Alors que l'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus répandue, de nombreux propriétaires d'entreprises ont probablement l'impression qu'elle a permis de réduire leur charge de travail opérationnelle. L'IA est un outil incroyablement utile, et elle devrait avoir une incidence importante sur nos processus de prise de décision et sur l'expérience client au cours des prochaines années.

Par conséquent, les initiatives de marketing et stratégiques axées sur l'IA deviennent de plus en plus importantes pour les entreprises, et l'efficacité avec laquelle elles peuvent tirer parti de l'IA pourrait contribuer à déterminer leur croissance et leur compétitivité futures.

Les agents d'IA constituent une initiative qui suscite actuellement l'attention. On croit que l'IA a le potentiel de transformer la nature même du commerce en ligne en recueillant de l'information et en prenant des décisions au nom des clients, et même en gérant des actions telles que les achats et les paiements.

Dans cet article, nous expliquerons les concepts de base des agents d'IA et en quoi ils diffèrent de l'IA générative et des agents conversationnels par IA traditionnels. Nous aborderons également les applications potentielles des agents d'IA dans le commerce en ligne, les défis liés à leur implémentation, ainsi que les mesures que les entreprises de commerce en ligne devront prendre à l'avenir.

Points clés à retenir

• Contrairement à l'IA générative ou aux agents conversationnels par IA, les agents d'IA sont des systèmes d'intelligence artificielle qui comprennent les intentions de l'utilisateur, prennent des décisions autonomes et exécutent des tâches.
  
• À mesure que le marché du commerce en ligne du Japon continue de croître, l'intensification de la concurrence et l'augmentation de la demande en matière d'expériences personnalisées suscitent un intérêt accru pour les agents d'IA.
  
• Les initiatives utilisant des agents d'IA pour orienter les expériences de magasinage gagnent du terrain, comme le démontrent Rufus d'Amazon, Rakuten AI du groupe Rakuten et Agent i de LINE et Yahoo! JAPAN.
  
• Les agents d'IA sont de plus en plus capables de participer à l'ensemble du processus d'achat (de la recherche et de la comparaison de produits aux réservations et aux paiements) et commencent à transformer considérablement l'expérience de magasinage dans le commerce en ligne.
  
• L'implémentation d'agents d'IA présente également des défis, comme ceux liés à la conception des rôles, à l'intégration des données et à la sécurité.
  

Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle?

Un agent d'intelligence artificielle est un système d'intelligence artificielle qui prend des décisions de façon autonome en fonction de ses objectifs et effectue des tâches en conséquence. Contrairement à l'intelligence artificielle générative ou aux robots conversationnels, les agents d'intelligence artificielle se distinguent par le fait qu'ils font plus que simplement répondre aux questions des clients; ils sont conçus pour accomplir des tâches précises.

Imaginez qu'un client cherche des bagages et précise les critères suivants : « une valise de cabine rouge à ouverture frontale, à un prix inférieur à 10 000 yens, fabriquée au Japon et ayant d'excellentes évaluations ». Un agent d'intelligence artificielle peut chercher des produits en fonction de ces critères, comparer les options qui y répondent et sélectionner un produit.

Ainsi, la caractéristique distinctive des agents d'intelligence artificielle est leur capacité à gérer de façon harmonieuse l'ensemble du processus de magasinage, de l'interprétation des exigences et de la sélection des produits à l'achat et au paiement réels.

Le concept de commerce par agent, dans lequel l'intelligence artificielle assume le rôle de prendre des décisions d'achat, a également attiré l'attention au cours des dernières années.

En quoi les agents d'intelligence artificielle diffèrent-ils de l'intelligence artificielle générative?

L'intelligence artificielle générative est principalement conçue pour créer du contenu, comme du texte ou des images. Les services comme ChatGPT et Gemini sont d'excellents exemples de systèmes qui génèrent du contenu en réponse aux invites des utilisateurs.

Il convient de noter que bon nombre de ces systèmes d'intelligence artificielle générative sont fondés sur la technologie des grands modèles linguistiques, qui se caractérise par sa capacité à générer du texte d'apparence naturelle en s'appuyant sur de vastes quantités de données textuelles.

En revanche, les agents d'intelligence artificielle font plus que simplement générer des résultats; ils peuvent prendre des décisions et exécuter des tâches en fonction des objectifs qui leur ont été fixés.

Les différences entre les agents d'intelligence artificielle et l'intelligence artificielle générative sont résumées ci-dessous.

En quoi les agents d'IA diffèrent des robots conversationnels d'IA

Un robot conversationnel d'IA est un système qui fournit de l'information et répond aux demandes au moyen d'interactions avec les utilisateurs. Les avancées récentes en matière d'IA ont permis aux systèmes de répondre de manière flexible en fonction du contenu de la question d'un utilisateur, plutôt que de se contenter de fournir des réponses préprogrammées.

L'objectif principal de ces systèmes est de fournir de l'information dans un format conversationnel; ils n'effectuent aucun traitement réel ni aucune tâche opérationnelle.

En revanche, les agents d'IA vont au-delà de la simple conversation; ils comprennent les demandes de l'utilisateur et prennent eux-mêmes les mesures nécessaires.

Par exemple, en réponse au signalement d'un client indiquant que le produit qu'il a reçu est endommagé, l'agent d'IA peut vérifier la situation et procéder au processus de retour. De même, si un client soumet une requête pour modifier sa commande, l'agent d'IA peut mettre à jour directement l'information de la commande, ce qui permet de résoudre le problème.

Les différences entre les robots conversationnels d'IA et les agents d'IA peuvent être résumées comme suit.

• Robots conversationnels d'IA : Fournissent des informations et des conseils au moyen de la conversation
  
• Agents d'IA : Comprennent les requêtes, déterminent les prochaines étapes appropriées en fonction de la situation et prennent des mesures
  

Ainsi, la distinction clé est que, bien que les robots conversationnels d'IA se concentrent principalement sur la conversation, les agents d'IA sont également capables d'exécuter des actions.

Pourquoi les agents d'intelligence artificielle gagnent en popularité dans le commerce électronique

L'intérêt croissant pour les agents d'intelligence artificielle dans le secteur du commerce électronique découle de l'expansion du marché, de l'intensification de la concurrence et des attentes accrues de la clientèle.

Le marché national du commerce électronique au Japon continue de croître d'année en année. Selon une enquête du ministère de l'Économie, du Commerce et de l'Industrie, la taille du marché national du commerce électronique interentreprise (B2C) a atteint en 2024 environ 26,1 billions de yens (une augmentation de 5,1 % par rapport à l'année précédente). Le taux d'adoption du commerce électronique s'établit à environ 9,8 % et est à la hausse, ce qui indique que la transition vers le commerce en ligne progresse de façon constante.

De plus, la taille du marché du commerce électronique interentreprise (B2B) au Japon a atteint 514,4 billions de yens en 2024, ce qui démontre que le marché du commerce électronique sert d'infrastructure essentielle non seulement pour les transactions avec les consommateurs, mais aussi pour les transactions entre entreprises.

En plus de l'expansion du marché lui-même, le nombre de nouveaux arrivants augmente également, ce qui rend la concurrence encore plus intense. Par conséquent, il est devenu difficile de se démarquer simplement en vendant des produits, et il y a maintenant une demande croissante pour la personnalisation des expériences de commerce électronique.

Cependant, l'optimisation continue de façon manuelle a ses limites. Par conséquent, les systèmes capables d'optimiser automatiquement l'ensemble de l'expérience de magasinage suscitent un intérêt croissant.

Le commerce conversationnel (où les clients achètent des produits au moyen de médias sociaux et d'applications de messagerie) a également gagné en popularité, et les comportements d'achat stimulés par les conversations avec les clients sont de plus en plus courants.

Les agents d'intelligence artificielle sont considérés comme un moyen de répondre à ces besoins et aux changements dans l'environnement du commerce électronique.

Cas d'utilisation des agents d'IA dans le commerce en ligne

Les agents d'IA sont de plus en plus utilisés dans divers rôles liés au commerce en ligne, comme le service à la clientèle et le marketing.

Dans cette section, nous présenterons des cas d'utilisation précis en fonction des initiatives d'entreprises de premier plan.

Évolution du service à la clientèle interactif grâce à Agent i de LINE et Yahoo! JAPAN

Au cours des dernières années, LINE et Yahoo! JAPAN ont commencé à offrir un agent d'IA appelé Agent i, marquant ainsi une avancée importante par rapport au service à la clientèle par clavardage traditionnel.

Agent i est un agent d'IA qui intègre AI Assistant de Yahoo! JAPAN et LINE AI de LINE. Il est accessible au moyen de l'icône affichée dans l'onglet LINE ou à côté du champ de recherche sur Yahoo! JAPAN.

L'objectif d'Agent i n'est pas seulement de fournir de l'information et de faire des suggestions au moyen d'interactions avec les clients, mais aussi de prendre en charge des processus comme la recherche, la comparaison et la prise de décision, avec l'objectif ultime de gérer également l'exécution de tâches.

Amélioration de l'expérience de magasinage avec Rakuten AI du groupe Rakuten

Le groupe Rakuten a lancé Rakuten AI, un agent d'IA pour son service Rakuten Travel. Cet agent d'IA s'efforce activement de prendre en charge et d'améliorer l'expérience de magasinage des clients.

Lorsque les clients indiquent leur budget et leurs préférences à l'IA, l'agent d'IA suggère des possibilités d'hébergement. Le client peut ensuite choisir le forfait qui lui convient le mieux et procéder directement à la réservation.

Le système peut également suggérer des réservations répétées ou des forfaits similaires en fonction de l'historique des réservations, ce qui lui permet de formuler des recommandations adaptées au comportement et aux préférences des clients.

Prise en charge du magasinage par la conversation grâce à Rufus d'Amazon

Amazon a lancé un assistant d'achat par IA appelé Rufus qui répond aux questions des clients et recommande des produits.

Les clients peuvent poser des questions sur les utilisations et les caractéristiques d'un produit, et l'IA leur fournit des renseignements pertinents pour les aider à prendre des décisions d'achat.

Bien qu'il s'agisse actuellement d'une évolution des fonctions de recherche et de recommandation traditionnelles, ce format, qui prend en charge les achats au moyen d'un dialogue, peut être décrit comme une approche fondée sur des agents d'IA.

Les défis liés à l'implémentation d'agents d'IA et la façon dont les entreprises de commerce en ligne peuvent les surmonter

Bien que les agents d'IA soient excellents pour améliorer l'expérience client sur les sites de commerce en ligne et l'efficacité opérationnelle, leur implémentation comporte plusieurs défis. Examinons de plus près ces problèmes et la façon de les résoudre.

Concevoir le rôle des agents d'IA

Bien que les agents d'IA puissent être utilisés pour un large éventail de tâches, un défi consiste à déterminer exactement le niveau de responsabilité à leur confier. Les exigences de conception et les risques encourus varient considérablement selon que le système est destiné uniquement à suggérer des produits ou qu'il soit également responsable du traitement d'actions telles que les achats et les paiements.

Par conséquent, lors de l'implémentation de l'IA, il est important d'établir une distinction claire entre les tâches devant être traitées par l'IA et celles qui doivent être effectuées par des humains, et de définir explicitement les rôles et les responsabilités.

Renforcer l'intégration des données et des systèmes

Pour que les agents d'IA fonctionnent correctement, ils doivent être adéquatement intégrés aux renseignements sur les produits, aux stocks et aux données des clients. Si l'intégration aux systèmes existants ou l'organisation des données est inadéquate, cela pourrait compromettre l'exactitude des recommandations et la cohérence du traitement.

Pour remédier à cela, il est nécessaire de centraliser la gestion des données, de renforcer l'intégration des systèmes et de mettre en place un environnement dans lequel l'IA peut accéder aux renseignements requis en temps réel.

Établir un environnement de paiement sécurisé

Lorsque les agents d'IA participent aux dernières étapes du processus d'achat, garantir la sécurité des paiements et atténuer le risque de fraude deviennent des défis majeurs. Les situations impliquant le traitement des renseignements personnels et de paiement des clients, en particulier, requièrent un niveau élevé de sécurité et de fiabilité.

Par conséquent, il est important de mettre en œuvre des mesures de prévention de la fraude et d'assurer la sécurité, tout en concevant un processus de paiement fluide qui permet aux utilisateurs d'effectuer leurs transactions en toute confiance.

Pour les entreprises de commerce en ligne, la création d'un environnement dans lequel l'IA détermine et recommande des produits, et où les clients peuvent ensuite prendre une décision et effectuer le processus de paiement de manière sécuritaire et fluide constituera une priorité clé à l'avenir.

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