Vue d'ensemble commerciale des entités intelligentes : architecture, tendances et chemin de mise en œuvre
L'intelligence artificielle redéfinit les fondements du monde des affaires. Nous sommes à un tournant où les agents passent d'outils ordinaires à des agents autonomes. Depuis 2024, des géants comme Paypal, Visa, Mastercard, Stripe et Amazon se positionnent sur le "commerce agent" et le "paiement agent", avec une logique claire derrière cela : l'application massive des interfaces d'agents va bouleverser la logique commerciale et les relations de production établies sur la base des GUI depuis 30 ans. Les logiques d'exploitation du commerce électronique, de marketing publicitaire et de paiement financier vont être complètement réécrites, de nouvelles catégories comme l'Agentic Commerce (Intelligence Commerce) vont apparaître.
Cet article vise à offrir aux lecteurs une vue d'ensemble du commerce des agents intelligents, en structurant systématiquement sa structure technique et ses voies, en analysant l'innovation commerciale de cette transformation, en discutant des principales difficultés rencontrées lors de sa mise en œuvre, et en argumentant pourquoi les cryptomonnaies pourraient devenir son infrastructure sous-jacente indispensable.
1. Qu'est-ce que le commerce agentique ?
Le commerce agentique est un modèle commercial piloté par des agents IA qui peuvent exécuter diverses tâches au nom des utilisateurs, y compris la recherche de produits, la comparaison d'options, la fourniture de recommandations et la finalisation des achats. Ces agents IA peuvent interagir avec des plateformes de commerce électronique, traiter des transactions et gérer l'ensemble du processus d'achat, dans le but de rendre l'expérience d'achat plus personnalisée, sécurisée et pratique. La fonction "Buy for Me" d'Amazon et l'outil "Operator" d'OpenAI sont actuellement les exemples les plus connus.
Selon le rapport de Gartner de 2024, actuellement moins de 1 % des entreprises ou commerçants du secteur du commerce électronique ont intégré l'agentic ai dans leurs activités ou services, mais l'attention du marché pour cette technologie est très élevée. Une enquête statistique sur le commerce électronique de 2025 montre que 90 % des e-commerçants sont prêts à apprendre comment intégrer l'agentic ai dans leurs activités.
1.1 Le rôle des utilisateurs humains passe de "exécuteur" à "mandataire", le processus de prise de décision commerciale clé est déplacé de "la page de paiement" à "la couche d'intention".
Le shopping en ligne traditionnel est comme se promener dans un supermarché virtuel soigneusement conçu : les consommateurs parcourent eux-mêmes les rayons, comparent les produits et effectuent finalement le paiement, tout le processus tournant autour de "l'exploration active". L'objectif d'optimisation des commerçants est de rendre ce processus aussi fluide que possible, en réduisant toute hésitation de l'utilisateur grâce à une interface élégante, des recommandations précises et un paiement rapide.
Dans le nouveau monde du commerce Agentic, les utilisateurs n'ont plus besoin de parcourir un par un les sites de commerce électronique, de comparer le rapport qualité-prix ou de passer des commandes manuellement. Il leur suffit de donner une instruction vague à l'assistant AI, par exemple "Aide-moi à acheter une paire de chaussures adaptées à la course". L'IA se met immédiatement en marche, recherche d'innombrables commerçants, filtre les produits, analyse les prix, les évaluations et la logistique, et prend même en compte l'impact environnemental de la chaîne d'approvisionnement. Pendant tout le processus, l'utilisateur n'a peut-être même pas touché un seul écran ni saisi un seul mot de passe.
Le changement clé réside dans le fait que le rôle des utilisateurs passe de "acteur" à "mandataire", et que le cœur des comportements commerciaux passe de "flux de clics" (Click stream) à "flux d'intention" (Intent stream). La consommation n'est plus une série de choix discrets, mais une autorisation globale pour atteindre un objectif final (les utilisateurs humains peuvent directement dire à l'assistant IA : je veux redécorer ma maison dans un style méditerranéen, aide-moi à choisir les matériaux).
Lorsque les décisions commerciales passent de la "page de paiement" à la "couche d'intention", les systèmes commerciaux existants seront confrontés à un choc en avalanche. Des stratégies de marketing à la croissance des utilisateurs, toute la logique commerciale traditionnelle de l'e-commerce, basée depuis des décennies sur l'analyse du comportement humain, est renversée par les décisions rationnelles des agents IA :
• Test A/B : L'IA peut comparer des dizaines de solutions en millisecondes, rendant inutile un test de deux semaines sur quelle couleur d'icône de bouton a un meilleur taux de conversion.
• Recommandations personnalisées : Tous les anciens algorithmes de recommandation basés sur l'historique de navigation humain ne fonctionnent plus, le modèle de recommandation doit être reconstruit sur la base de la logique de décision de l'IA.
• Récupération du panier: Les décisions de l'IA ne connaîtront pas d'hésitations ou d'abandons en raison d'expériences humaines ou d'autres raisons subjectives ou objectives. Le taux d'abandon du panier et toutes les stratégies d'optimisation correspondantes deviendront historiques (actuellement, le taux d'abandon moyen des paniers dans le monde est de 70%).
Le marketing traditionnel repose sur "l'économie de l'attention" : des images magnifiques, des vidéos publicitaires émouvantes, des boutons rouges de "vente flash", toutes ces stratégies visant à susciter la consommation impulsive des humains cachent des intentions soigneusement étudiées basées sur la psychologie comportementale. En revanche, l'IA n'a pas d'impulsions, elle est un agent décisionnel absolument rationnel, elle ne se préoccupe que de la clarté des données renvoyées par l'API, de la complétude des paramètres, elle compare froidement les spécifications des produits, les prix historiques, les délais logistiques, les évaluations des utilisateurs, voire l'empreinte carbone de la chaîne d'approvisionnement, et il n'y aura plus de "captation de l'esprit des utilisateurs".
Le marketing de l'Agentic Commerce de demain ne consiste plus à créer des publicités accrocheuses, mais à construire un "historique de confiance lisible par machine". L'"ajustement produit-agent" remplacera l'"ajustement produit-marché". La capacité de votre produit à être facilement indexé, compris et recommandé par l'écosystème des agents intelligents grand public (comme les serveurs MCP, les protocoles A2A) déterminera sa survie sur le marché.
Cependant, avant que l'agent intelligent ne progresse rapidement vers l'objectif final : "compléter l'action commerciale" en tenant compte des objectifs confiés par les humains et en "produisant des intentions", il va heurter un mur solide et s'arrêter ------ le système de paiement traditionnel.
2. Incompatibilité fatale : Pourquoi le système financier traditionnel est un frein au commerce agentique
Les agents intelligents peuvent accomplir parfaitement la collecte d'informations, l'analyse et la prise de décision, mais lorsqu'ils atteignent la dernière étape de la boucle commerciale, ils se heurtent à un mur solide, ce mur étant le système de paiement financier entièrement conçu pour les humains que nous avons mis des décennies à établir.
L'ensemble du système moderne de paiement et de gestion des risques est essentiellement un "système anti-automatisation". Sa philosophie de conception fondamentale est : supposer que l'automatisation équivaut à la fraude.
Réfléchissez à chaque étape de notre processus de paiement actuel :
• Captcha : Utiliser une question difficile à reconnaître par une machine pour prouver que vous êtes un "humain".
• Code de vérification par sms/authentification à deux facteurs (2FA) : Supposons que vous ayez un appareil physique capable de recevoir des sms et que vous puissiez entrer manuellement le code de vérification, cette action est extrêmement difficile pour le programme.
• Certification de sécurité 3D : elle vous redirige vers une toute nouvelle page bancaire, vous demandant de saisir un mot de passe de transaction distinct, interrompant ainsi complètement tout processus d'automatisation.
• Analyse du comportement de gestion des risques : Un système de gestion des risques avancé peut même analyser la trajectoire de mouvement de votre souris, la vitesse de frappe, l'empreinte de l'appareil et d'autres "caractéristiques humaines" pour évaluer la véracité des transactions.
Toutes ces "mesures de sécurité" sont devenues des "entraves" à l'ère du commerce agentique : toutes sortes de questions équivalentes à "êtes-vous humain ?" empêchent nos agents intelligents autonomes de fonctionner.
Ainsi, l'avenir des paiements n'est plus une "page de paiement (Checkout Page))" mais doit être un "protocole (( Protocol)". C'est une révolution sur la confiance et les mécanismes d'autorisation. Nous avons besoin d'un tout nouveau système de certificats numériques permettant aux utilisateurs de délivrer en toute sécurité à leur agent IA une "autorisation programmable" avec des limites claires en termes de portée, de durée et de montant.
Le paiement agentique fait partie de ce protocole, il appartient à l'étape finale de règlement des paiements dans le commerce agentique. Les agents AI utilisent des méthodes sécurisées et efficaces (comme les certificats tokenisés) pour exécuter des transactions au nom des utilisateurs. Cela garantit que le processus de paiement est fluide et sécurisé, avec des limites et des contrôles définis par l'utilisateur pour maintenir la confiance et la sécurité. Les "Agentic Tokens" de Mastercard soutiennent les agents AI pour compléter les abonnements et les paiements récurrents, tandis que l'Agent Toolkit de PayPal aide les agents AI à gérer le processus de paiement. Visa et Stripe disposent d'outils similaires. L'expérience récente de Stripe avec Perplexity est une combinaison des deux, permettant aux utilisateurs d'utiliser Perplexity comme interface pour donner des instructions et obtenir des suggestions complètes pour la décoration de leur nouvelle maison, ainsi que des produits spécifiques. Une fois que l'utilisateur confirme qu'il aime la solution, l'agent utilise directement le backend de paiement agent configuré par Stripe pour effectuer le règlement automatique et l'expédition.
Vous devez maintenant comprendre pourquoi des géants comme VISA et Mastercard sont pressés de lancer des solutions de paiement adaptées à l'Agentic Commerce. Ils parient tous sur qui sera le décideur des règles du jeu pour le prochain protocole de paiement "natif des machines", un pari sur l'infrastructure fondamentale qui façonnera le monde commercial futur, et le but de cette transformation est de ramener les paiements à leur essence : la circulation invisible de la valeur.
3. Quels sont les défis spécifiques à relever pour construire une infrastructure financière qui soutienne une expérience fluide pour le commerce agentique ? Comment faire ?
3.1 Défis principaux : Confiance, Intention et Automatisation (Trust, Intent and Automation)
Le dilemme de la construction du système de paiement Agentic n'est pas simplement une question de mise en œuvre technique, mais plutôt de résoudre un problème fondamental qui découle du changement de paradigme.
"Qui peut faire" : du processus d'authentification des paiements traditionnels (Authentication) aux défis de l'Autorisation Agentic Commerce(Authorization)
Dans le domaine des paiements, lorsqu'on parle d'utilisateurs finaux, nous nous concentrons généralement sur l'authentification plutôt que sur l'autorisation. Si vous cliquez sur "acheter" sur un site de commerce électronique, vous donnez explicitement votre autorisation, il est donc difficile d'en débattre (car vous avez saisi vos informations de carte de crédit et cliqué clairement sur le bouton), donc le cœur des paiements traditionnels est construit autour de "reconnaître les personnes", et sa question fondamentale est : "Comment puis-je confirmer que l'opérateur est bien vous ?" --------- c'est-à-dire l'authentification.
Mais à l'avenir, à l'ère commerciale propulsée par des agents intelligents, des changements importants sont sur le point de se produire dans le domaine des paiements : l'autorisation devient un élément clé du processus de paiement, et cette question de l'autorisation semble maintenant plus complexe et intéressante, car les instructions d'autorisation des utilisateurs ne sont pas aussi claires que dans le scénario traditionnel du commerce électronique de "cliquer sur un bouton pour acheter". Les utilisateurs humains peuvent exprimer leur intention de paiement de plusieurs manières. Un autre point complexe est que, lorsque une demande de paiement est émise, à qui autorisons-nous réellement ? À l'utilisateur humain, à l'agent ou à l'entreprise qui développe l'agent ?
Les questions d'autorisation dans les scénarios de paiement par agent que nous pouvons envisager actuellement :
• Fantôme d'identité : qui devrait être ce "demandeur de transaction" ? Un utilisateur humain terminal, un modèle IA, un développeur d'application d'agent, ou le serveur qui l'exécute ? Nous manquons d'un ensemble de normes d'identité vérifiables conçues pour les "machines", ce qui peut entraîner des vulnérabilités de sécurité à chaque étape.
• Limites d'autorisation : comment déléguer en toute sécurité des droits financiers à une IA ? Comment les limites d'autorisation (montant, durée, commerçant) sont-elles définies avec précision et rigoureusement appliquées, et comment s'assurer que l'autorisation elle-même n'est pas altérée ou abusée est également une nouvelle question.
• Attribution de responsabilité : lorsqu'un agent commet une erreur ou est exploité de manière malveillante causant des pertes, la question de savoir qui en est responsable est une question très délicate. L'absence de clarté sur les responsabilités constitue le principal obstacle à une application à grande échelle.
"Que faire" : Écart de vérification des intentions (The Intent Verification Gap)
La question de la vérification des intentions est en réalité une dérivation des problèmes d'autorisation. La nature probabiliste des LLM est en contradiction naturelle avec les exigences de certitude en finance. Bien que la couche de paiement ne puisse pas corriger les "illusions" de l'IA, un système financier bien conçu doit être capable de combler le fossé entre la sortie de l'IA et les véritables intentions des utilisateurs.
• De l'instruction à l'intention : Les paiements traditionnels traitent des "instructions de paiement" (Payer 50 $ au marchand X), en supposant que cette instruction est exacte. Les paiements par agents doivent traiter des "intentions de transaction" ("Aide-moi à acheter un café au lait à l'avoine moyen"). Le système de paiement doit être capable de vérifier l'instruction de paiement finale par rapport à l'intention de langage naturel initiale.
• Contraintes de comportement de l'IA : Ce dont nous avons besoin n'est pas d'un système de paiement capable de comprendre les pensées de l'IA, mais d'un système doté de puissantes "barrières". Cela peut contraindre le comportement de l'IA grâce à des données structurées, des règles strictes au niveau de l'API, et même la logique des contrats intelligents, afin de garantir que ses résultats d'exécution restent dans la "zone de sécurité" prédéfinie par l'utilisateur. Par exemple, une règle qui permet uniquement des dépenses de 10 dollars maximum chez Starbucks peut efficacement prévenir des transactions élevées ou erronées causées par des "illusions" de l'IA.
Méthodes de garde et de règlement des paiements nativement intégrées à la machine
Le texte précédent a déjà mentionné que les systèmes de paiement traditionnels ont naturellement un gène "anti-automatisation". Toutes les mesures de sécurité conçues pour les GUI traditionnels deviendront des entraves à l'automatisation complète dans le scénario du commerce agentique. Par conséquent, nous avons besoin d'une toute nouvelle API de paiement conçue nativement pour les machines.
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PoetryOnChain
· 07-29 20:46
Cette compétition commerciale va encore coûter cher.
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OnchainDetectiveBing
· 07-28 20:35
Encore en train de se faire prendre pour des cons, n'est-ce pas ?
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OnChain_Detective
· 07-28 20:33
l'analyse des motifs suggère un risque élevé dans l'infrastructure de paiement des agents... restez vigilants les gens
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VitaliksTwin
· 07-28 20:29
Fini de devoir regarder le visage des autres.
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NftPhilanthropist
· 07-28 20:19
en fait *sips tea* les tokens d'impact pourraient révolutionner cette économie d'agent... juste dire
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MoonRocketTeam
· 07-28 20:16
Le fusée est chargée, cet agent intelligent IA fonce directement vers la lune.
Révolution commerciale des agents intelligents : un nouveau paradigme de l'intention au paiement
Vue d'ensemble commerciale des entités intelligentes : architecture, tendances et chemin de mise en œuvre
L'intelligence artificielle redéfinit les fondements du monde des affaires. Nous sommes à un tournant où les agents passent d'outils ordinaires à des agents autonomes. Depuis 2024, des géants comme Paypal, Visa, Mastercard, Stripe et Amazon se positionnent sur le "commerce agent" et le "paiement agent", avec une logique claire derrière cela : l'application massive des interfaces d'agents va bouleverser la logique commerciale et les relations de production établies sur la base des GUI depuis 30 ans. Les logiques d'exploitation du commerce électronique, de marketing publicitaire et de paiement financier vont être complètement réécrites, de nouvelles catégories comme l'Agentic Commerce (Intelligence Commerce) vont apparaître.
Cet article vise à offrir aux lecteurs une vue d'ensemble du commerce des agents intelligents, en structurant systématiquement sa structure technique et ses voies, en analysant l'innovation commerciale de cette transformation, en discutant des principales difficultés rencontrées lors de sa mise en œuvre, et en argumentant pourquoi les cryptomonnaies pourraient devenir son infrastructure sous-jacente indispensable.
1. Qu'est-ce que le commerce agentique ?
Le commerce agentique est un modèle commercial piloté par des agents IA qui peuvent exécuter diverses tâches au nom des utilisateurs, y compris la recherche de produits, la comparaison d'options, la fourniture de recommandations et la finalisation des achats. Ces agents IA peuvent interagir avec des plateformes de commerce électronique, traiter des transactions et gérer l'ensemble du processus d'achat, dans le but de rendre l'expérience d'achat plus personnalisée, sécurisée et pratique. La fonction "Buy for Me" d'Amazon et l'outil "Operator" d'OpenAI sont actuellement les exemples les plus connus.
Selon le rapport de Gartner de 2024, actuellement moins de 1 % des entreprises ou commerçants du secteur du commerce électronique ont intégré l'agentic ai dans leurs activités ou services, mais l'attention du marché pour cette technologie est très élevée. Une enquête statistique sur le commerce électronique de 2025 montre que 90 % des e-commerçants sont prêts à apprendre comment intégrer l'agentic ai dans leurs activités.
1.1 Le rôle des utilisateurs humains passe de "exécuteur" à "mandataire", le processus de prise de décision commerciale clé est déplacé de "la page de paiement" à "la couche d'intention".
Le shopping en ligne traditionnel est comme se promener dans un supermarché virtuel soigneusement conçu : les consommateurs parcourent eux-mêmes les rayons, comparent les produits et effectuent finalement le paiement, tout le processus tournant autour de "l'exploration active". L'objectif d'optimisation des commerçants est de rendre ce processus aussi fluide que possible, en réduisant toute hésitation de l'utilisateur grâce à une interface élégante, des recommandations précises et un paiement rapide.
Dans le nouveau monde du commerce Agentic, les utilisateurs n'ont plus besoin de parcourir un par un les sites de commerce électronique, de comparer le rapport qualité-prix ou de passer des commandes manuellement. Il leur suffit de donner une instruction vague à l'assistant AI, par exemple "Aide-moi à acheter une paire de chaussures adaptées à la course". L'IA se met immédiatement en marche, recherche d'innombrables commerçants, filtre les produits, analyse les prix, les évaluations et la logistique, et prend même en compte l'impact environnemental de la chaîne d'approvisionnement. Pendant tout le processus, l'utilisateur n'a peut-être même pas touché un seul écran ni saisi un seul mot de passe.
Le changement clé réside dans le fait que le rôle des utilisateurs passe de "acteur" à "mandataire", et que le cœur des comportements commerciaux passe de "flux de clics" (Click stream) à "flux d'intention" (Intent stream). La consommation n'est plus une série de choix discrets, mais une autorisation globale pour atteindre un objectif final (les utilisateurs humains peuvent directement dire à l'assistant IA : je veux redécorer ma maison dans un style méditerranéen, aide-moi à choisir les matériaux).
Lorsque les décisions commerciales passent de la "page de paiement" à la "couche d'intention", les systèmes commerciaux existants seront confrontés à un choc en avalanche. Des stratégies de marketing à la croissance des utilisateurs, toute la logique commerciale traditionnelle de l'e-commerce, basée depuis des décennies sur l'analyse du comportement humain, est renversée par les décisions rationnelles des agents IA :
• Test A/B : L'IA peut comparer des dizaines de solutions en millisecondes, rendant inutile un test de deux semaines sur quelle couleur d'icône de bouton a un meilleur taux de conversion.
• Recommandations personnalisées : Tous les anciens algorithmes de recommandation basés sur l'historique de navigation humain ne fonctionnent plus, le modèle de recommandation doit être reconstruit sur la base de la logique de décision de l'IA.
• Récupération du panier: Les décisions de l'IA ne connaîtront pas d'hésitations ou d'abandons en raison d'expériences humaines ou d'autres raisons subjectives ou objectives. Le taux d'abandon du panier et toutes les stratégies d'optimisation correspondantes deviendront historiques (actuellement, le taux d'abandon moyen des paniers dans le monde est de 70%).
Le marketing traditionnel repose sur "l'économie de l'attention" : des images magnifiques, des vidéos publicitaires émouvantes, des boutons rouges de "vente flash", toutes ces stratégies visant à susciter la consommation impulsive des humains cachent des intentions soigneusement étudiées basées sur la psychologie comportementale. En revanche, l'IA n'a pas d'impulsions, elle est un agent décisionnel absolument rationnel, elle ne se préoccupe que de la clarté des données renvoyées par l'API, de la complétude des paramètres, elle compare froidement les spécifications des produits, les prix historiques, les délais logistiques, les évaluations des utilisateurs, voire l'empreinte carbone de la chaîne d'approvisionnement, et il n'y aura plus de "captation de l'esprit des utilisateurs".
Le marketing de l'Agentic Commerce de demain ne consiste plus à créer des publicités accrocheuses, mais à construire un "historique de confiance lisible par machine". L'"ajustement produit-agent" remplacera l'"ajustement produit-marché". La capacité de votre produit à être facilement indexé, compris et recommandé par l'écosystème des agents intelligents grand public (comme les serveurs MCP, les protocoles A2A) déterminera sa survie sur le marché.
Cependant, avant que l'agent intelligent ne progresse rapidement vers l'objectif final : "compléter l'action commerciale" en tenant compte des objectifs confiés par les humains et en "produisant des intentions", il va heurter un mur solide et s'arrêter ------ le système de paiement traditionnel.
2. Incompatibilité fatale : Pourquoi le système financier traditionnel est un frein au commerce agentique
Les agents intelligents peuvent accomplir parfaitement la collecte d'informations, l'analyse et la prise de décision, mais lorsqu'ils atteignent la dernière étape de la boucle commerciale, ils se heurtent à un mur solide, ce mur étant le système de paiement financier entièrement conçu pour les humains que nous avons mis des décennies à établir.
L'ensemble du système moderne de paiement et de gestion des risques est essentiellement un "système anti-automatisation". Sa philosophie de conception fondamentale est : supposer que l'automatisation équivaut à la fraude.
Réfléchissez à chaque étape de notre processus de paiement actuel :
• Captcha : Utiliser une question difficile à reconnaître par une machine pour prouver que vous êtes un "humain".
• Code de vérification par sms/authentification à deux facteurs (2FA) : Supposons que vous ayez un appareil physique capable de recevoir des sms et que vous puissiez entrer manuellement le code de vérification, cette action est extrêmement difficile pour le programme.
• Certification de sécurité 3D : elle vous redirige vers une toute nouvelle page bancaire, vous demandant de saisir un mot de passe de transaction distinct, interrompant ainsi complètement tout processus d'automatisation.
• Analyse du comportement de gestion des risques : Un système de gestion des risques avancé peut même analyser la trajectoire de mouvement de votre souris, la vitesse de frappe, l'empreinte de l'appareil et d'autres "caractéristiques humaines" pour évaluer la véracité des transactions.
Toutes ces "mesures de sécurité" sont devenues des "entraves" à l'ère du commerce agentique : toutes sortes de questions équivalentes à "êtes-vous humain ?" empêchent nos agents intelligents autonomes de fonctionner.
Ainsi, l'avenir des paiements n'est plus une "page de paiement (Checkout Page))" mais doit être un "protocole (( Protocol)". C'est une révolution sur la confiance et les mécanismes d'autorisation. Nous avons besoin d'un tout nouveau système de certificats numériques permettant aux utilisateurs de délivrer en toute sécurité à leur agent IA une "autorisation programmable" avec des limites claires en termes de portée, de durée et de montant.
Le paiement agentique fait partie de ce protocole, il appartient à l'étape finale de règlement des paiements dans le commerce agentique. Les agents AI utilisent des méthodes sécurisées et efficaces (comme les certificats tokenisés) pour exécuter des transactions au nom des utilisateurs. Cela garantit que le processus de paiement est fluide et sécurisé, avec des limites et des contrôles définis par l'utilisateur pour maintenir la confiance et la sécurité. Les "Agentic Tokens" de Mastercard soutiennent les agents AI pour compléter les abonnements et les paiements récurrents, tandis que l'Agent Toolkit de PayPal aide les agents AI à gérer le processus de paiement. Visa et Stripe disposent d'outils similaires. L'expérience récente de Stripe avec Perplexity est une combinaison des deux, permettant aux utilisateurs d'utiliser Perplexity comme interface pour donner des instructions et obtenir des suggestions complètes pour la décoration de leur nouvelle maison, ainsi que des produits spécifiques. Une fois que l'utilisateur confirme qu'il aime la solution, l'agent utilise directement le backend de paiement agent configuré par Stripe pour effectuer le règlement automatique et l'expédition.
Vous devez maintenant comprendre pourquoi des géants comme VISA et Mastercard sont pressés de lancer des solutions de paiement adaptées à l'Agentic Commerce. Ils parient tous sur qui sera le décideur des règles du jeu pour le prochain protocole de paiement "natif des machines", un pari sur l'infrastructure fondamentale qui façonnera le monde commercial futur, et le but de cette transformation est de ramener les paiements à leur essence : la circulation invisible de la valeur.
3. Quels sont les défis spécifiques à relever pour construire une infrastructure financière qui soutienne une expérience fluide pour le commerce agentique ? Comment faire ?
3.1 Défis principaux : Confiance, Intention et Automatisation (Trust, Intent and Automation)
Le dilemme de la construction du système de paiement Agentic n'est pas simplement une question de mise en œuvre technique, mais plutôt de résoudre un problème fondamental qui découle du changement de paradigme.
Dans le domaine des paiements, lorsqu'on parle d'utilisateurs finaux, nous nous concentrons généralement sur l'authentification plutôt que sur l'autorisation. Si vous cliquez sur "acheter" sur un site de commerce électronique, vous donnez explicitement votre autorisation, il est donc difficile d'en débattre (car vous avez saisi vos informations de carte de crédit et cliqué clairement sur le bouton), donc le cœur des paiements traditionnels est construit autour de "reconnaître les personnes", et sa question fondamentale est : "Comment puis-je confirmer que l'opérateur est bien vous ?" --------- c'est-à-dire l'authentification.
Mais à l'avenir, à l'ère commerciale propulsée par des agents intelligents, des changements importants sont sur le point de se produire dans le domaine des paiements : l'autorisation devient un élément clé du processus de paiement, et cette question de l'autorisation semble maintenant plus complexe et intéressante, car les instructions d'autorisation des utilisateurs ne sont pas aussi claires que dans le scénario traditionnel du commerce électronique de "cliquer sur un bouton pour acheter". Les utilisateurs humains peuvent exprimer leur intention de paiement de plusieurs manières. Un autre point complexe est que, lorsque une demande de paiement est émise, à qui autorisons-nous réellement ? À l'utilisateur humain, à l'agent ou à l'entreprise qui développe l'agent ?
Les questions d'autorisation dans les scénarios de paiement par agent que nous pouvons envisager actuellement :
• Fantôme d'identité : qui devrait être ce "demandeur de transaction" ? Un utilisateur humain terminal, un modèle IA, un développeur d'application d'agent, ou le serveur qui l'exécute ? Nous manquons d'un ensemble de normes d'identité vérifiables conçues pour les "machines", ce qui peut entraîner des vulnérabilités de sécurité à chaque étape.
• Limites d'autorisation : comment déléguer en toute sécurité des droits financiers à une IA ? Comment les limites d'autorisation (montant, durée, commerçant) sont-elles définies avec précision et rigoureusement appliquées, et comment s'assurer que l'autorisation elle-même n'est pas altérée ou abusée est également une nouvelle question.
• Attribution de responsabilité : lorsqu'un agent commet une erreur ou est exploité de manière malveillante causant des pertes, la question de savoir qui en est responsable est une question très délicate. L'absence de clarté sur les responsabilités constitue le principal obstacle à une application à grande échelle.
La question de la vérification des intentions est en réalité une dérivation des problèmes d'autorisation. La nature probabiliste des LLM est en contradiction naturelle avec les exigences de certitude en finance. Bien que la couche de paiement ne puisse pas corriger les "illusions" de l'IA, un système financier bien conçu doit être capable de combler le fossé entre la sortie de l'IA et les véritables intentions des utilisateurs.
• De l'instruction à l'intention : Les paiements traditionnels traitent des "instructions de paiement" (Payer 50 $ au marchand X), en supposant que cette instruction est exacte. Les paiements par agents doivent traiter des "intentions de transaction" ("Aide-moi à acheter un café au lait à l'avoine moyen"). Le système de paiement doit être capable de vérifier l'instruction de paiement finale par rapport à l'intention de langage naturel initiale.
• Contraintes de comportement de l'IA : Ce dont nous avons besoin n'est pas d'un système de paiement capable de comprendre les pensées de l'IA, mais d'un système doté de puissantes "barrières". Cela peut contraindre le comportement de l'IA grâce à des données structurées, des règles strictes au niveau de l'API, et même la logique des contrats intelligents, afin de garantir que ses résultats d'exécution restent dans la "zone de sécurité" prédéfinie par l'utilisateur. Par exemple, une règle qui permet uniquement des dépenses de 10 dollars maximum chez Starbucks peut efficacement prévenir des transactions élevées ou erronées causées par des "illusions" de l'IA.
Le texte précédent a déjà mentionné que les systèmes de paiement traditionnels ont naturellement un gène "anti-automatisation". Toutes les mesures de sécurité conçues pour les GUI traditionnels deviendront des entraves à l'automatisation complète dans le scénario du commerce agentique. Par conséquent, nous avons besoin d'une toute nouvelle API de paiement conçue nativement pour les machines.