger les résultats produits par une IA, vérifier la pertinence des recommandations, détecter les biais algorithmiques, reformuler intelligemment ses prompts. Nous formons des entrepreneurs capables de naviguer dans cette transformation avec discernement, de maîtriser les outils tout en gardant un esprit critique et stratégique. Parce que demain, tout le monde utilisera les mêmes agents. La compétence clé pour faire la différence : être parmi les premiers à maîtriser le GEO, à intégrer les APIs, à optimiser sa visibilité avant que le marché ne sature. Mais aussi la qualité du jugement humain derrière la technologie, cette capacité à créer de la valeur authentique dans un monde où l'efficacité technique ne suffit plus.
