La pile du commerce agentique — Ahnaf Prio, Best Buy

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00:00:00Je m'appelle Anaf Priyo. Je suis responsable technique de l'ingénierie chez Best Buy. Mon équipe et moi travaillons
00:00:18ensemble en ce moment pour comprendre ce que signifie le commerce agentique et comment nous pouvons répondre
00:00:23aux besoins de nos clients là où ils se trouvent, et leur nouvel endroit favori se trouve dans les services agentiques.
00:00:29Je suis ravi de donner ma conférence aujourd'hui. Et bien, quelles sont mes qualifications ? Depuis que je suis
00:00:35un jeune garçon, je rêvais d'inférence à haut débit, exploitant mes outils dans une fenêtre de contexte,
00:00:40maintenue sous contrôle grâce à des évaluations. Oui, c'est tout à fait exact. En 2003, toutes ces choses
00:00:47existaient vraiment. Je plaisante. Au cours de cette dernière année, nous avons beaucoup appris. Le shopping
00:00:54n'est pas nouveau. Le shopping est probablement l'une des activités les plus amusantes et l'une des plus essentielles
00:00:58que les gens doivent accomplir depuis l'existence de l'économie. Mais j'en ai été grandement enthousiasmé.
00:01:05Je vais donc parler de certains des éléments que j'ai appris,
00:01:11et j'espère partager ces notes. Qu'est-ce donc que le commerce agentique ? Je ne vais pas reprendre la grande
00:01:17définition. Mais pour l'essentiel, c'est l'idée que des assistants IA vous aident tout au long de votre parcours d'achat.
00:01:24Le shopping comporte différentes facettes. Par exemple, il y a la découverte. Il y a le fait de déterminer
00:01:31si j'en ai réellement besoin. La compréhension et la décision. Il y a la fidélité.
00:01:37Il y a la tarification. Il y a l'exécution des commandes. Et l'après-vente. C'est beaucoup. Et croyez-le ou non,
00:01:44à l'heure actuelle, environ 45 % de toutes les sessions d'agents qui se produisent chez les principaux fournisseurs
00:01:51tels que ChatGPT.com et Google Gemini sont liées au shopping. C'est peut-être un peu biaisé car
00:01:58je ne l'utilise pas autant, mais je suis ingénieur. Les humains, eux, utilisent l'IA et lui parlent
00:02:04pour faciliter leur parcours d'achat. Ce n'est pas non plus binaire, vous savez. À l'heure actuelle,
00:02:11nous en sommes au stade de l'humain dans la boucle. L'état idéal serait le shopping autonome. Vous dites ce qui
00:02:17vous passionne. Votre agent se déplace, discute avec différents marchands. Je suis originaires du Bangladesh.
00:02:24Nous marchandons aussi beaucoup avec les vendeurs. Il fait peut-être cela, négocie et effectue le paiement. Mais pour l'instant,
00:02:30nous sommes dans l'approche de l'humain dans la boucle. Et la conférence d'aujourd'hui va aborder le modèle mental de la façon dont
00:02:36cet humain dans la boucle fonctionne actuellement. Je vous fournirai également l'architecture si vous choisissez
00:02:41de l'étendre ou de vous montrer la vision de la manière dont le shopping autonome pourrait fonctionner. Ce n'est donc pas notre premier essai.
00:02:50Il y a un an déjà, des gens cherchaient à automatiser cela. Même aujourd'hui,
00:02:56vous pouvez probablement télécharger l'extension Chrome Cloud. Vous avez peut-être utilisé Atlas où vous dites
00:03:02à l'IA que vous avez besoin de quelque chose. Il vous faut des écouteurs. Il vous faut cette liste de courses que vous aviez
00:03:10l'intention d'acheter mais sans jamais faire l'effort de vous connecter parce que, vous savez, vous manquiez de temps.
00:03:16Alors, pourquoi ne pas prendre des captures d'écran, lire le DOM, naviguer sur le site du marchand, remplir des formulaires pour moi,
00:03:23gérer la fidélité. Cela n'a tout simplement pas fonctionné comme prévu. C'était vraiment lourd, lent et fragile. Et si
00:03:31vous êtes un marchand qui essaie de vendre des articles, n'importe quel service informatique de ce marchand vous dira
00:03:36qu'une IA usurpant votre navigateur déclenche toutes les sonnettes d'alarme. Bien souvent, vous allez
00:03:46probablement même rester bloqué lors du paiement parce que nous ne voulons pas que vous utilisiez l'IA pour passer cette commande.
00:03:53Ou du moins, à cette époque-là, c'est ce qui se produisait. Alors, qu'est-ce qui a réellement fonctionné ? Et est-ce que cela fonctionne
00:04:00vraiment en ce moment ? C'est le cas. Le shopping de ChatGPT et le mode IA de Google font exactement cela. Actuellement, le commerce agentique est
00:04:11considéré comme une industrie de 7 milliards de dollars et pourrait atteindre 65 milliards de dollars d'ici 2030.
00:04:19Et la majorité des acheteurs utilisent les assistants conversationnels d'IA grand public,
00:04:25que ce soit sur le navigateur ou dans votre application, comme ChatGPT et Google Gemini. Nous voyons aussi cela apparaître sur
00:04:31Instagram et Facebook. Meta veut lancer le Metacommerce désormais. J'ai entendu dire que GoPuff et Grok s'étaient associés pour créer
00:04:40une application également. Et hier encore, Microsoft Copilot a annoncé au Royaume-Uni qu'il est possible d'acheter
00:04:45des Ray-Bans directement dans Microsoft Copilot. Pour y parvenir, Google et OpenAI ont conçu séparément
00:04:55leurs propres petites primitives, ACP et UCP, qui définissent essentiellement la façon dont vous allez interagir
00:05:02avec nous. Pour certains d'entre vous qui font leurs achats de l'autre côté en tant que clients, il n'y a pas vraiment
00:05:08de différence entre ajouter un article au panier ou ajouter une deuxième quantité. Mais pour nous, les marchands, c'est une
00:05:14deuxième ligne de commande, mon ami. Ce n'est pas la même fonction. Par conséquent, si nous ne discutons pas des nuances et des
00:05:20primitives du commerce pour les standardiser, les choses ne fonctionneront tout simplement pas et resteront laborieuses.
00:05:25Ainsi, l'ACP était la tentative de ChatGPT et l'Universal Commerce Protocol (UCP) était celle de Google.
00:05:33Maintenant que j'ai établi que cela se produit, je voulais simplement dire que c'est en train de
00:05:39se produire aussi simplement que lorsque vous allez sur ChatGPT ou Gemini pour lui demander de trouver des biscuits pour chat. Nous verrons plus en détail
00:05:47pourquoi j'ai choisi les biscuits pour chat dans cet exemple plus tard. L'IA affiche le produit, l'agent appelle l'API de paiement du marchand,
00:05:54pas de navigateur, les flux de paiement s'effectuent via un mandat de paiement délimité ou un jeton de paiement délégué, une commande est confirmée et
00:06:02l'humain n'a pas eu besoin de toucher au panier. Par conséquent, en plus de tout cela qui se produit pour l'utilisateur,
00:06:09beaucoup de choses se passent de l'autre côté. Et c'est plutôt étourdissant. Un jour, nous parlons des MCP,
00:06:15un autre jour, A2A, ACP, UCP, AP2. Qu'est-ce qui est réel au juste ? Si quelqu'un venait me voir demain en me
00:06:23disant qu'il a inventé le protocole HYPE, je penserais probablement que c'est réel. Je voulais donc décortiquer ce
00:06:29modèle mental pour vous à mesure que je l'apprenais davantage. Le MCP reste le protocole de contexte de modèle,
00:06:35la manière dont l'agent IA identifie les outils. Nous pouvons donc peut-être déterminer quelles sont les spécifications
00:06:40de cet agent IA, pour présenter les produits qu'ils proposent, pour afficher les détails d'un produit spécifique,
00:06:46ou encore la fidélité. L'A2A indique comment les agents communiquent entre eux. C'est davantage une spécification. L'ACP et l'UCP sont les
00:06:53primitives, et l'AP2 correspond à la portée du protocole de paiement agentique (mandat de paiement) dont est issue la spécification ouverte de Google.
00:07:00Nous allons les aborder une par une et voir comment elles se rapportent au shopping agentique. Ainsi,
00:07:06l'accès aux outils MCP est très important car sans connaître les différentes fonctionnalités et
00:07:14sans exploiter ces différentes fonctionnalités, sans prendre le temps de les intégrer au contexte et de comprendre la mémoire de l'utilisateur,
00:07:19l'agent ne sera jamais en mesure de comprendre ce que vous essayez de faire. Et la seule façon d'obtenir
00:07:24l'accès à ces fonctionnalités spécifiques passe par les appels d'outils MCP. Le suivant est l'A2A. Alors,
00:07:32il existe différentes manières de concevoir l'architecture de tout cela, différentes fonctionnalités dont j'ai parlé, comme les paiements.
00:07:38Disons, comment appelez-vous cela ? La fidélité. Vous pourriez créer des agents dédiés à des domaines spécifiques. Désolé.
00:07:46N'est-ce pas ? Et si vous avez des agents spécifiques à un domaine, ces agents doivent communiquer entre eux. Nous devons trouver un moyen
00:07:52standardisé de communiquer entre nous. Par conséquent, les spécifications A2A comblent en quelque sorte cette lacune. De plus,
00:07:59si votre agent client et votre agent marchand ont besoin de communiquer ensemble, peut-être pourriez-vous... étant donné qu'ils sont
00:08:04tous les deux des agents, nous pouvons peut-être utiliser l'A2A. Passons donc aux primitives UCP/MCP. La donnée la plus importante est
00:08:13celle des produits. L'UCP permet ainsi d'ajouter les données produits de manière plus organisée. L'ACP fait de même
00:08:23parce que nous ne voulons pas parcourir vos pages de détails produits (PDP), les explorer et identifier chaque attribut spécifique.
00:08:29Marchand, dites-le-nous simplement. De plus, ces produits changent souvent. Vous pouvez donc peut-être nous indiquer lorsqu'ils
00:08:35sont modifiés également. Envoyez ceci. Ce type de données transite donc ainsi. Ce type de flux de données se produit dans
00:08:42le flux de produits. Normalement, on pourrait supposer qu'il s'agit d'un catalogue de recherche. Cependant,
00:08:47à la fois l'ACP et l'UCP actuellement, de sorte que Gemini et ChatGPT ne prennent pas en charge cet appel de catalogue de recherche. Ils veulent
00:08:54que vous leur envoyiez ce flux. Et pour ceux d'entre vous qui se demandent pourquoi ne pas faire cela, il y a
00:08:59des raisons à cela. Produits sponsorisés, médias de vente au détail, éléments connexes, classement. Mais le défi technologique
00:09:05le plus important, si vous avez un nombre M de marchands et un nombre N de produits, il faut alors
00:09:10les appeler tous. Alors que si vous envoyez le flux de produits à l'avance, nous pouvons l'indexer et être prêts à
00:09:16fournir la réponse lorsque vous demandez quelque chose. J'ai également inclus un exemple de flux de produits de Meta. Comme vous pouvez le voir,
00:09:22ils sont similaires mais restent différents. Tout le monde a un avis. Chacun pense que son avis est le meilleur.
00:09:27Et c'est ce qu'ils mettent en place. Il y a donc trois spécifications différentes ici.
00:09:32Maintenant que nous avons parlé du flux de produits, de la communication mutuelle et de l'appel d'outils, parlons des
00:09:37paiements. Actuellement, aucun d'entre eux ne prend en charge la forme plus autonome de paiements, comme X402 ou
00:09:47un autre type de paiement. Nous n'en sommes tout simplement pas encore là. Nous n'avons pas encore assez confiance. Nous voulons davantage d'intervention
00:09:51humaine de la part d'un marchand s'adressant à un processeur de paiement qui assumera la responsabilité ou, dans
00:09:58ce cas, la responsabilité légale d'initier réellement les paiements. Par conséquent, sur ChatGPT, les paiements ne se font
00:10:04que par le biais d'un jeton de paiement partagé pour le moment. Et dans l'UCP de Gemini, les paiements ne sont acceptés que par
00:10:10Google Pay. Les mandats délimités vous indiqueront donc quels sont les produits. Ce qui m'enthousiasme le plus concerne
00:10:17l'AP2, qui est une extension de l'UCP. Vous voyez ce que je veux dire ? Il y a tellement d'acronymes. L'AP2
00:10:25concerne plutôt : hé, si nous voulions faire de l'autonomie, pouvez-vous me dire qui a autorisé l'agent ? Que peut-il acheter
00:10:30exactement ? Et quel est le montant maximal avec lequel nous devrions pouvoir négocier, peut-être ? Vient ensuite l'URL
00:10:38de révocation et la preuve du consentement de l'utilisateur. Bien. Après toutes ces discussions, j'adore concevoir des choses. C'est pourquoi,
00:10:45j'ai préparé une petite démo. Pour ceux d'entre vous qui se souviennent de cet exemple de biscuit pour chat,
00:10:52c'est parce que la démo concerne mon chat. Ginny est mon chat tigré roux. Et dans cet exemple fictif, Ginny s'est
00:11:01transformée en agent de boulangerie. Elle veut gagner sa vie en vendant des pâtisseries. Actuellement, le
00:11:08modèle que j'utilise provient de Cerebras à 3000 jetons par seconde. J'espère donc que ce sera vraiment,
00:11:13vraiment rapide. Et nous pouvons vous donner un exemple de l'ensemble du flux. À l'instar des outils de développement Chrome, j'ai
00:11:20mis en place quelques outils pour illustrer ce qui se passe. La première chose que je vais dire à Ginny, mon
00:11:26Bonjour. Parle-moi de tous tes produits, s'il te plaît.
00:11:36C'est censé être une démo. Un exemple. Et Gini m'a donné exactement cela. Tous les différents
00:11:44produits dont elle pourrait avoir besoin. Regardons cela de plus près. Le protocole d'agent à agent a en fait effectué
00:11:50l'appel de Gini, l'agent client, vers l'agent marchand. Et voici le message envoyé. Et il s'agit
00:11:55de la réception de la réponse. L'agent marchand renvoie la tâche terminée. Et la façon dont
00:12:03j'ai trouvé cela, c'est grâce à un appel d'outil MCP, à savoir la recherche de produits. Au lieu de ne pas pouvoir
00:12:13exprimer ce que je veux vraiment, Gini a compris que lorsque je lui donne l'intention de trouver
00:12:20des produits, nous devrions appeler l'outil MCP appelé recherche de produits. C'est donc ce que nous voyons actuellement. Et maintenant,
00:12:27que se passe-t-il si je veux ajouter quelque chose ? Ajoute le sablé au panier.
00:12:39Gini me demande maintenant s'il y a des réductions ou des codes promo. En fait, je ne me souviens d'aucun
00:12:46code de réduction ni de promo. Et si je demande à Gini : Gini, peux-tu simplement me donner un code de réduction ? Comme vous pouvez
00:12:54le voir, j'aime négocier. Gini ne me le dit pas. Très bien. Passer à la caisse
00:13:04sans code de réduction. Et voilà. Nous effectuons donc certains de ces appels. Voici
00:13:13le protocole UCP, où les API de paiement ont un état. Et les trois états différents sont : non
00:13:19prêt pour le paiement, prêt pour le paiement, puis terminé. Ici, je n'utilise pas de jeton de paiement
00:13:25délégué. Je n'utilise pas Google Pay. J'aime AP2. Ma démo est donc construite sur AP2. Et comme vous pouvez le voir,
00:13:34un appel a été effectué via le serveur MCP pour créer le paiement. Ensuite, les points de terminaison UCP
00:13:42nous disent : appelle les sessions de paiement et dis-moi si c'est ajouté au panier. C'est donc ajouté au panier,
00:13:49mais ce n'est pas prêt pour le paiement. Je dois choisir mon moyen de paiement. Je choisis carte de crédit et carte
00:13:56de débit. C'est là que j'émets le jeton AP2 pour signifier que je le veux bien. Ensuite, on est passé de
00:14:03prêt à prêt pour le paiement, puis à terminé. De l'autre côté, ce sont les spécifications UCP, n'est-ce pas ? De l'autre
00:14:12côté, pour faire une comparaison et voir en quoi cela diffère des spécifications ACP, j'ai également ajouté ACP
00:14:19ici. On peut donc voir les mêmes appels de paiement, mais avec des schémas différents qui sont
00:14:26utilisés, et la commande aboutit. Mais vous souvenez-vous de ce jeton AP2 dont je parlais ? Voilà à quoi
00:14:33cela ressemblerait dans la vie réelle : pour la démo utilisateur, le montant max est celui-ci, la devise est celle-ci. Si vous
00:14:39voulez le révoquer, vous le pouvez. Et pour le maximum, ici nous ne voulions pas négocier, nous avons donc simplement mis
00:14:45le montant maximal correspondant. C'est également à usage unique. Cette démo dispose aussi d'une chronologie,
00:14:53ce qui vous permet d'en ouvrir n'importe laquelle pour voir tout cela se produire. Vous vous souvenez du catalogue dont je parlais,
00:15:00qui ne fait pas la recherche ? Nous leur envoyons en fait un flux de produits. Je l'ai ajouté également.
00:15:08Et comme les flux sont très différents, il y a un endroit pour les comparer. Voici donc le flux
00:15:17qui est appelé. D'ailleurs, si vous allez dans la chronologie, toutes les quelques secondes nous essayons de synchroniser le catalogue
00:15:23pour voir ce qui est en stock et ce qui ne l'est pas. Voici celui de l'UCP, et voici celui de Meta. Je vous ai donc montré ceci,
00:15:32et vous pourriez réutiliser cette même démo ou ces mêmes concepts. Que se passerait-il si je ne voulais pas faire de commerce
00:15:39d'agents externe sur Gemini ou ChatGPT ? Vous pourriez tout de même créer votre propre implémentation personnalisée d'un
00:15:46agent marchand ou de Gini sur votre site web. Je pourrais me mettre à vendre des produits pour chats et réutiliser une partie de ceci,
00:15:55mais je conseillerais d'examiner certaines de ces primitives et d'essayer de les utiliser, car elles
00:16:00ont été standardisées entre marchands. Elles ont donc été mûrement réfléchies. De plus, vous pourriez probablement
00:16:05les réutiliser pour vendre à l'extérieur également sur ChatGPT et Gemini. Souvenez-vous, je parlais des
00:16:14codes de réduction. Il y a une raison à cela. Lorsque nous concevons cette démo, et durant mon expérience dans la création
00:16:19de commerce d'agents chez Best Buy, nous avons réalisé qu'en travaillant avec l'IA et les expériences conversationnelles
00:16:24sans évaluations, on joue à taupe-taupe. Si vous choisissez donc d'utiliser la même architecture pour
00:16:29évaluer la clientèle, comme les sites Gini.com, pensez vivement à créer des évaluations. L'un des aspects
00:16:38sur lesquels je ne saurais trop insister, c'est qu'il faut tester, tester et tester. Si vous allez ici,
00:16:46je peux aussi exécuter mes scripts ou lancer des évaluations. Ce dossier d'évaluations contient toutes ces évaluations. Si je présente
00:16:57également le code, c'est parce qu'il y a un dossier de modèles ici. Et nous pouvons retourner aux diapositives.
00:17:08Et si vous ne faites pas d'évaluations, voici ce qui pourrait arriver. J'adore Chipotle. Je ne sais pas si c'est vrai
00:17:14ou non. Mais j'ai trouvé ça vraiment drôle, alors je vais en parler. C'est donc apparu : lorsque Chipotle
00:17:21a déployé son agent, les gens l'utilisaient pour poser des questions de programmation, n'est-ce pas ? Si vous ne dites pas
00:17:29à votre agent d'interdire ce genre de choses, les gens le feront. C'est sans doute l'une des
00:17:35façons les plus créatives d'obtenir de l'IA gratuite quand on ne veut pas payer cet abonnement cloud. Et si nous n'écrivons pas
00:17:42nos évaluations et ne testons pas intensément, ces choses se produiront en production. Le code de réduction sera communiqué, et parfois
00:17:51même des choses plus sensibles, comme qui d'autre achète ce produit. Les types d'évaluations
00:17:58que je vous recommande vivement d'écrire sont des évaluations comportementales, de conformité aux protocoles, car lorsque nous le vendons...
00:18:03Donc, lorsque vous arrivez sur, disons, gpt, chatgpt.com ou Gemini, vous voulez vous assurer que les flux sont
00:18:08réellement conformes, sinon ils ne le prendront pas en charge. Vous devriez aussi penser aux critères de référence de latence.
00:18:14Chaque seconde dans le parcours d'achat de la vente au détail où vous ne vendez pas réellement, il y a un risque que
00:18:20l'autre site soit plus rapide et que les gens s'en aillent tout simplement ou n'en aient plus envie.
00:18:25Enfin, je recommande également d'utiliser un LLM comme juge de qualité. Vous n'avez pas besoin d'utiliser quelque chose
00:18:32de sophistiqué. Parlez à votre collègue produit pour déterminer la meilleure façon de procéder, exploitez les meilleurs cas
00:18:39d'utilisation et rédigez-les. J'aimerais également aborder, maintenant que nous avons discuté de tout cela,
00:18:46ce qui est réellement stable aujourd'hui et ce qui est encore en phase d'élaboration. MCP est largement adopté. A2A est largement utilisé.
00:18:52UCP/ACP est disponible. Ce qui est encore en développement, en revanche, c'est AP2 et son utilisation concrète. La convergence
00:19:00ACP et UCP. Devons-nous toujours utiliser deux spécifications différentes ? Les normes de constante d'identité et la délégation de paiement multi-agents.
00:19:05Si vous devez retenir quelque chose aujourd'hui, j'espère que vous repartirez avec un bon modèle mental du fonctionnement
00:19:14du commerce d'agents. Je n'ai rien à vous vendre, mais j'ai des cadeaux pour vous.
00:19:19Je trouve le commerce d'agents vraiment passionnant. Vous pouvez donc trouver toute cette présentation sur GitHub et j'ai
00:19:25créé un modèle. C'est un kit de démarrage à trois services. Si vous voulez créer un agent client ou si vous voulez
00:19:31créer l'agent marchand, vous le pouvez car j'adore les évaluations et cela m'a sauvé la vie. J'ai quelques modèles
00:19:37d'évaluation pour vous et, vous savez quoi, et si vous vouliez l'envoyer à tous vos marchands, pas seulement à un seul. J'ai
00:19:43aussi un processus de synchronisation de catalogue qui vous permettra de saisir votre propre produit et de le transformer en
00:19:49ACP, UCP ou Meta afin que vous puissiez y vendre. Enfin, et ce n'est pas le moins important, nous savons tous qu'aujourd'hui
00:19:56nous n'écrivons plus du code de cette façon. Si je vous donne un modèle, vous trouverez ça bof. J'ai donc des compétences d'agent
00:20:01qui réalisent spécifiquement un agent marchand, un agent client et toutes ces différentes synchronisations de catalogue dont nous avons
00:20:08parlé. J'espère que vous avez passé un moment extraordinaire, que vous avez appris et que vous vous êtes amusé autant que moi en présentant
00:20:15ceci. Merci. Je m'appelle Anup Priyo et j'espère vous revoir bientôt.
00:20:32vous

Key Takeaway

Le commerce agentique transforme le parcours d'achat grâce à des protocoles standardisés comme l'ACP et l'UCP, nécessitant des tests d'évaluation rigoureux pour sécuriser les transactions autonomes.

Highlights

  • Le commerce agentique représente une industrie estimée à 7 milliards de dollars qui pourrait atteindre 65 milliards de dollars d'ici 2030.

  • Environ 45 % de toutes les sessions d'agents sur les principales plateformes comme ChatGPT et Google Gemini concernent le shopping.

  • L'utilisation d'extensions de navigateur pour automatiser les achats génère des blocages de sécurité et des difficultés de paiement.

  • Les protocoles ACP d'OpenAI et UCP de Google standardisent les flux de produits et les paiements sans nécessiter de navigation web automatisée.

  • L'extension AP2 permet d'établir des mandats de paiement délégués avec des montants maximaux et des autorisations spécifiques pour l'autonomie des agents.

  • L'absence d'évaluations rigoureuses lors du déploiement d'agents conversationnels entraîne des failles de sécurité et la divulgation de codes de réduction.

Timeline

Introduction au commerce agentique

  • Le commerce agentique englobe toutes les étapes du parcours d'achat, de la découverte au service après-vente.
  • Environ 45 % des sessions d'agents sur ChatGPT et Google Gemini se rapportent au shopping.
  • Le modèle actuel repose sur l'humain dans la boucle avant d'atteindre le shopping entièrement autonome.

Les assistants IA interviennent désormais dans l'ensemble des activités d'achat des utilisateurs. Les interactions ne se limitent plus à de simples recherches, car les consommateurs utilisent activement les agents conversationnels pour faciliter leurs décisions. L'objectif à terme est de permettre aux agents de négocier et d'effectuer des paiements de manière autonome, bien que l'approche actuelle nécessite une validation humaine.

Évolution des architectures d'automatisation

  • Les premières tentatives d'automatisation par extension de navigateur étaient lentes, fragiles et bloquées par les systèmes de sécurité.
  • Le marché du commerce agentique atteint 7 milliards de dollars et vise 65 milliards de dollars d'ici 2030.
  • Les protocoles ACP d'OpenAI et UCP de Google remplacent la manipulation de pages web par des appels d'API directs.

Les méthodes basées sur la lecture du DOM et le remplissage de formulaires par des robots de navigation déclenchent des alertes de sécurité chez les marchands. Les grandes plateformes intègrent désormais des primitives de communication directes. Cette transition permet d'exécuter des flux de paiement via des jetons délégués sans manipulation de panier par l'utilisateur.

Modèle mental et protocoles techniques

  • Le protocole MCP gère l'identification des outils et l'accès au contexte utilisateur par l'agent IA.
  • La communication entre agents spécialisés s'appuie sur la spécification A2A.
  • L'extension AP2 de l'UCP encadre l'autorisation des agents, les limites de dépenses et la révocation des consentements.

L'écosystème technique s'articule autour de plusieurs couches normalisées. Les catalogues de produits ne sont plus explorés dynamiquement par les moteurs de recherche, mais transmis à l'avance pour être indexés. Les mécanismes de paiement évoluent vers des mandats délimités garantissant la sécurité juridique et financière des transactions déléguées.

Démonstration pratique d'un agent marchand

  • Une démonstration technique illustre la communication entre un agent client et un agent marchand via le protocole A2A.
  • Les états des API de paiement passent successivement de non prêt, à prêt, puis à terminé.
  • La synchronisation des catalogues de produits s'exécute à intervalles réguliers pour vérifier les stocks disponibles.

La mise en œuvre pratique montre l'utilisation d'un modèle rapide pour interroger les produits d'une boulangerie fictive. Les flux de données de l'UCP et de l'ACP permettent de comparer les schémas d'appel. Cette architecture permet d'intégrer des fonctionnalités de vente automatisée directement sur des sites web ou au sein de plateformes externes.

Importance des évaluations et tests en production

  • L'absence d'évaluations expose les agents à des détournements d'usage, comme l'utilisation de requêtes de programmation sur des interfaces de commande.
  • Les tests doivent porter sur le comportement, la conformité aux protocoles et les critères de latence.
  • Un kit de démarrage et des modèles d'évaluation sont mis à disposition sur GitHub pour faciliter le déploiement.

Le développement d'expériences conversationnelles sans tests automatisés conduit à des comportements imprévus en production, tels que la divulgation non autorisée de codes promotionnels. L'utilisation d'un LLM comme juge de qualité garantit la conformité des flux. Les ressources partagées permettent aux développeurs d'implémenter rapidement des agents clients et marchands sécurisés.

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