Avis 26-A-05 du 17 juillet 2026

Initialement conçus comme de simples agents conversationnels, les outils d’IA générative se sont progressivement transformés en agents d’IA. Ces derniers n’exécutent plus simplement des tâches isolées mais sont désormais capables de raisonner, de planifier et d’orchestrer plusieurs tâches en coordonnant d’autres agents d’IA dans une relative autonomie. Les termes « IA agentique » et « agents d’IA » ont été employés pour caractériser ces nouvelles capacités. Selon la Commission européenne, les agents d’IA sont « des applications logicielles conçues pour percevoir et interagir avec un environnement virtuel. Ils fonctionnent de manière autonome, c’est-à-dire sans être directement contrôlés par un humain ».

Les agents d’IA interviennent à l’aval de la chaîne de valeur de l’IA générative, à l’étape du déploiement et de la commercialisation des services d’IA générative. L’amont de la chaîne de valeur a quant à lui été étudié par l‘Autorité dans l’avis n° 24-A-05. Leurs cas d’usage sont multiples : production de texte, notamment de courriels, de publications pour les réseaux sociaux ou encore de conversations avec l’utilisateur, création ou modification d’images ou écriture de code informatique en sont quelques illustrations déjà déployées massivement dans l’économie.

Le commerce agentique constitue l’une des évolutions récentes de l’IA agentique. Il désigne l’application des technologies agentiques au secteur du commerce en ligne permettant l’automatisation partielle ou complète du parcours d’achat.

Bien que de tels services ne soient pas disponibles sur le marché français au jour de la publication du présent avis, il est déjà possible d’obtenir des recommandations de produits au sein des agents d’IA, ce que certaines parties prenantes qualifient de « commerce conversationnel ». Afin d’illustrer le fonctionnement de ces nouvelles fonctionnalités, l’Autorité a mené une expérience pour illustrer le fonctionnement du commerce conversationnel et, notamment, le référencement des sources au sein de deux agents d’IA. La méthodologie et les résultats de cette expérience peuvent être consultés à l’Annexe 2 du présent avis.

La mise à disposition d’un agent d’IA auprès des utilisateurs repose sur trois ressources principales : (i) l’accès à un modèle génératif, constituant le socle technique de l’agent d’IA, (ii) l’accès à des données de qualité, nécessaires à l’amélioration de ses performances, et (iii) les capacités d’inférence permettant son utilisation effective.

Les acteurs principaux du secteur des agents d’IA sont OpenAI, Google et Anthropic, qui représentaient à eux trois plus de 84 % du secteur mondial au mois de mai 2026. À leurs côtés, on retrouve des entreprises qui sont soit déjà actives et intégrées verticalement, comme Amazon, Microsoft ou Nvidia, soit de nouvelles entreprises spécialisées de l’IA, comme Mistral AI, Perplexity AI ou xAI. Les acteurs du commerce agentique regroupent à la fois ces entreprises mais également les entreprises actives dans le secteur du commerce en ligne qui peuvent développer des agents d’IA spécialisés.

Certains agents d’IA ne se limitent plus à de simples interfaces de questions-réponses. Ils se positionnent de plus en plus comme points d’entrée des utilisateurs pour naviguer sur l’internet et tendent désormais à devenir de véritables plateformes, permettant aux utilisateurs d’accéder directement à des informations et à des services tiers sans quitter l’environnement de l’agent.

1 Ce résumé a un caractère strictement informatif. Seuls font foi les motifs de l’avis numérotés ci-après.

Les principaux agents d’IA sont proposés aux utilisateurs individuels selon un modèle freemium, proposant un service avec des fonctionnalités de base accessible gratuitement puis plusieurs niveaux d’abonnements payants, permettant d’accéder à des modèles plus puissants, d’augmenter les limites d’utilisation et de proposer des fonctionnalités supplémentaires. Des abonnements spécifiques existent pour les clients professionnels, permettant l’accès à des espaces de travail partagés et des capacités d’administration plus fines. L’accès aux agents d’IA via une API est facturé à l’usage. Les prix dépendent alors généralement du nombre de jetons (« tokens ») consommés.

Plusieurs législations adoptées au niveau européen sont susceptibles de s’appliquer au secteur, notamment le règlement sur l’IA, le DMA (« Digital Market Act »), le DSA (« Digital Services Act »), le RGPD (« Règlement général sur la protection des données ») et le règlement sur les données (« Data act »).

Barrières à l’entrée et à l’expansion

Par comparaison avec l’entraînement des modèles génératifs, les barrières à l’entrée sont réduites à l’aval grâce à l’accès aux modèles développés par des tiers via des API ou des modèles open-weight. Cependant, les éditeurs d’agents d’IA recourant à ce type de solutions peuvent rencontrer des barrières spécifiques liées notamment à l’adaptation de ces modèles tiers à des usages spécifiques. Surtout, cette stratégie peut entraîner des dépendances envers les fournisseurs selon le mode d’accès au modèle génératif tiers, l’accès aux modèles via les API entraînant la dépendance la plus forte.

Le passage à l’échelle demeure fortement contraint par la nécessité d’accéder aux utilisateurs, ce qui détermine la capacité des éditeurs d’agents d’IA à déployer et pérenniser leurs solutions. Au-delà de l’intégration verticale de certains acteurs, plusieurs grandes entreprises du numérique établies bénéficient en effet d’avantages liés à l’intégration directe de leurs agents d’IA dans leur écosystème. C’est le cas par exemple de l’intégration de Copilot au sein de la suite Office 365 de Microsoft, de Gemini au sein du système d’exploitation Android de Google ou de Meta AI au sein de WhatsApp. Si des acteurs comme OpenAI et Anthropic ont réussi à prendre une place importante dans le secteur sans contrôler l’ensemble de la chaîne de valeur, la capacité de leurs concurrents à intégrer l’expérience utilisateur dans l’écosystème des grands acteurs du numérique installés rend l’arrivée et l’expansion de leurs concurrents économiquement et technologiquement coûteuse.

L’accès aux données joue également un rôle déterminant. Or, les éditeurs d’agents d’IA déjà établis conjuguent l’amélioration de leurs modèles génératifs grâce à leurs données propriétaires et l’amélioration de la qualité des réponses grâce aux données d’usage, auxquels s’ajoutent les partenariats conclus avec des acteurs tiers comme des éditeurs de presse. Ces grands acteurs disposent d’un avantage supplémentaire quand ils ont accès aux technologies sous-tendant un moteur de recherche, susceptibles de classer et identifier les documents les plus pertinents en réponse à la recherche d’un utilisateur. Cette barrière relative à l’accès aux données est également variable selon les cas d’usage : elle est particulièrement forte pour les agents généralistes ou d’actualité, mais pourrait éventuellement être remplacée, dans les usages professionnels, par l’accès aux données internes des clients.

Bien que les utilisateurs, particuliers comme professionnels, aient souvent recours à plusieurs agents d’IA en parallèle, ce qui est de nature à limiter les effets de verrouillage, cette pratique se heurte à des limites techniques majeures en matière de portabilité et d’interopérabilité, et ce malgré les outils développés par certains acteurs pour surmonter ces difficultés.

Par ailleurs, l’aval de la chaîne de valeur peut supporter des coûts importants. En effet, le coût total de l’inférence peut largement dépasser celui de l’entraînement, en raison de la récurrence de ces coûts qui augmentent proportionnellement à l’usage de l’agent d’IA. Ainsi, plus l’agent d’IA est sollicité, plus les coûts deviennent significatifs, notamment en raison de sa consommation énergétique. De surcroît, les tâches agentiques, qui nécessitent d’effectuer des traitements par étapes, augmentent significativement le coût total de la requête d’un utilisateur. Plusieurs acteurs relèvent également l’existence de coûts de conformité réglementaires élevés susceptibles de favoriser les acteurs en place.

Enfin, il existe des barrières technologiques, telles que l’absence de données normalisées, de standards établis et d’infrastructures communes, et comportementales spécifiques au développement du commerce agentique.

Risques concurrentiels liés aux agents d’IA comme nouveaux intermédiaires dans l’économie numérique

Dans un contexte où le modèle génératif sous-jacent cesse parfois d’être un facteur de différenciation déterminant entre acteurs, la concurrence peut se déplacer sur d’autres critères, et notamment sur la qualité des réponses de l’agent d’IA. Celle-ci dépend non seulement des performances du modèle sous-jacent mais également des fonctionnalités associées de l’agent.

La qualité des réponses de l’agent d’IA constitue ainsi un paramètre de concurrence important. En effet, lorsqu’un utilisateur y recourt pour formuler une requête, il cherche à obtenir une réponse qui soit pertinente pour sa demande, c’est-à-dire qu’elle permette d’y répondre de manière adéquate et contextualisée. Les éditeurs d’agents d’IA mettent ainsi en place diverses stratégies pour contourner les barrières précitées et renforcer la qualité du service fourni. Ils peuvent ainsi faire le choix de se spécialiser sur des segments spécifiques, dans le domaine juridique par exemple, mettre en avant des garanties renforcées en matière de souveraineté ou conclure des partenariats pour rapidement atteindre le niveau de qualité des acteurs déjà établis.

En proposant à leurs utilisateurs d’accéder à une variété de services et d’informations toujours plus importante dans leur interface, les agents d’IA se positionnent comme des intermédiaires de plus en plus importants pour accéder aux services numériques. L’Autorité relève que le processus de « plateformisation » des agents d’IA soulève des risques concurrentiels susceptibles de remettre en cause le bon fonctionnement du secteur et la diversité de l’offre.

Ces risques tiennent tout d’abord à la désintermédiation d’une partie de l’économie numérique, c’est-à-dire le remplacement ou la disparition d’acteurs économiques dans une chaîne de valeur. En effet, une grande partie des requêtes des utilisateurs est susceptible d’être satisfaite par la réponse unique fournie par l’agent d’IA, ce qui est de nature à déstabiliser le modèle économique de nombreux sites internet ou des services numériques dont la rémunération repose sur l’affichage de publicités ou la souscription d’abonnements, et donc de réduire la variété ou la qualité de l’offre de contenus en ligne. À ce jour, le trafic directement redirigé vers les sites internet marchands depuis les agents d’IA est minime, moins de 5 % en France, mais pourrait constituer, à moyen terme, un canal important d’accès aux consommateurs, près de 25 % à l’horizon 2030.

Des risques de discrimination ou d’autopréférence pourraient émerger en ce qui concerne l’accès aux services numériques et les conditions qui leur sont imposées pour être disponibles aux utilisateurs dans l’interface de l’agent d’IA. Le jeu concurrentiel pourrait également être perturbé par l’influence de partenariats ou de la publicité sur la réponse fournie aux utilisateurs.

La maîtrise des conditions de visibilité au sein des réponses des agents d’IA peut également soulever des risques concurrentiels. Ceux-ci tiennent notamment à la clarté, à l’objectivité et au caractère non discriminatoire des critères de visibilité utilisés par l’agent d’IA, et au nombre limité de sources et d’offres présentées à l’utilisateur dans la réponse qui lui est affichée. La maîtrise des conditions de visibilité au sein de son service est ainsi susceptible d’octroyer aux éditeurs d’agents d’IA un pouvoir accru sur l’allocation de la demande.

Ces risques sont susceptibles d’être accentués lorsque les agents d’IA sont intégrés au sein de services existants proposés par des entreprises verticalement intégrées. Si ces stratégies présentent des avantages pour les utilisateurs, certaines pratiques pourraient remettre en cause les conditions d’une concurrence par les mérites dans le secteur. Plusieurs acteurs pourraient ainsi limiter les conditions d’accès à leurs services incontournables, par des pratiques d’autopréférence, de ventes liées ou groupées ou de verrouillage contractuel ou technique. Les modalités de commercialisation des agents d’IA pourraient également conduire potentiellement à des pratiques d’éviction par les prix.

Risques liés à l’automatisation d’actions par les agents d’IA

Le dynamisme de l’innovation dans le secteur de l’IA a conduit au développement des capacités agentiques. Cette capacité d’effectuer des actions de manière autonome repose sur des standards communs, qui permettent l’interopérabilité entre les services numériques et les services d’IA. La mise en œuvre de standards communs est susceptible de soulever des risques concurrentiels tenant à la centralisation de la gouvernance des standards entre les mains d’un acteur unique ou encore aux éventuels freins à l’interopérabilité qui pourraient naître, créant ainsi un risque de fragmentation de l’internet.

Par ailleurs, l’IA agentique pourrait, sous certaines conditions, conduire à des bouleversements significatifs au sein de l’économie numérique, qui pourraient se matérialiser de manière très rapide au vu des capacités dont disposent les entreprises déjà établies, notamment la variété de services et la base d’utilisateurs. Afin de fournir leurs services, les agents d’IA collectent et traitent des volumes de données toujours plus importants. Ce traitement à grande échelle, associé à la conservation d’un historique, permet de proposer des services toujours plus personnalisés mais rend coûteuse et difficile la migration d’un agent d’IA vers un autre. Ces pratiques sont donc susceptibles de créer un effet de verrouillage.

Interrogés sur ces risques, les acteurs du commerce en ligne ont indiqué qu’ils seraient susceptibles de conduire à une concentration du secteur autour d’un nombre limité d’acteurs, à une plus grande opacité des processus d’achat et à priver les consommateurs finaux de la possibilité d’un choix éclairé. Des risques de désintermédiation et de collusion algorithmique existent également. Les initiatives dans le secteur se multiplient pour la mise en place du commerce agentique et, dès qu’elles seront pleinement disponibles pour les utilisateurs, les changements qu’elles apporteront devraient être particulièrement structurants.

Recommandations

L’Autorité formule trois séries de recommandations.

Premièrement, l’Autorité recommande de mobiliser rapidement et pleinement le cadre réglementaire existant, y compris à des fins de pédagogie et d’information pour les utilisateurs d’agents d’IA.

Recommandation n° 1 : le cadre réglementaire actuellement applicable doit faire l’objet d’une mise en œuvre pleine et effective. Dans l’hypothèse où certaines innovations justifieraient l’adoption de mesures spécifiques, l’Autorité recommande de privilégier, en premier lieu, le recours à des instruments de droit souple, tels que des lignes directrices, ou à des mécanismes de concertation avec les parties prenantes inspirés des procédures de spécification prévues par le DMA afin de permettre une intervention rapide et ciblée. Toute évolution normative devrait, en tout état de cause, être privilégiée à l’échelle de l’Union européenne.

Recommandation n° 2 : l’Autorité appelle à une vigilance particulière, au regard du droit de la concurrence, concernant notamment :

– les prises de participation réalisées par les grands acteurs du numérique au sein d’éditeurs d’agents d’IA concurrents et les accords de partenariats conclus entre ces acteurs ;

– la possibilité effective, pour les utilisateurs, de sélectionner et d’utiliser des agents d’IA concurrents de ceux intégrés par défaut au sein de l’écosystème des grandes entreprises du numérique ;

– les modalités de définition et de mise en œuvre des principaux paramètres susceptibles d’influencer la sélection, le classement ou la recommandation des services proposés par les agents d’IA.

Recommandation n° 3 : l’Autorité identifie trois priorités d’action destinées à favoriser l’accès équitable aux canaux de distribution des agents d’IA pour l’ensemble des acteurs du secteur :

– les autorités de concurrence devraient prêter une attention particulière au rôle des canaux de distribution des agents d’IA et notamment des plateformes MaaS ;

– l’action engagée par la Commission dans le cadre de l’évaluation du règlement sur les marchés numériques et des enquêtes de marché en cours dans le secteur des services d’informatique en nuage devrait être poursuivie sur la base de la position préliminaire de la Commission et envisager la possibilité de désigner des places de marché distribuant des modèles d’IA comme services de plateforme essentiels ;

– dans l’hypothèse où de nouvelles entreprises seraient désignées au titre de ces plateformes, la Commission devrait s’assurer, dans le cadre de l’enquête de marché en cours visant à déterminer si les obligations actuellement prévues par le DMA sont efficaces pour lutter contre les pratiques qui limitent la contestabilité ou sont déloyales dans le secteur des services de l’informatique en nuage, que sont garantis l’accès à ces places de marché ainsi qu’une visibilité équitable, raisonnable et non discriminatoire pour les éditeurs d’agents d’IA et les développeurs de modèles génératifs.

Recommandation n° 4 : l’animation concurrentielle du secteur repose notamment sur la capacité des utilisateurs à comparer les offres disponibles et à exercer un choix éclairé. Cet objectif implique :

– le renforcement des actions de pédagogie conduites par les pouvoirs publics et les professionnels à destination des utilisateurs et notamment de la jeunesse ;

– une implication proactive des régulateurs, notamment de la DGCCRF, afin d’assurer l’application effective ou, le cas échéant, l’adaptation des cadres réglementaires existants, en particulier ceux relatifs aux pratiques restrictives de concurrence, au droit de la consommation et au règlement sur les services numériques ;

– une attention particulière des services publics compétents, tels que le PEReN, à l’analyse technique des agents d’IA, y compris par la mise en œuvre d’expérimentations, afin d’évaluer l’impact de ces innovations technologiques sur les politiques publiques ;

– une coordination renforcée de l’ensemble des autorités publiques compétentes.

Deuxièmement, l’Autorité invite les acteurs du secteur à favoriser l’interopérabilité et la portabilité dans le secteur.

Recommandation n° 5 : l’Autorité invite les acteurs du secteur à mettre en place des conditions d’utilisation, techniques et contractuelles, favorisant l’interopérabilité entre les services d’entreprises verticalement intégrées et les éditeurs d’agents d’IA tiers. À cette fin, il pourrait être recouru notamment à une documentation accessible, compète et actualisée et à des spécifications logicielles permettant le développement et le maintien de ces intégrations tierces.

Il convient également de garantir aux utilisateurs la possibilité de migrer d’un agent d’IA à un autre sans perte significative d’information et de fonctionnalité, en assurant notamment une portabilité effective des données entre agents d’IA.

Troisièmement, l’Autorité souligne l’importance de garantir la mise en place et le maintien de standards techniques ouverts.

Recommandation n° 6 : il convient de veiller à ce que les standards encadrant le commerce agentique soient élaborés et maintenus selon des modalités transparentes, ouvertes et collaboratives, afin d’éviter toute situation de contrôle ou d’influence excessive par un acteur dominant. Ces standards doivent également garantir le plus haut niveau d’ouverture compatible avec les exigences de sécurité et de fiabilité, notamment par l’adoption de solutions à code source ouvert (open source) et de standards pleinement interopérables.