Les agents d’IA prendront en charge les achats en ligne d’ici 2026 et inaugureront une nouvelle phase de consommation numérique

Mastercard commencera d'ici début 2026 à mettre en place un système de paiement où les agents d'intelligence artificielle peuvent effectuer des achats pour le compte de l'utilisateur, en utilisant des jetons cryptés à la place des données réelles de la carte La solution, qui commence à être publiée en Amérique latine, fonctionne à travers des limites, des règles et des autorisations programmées par le consommateur, permettant uniquement aux agents vérifiés de réaliser des transactions.

Le cabinet de conseil Bain & Company prévoit que le marché mondial de la finance embarquée devrait dépasser 7 200 milliards de US$ d'ici 2030, sous l'effet de l'intégration des services bancaires dans les plateformes non financières.Gartner estime que d'ici 2026, plus de 201TP3 T des entreprises mondiales utiliseront des formes d’IA autonome dans les processus opérationnels.

L'évaluation est de Luis Molla Veloso, [traduction], expert en Finance embarquée et intégration de services financiers dans les plateformes numériques.Il affirme que l'arrivée d'agents autonomes aux moyens de paiement inaugure un cycle de consommation dans lequel les décisions d'achat peuvent intervenir de façon continue et programmée. “C'est un changement structurel : l'utilisateur n'autorise pas seulement, il délègue La combinaison de l'IA autonome, de la tokenisation et des limites programmables crée un environnement dans lequel l'achat se fait au moment le plus avantageux, à l'intérieur des paramètres définis”, dit-il.

Comment le nouveau modèle fonctionnera

Le consommateur enregistre la carte dans le système et détermine un ensemble de règles : montant maximum par transaction, fréquence, catégories autorisées, liste des agents autorisés et limites hebdomadaires Les données de la carte ne sont plus partagées et sont remplacées par des jetons uniques et cryptés Seuls les logiciels certifiés peuvent effectuer des transactions.

Selon Mastercard, le modèle permettra une planification intelligente, le remplacement automatique des produits et les achats effectués par des agents qui surveillent les prix et les conditions. Pour Luis, le système a tendance à s'intégrer rapidement dans le commerce de détail, en particulier dans les catégories de consommation récurrente, telles que les supermarchés, les signatures numériques. et les services publics.

Impact sur le consommateur

La nouveauté réduit les frictions, réduit l'exposition des données sensibles et automatise les routines d'achat, mais augmente également la dépendance à l'égard de la précision des paramètres effectués par l'utilisateur.“Il est sûr, mais nécessite une attention particulière. L'équilibre entre commodité et supervision sera décisif pour éviter les achats en dehors du” prévu, explique Luis.

Quels changements pour les entreprises

L'adoption d'agents d'IA apporte une combinaison d'opportunités et de défis Les détaillants, les fintechs, les banques et les places de marché devront adapter l'infrastructure, les processus et les stratégies de rétention pour fonctionner dans un environnement d'achat hautement automatisé. 

Les gains attendus incluent une prévisibilité accrue de la demande, car les achats programmés réduisent la saisonnalité, les chariots et les casses abandonnés et l'augmentation de la conversion, les transactions automatisées augmentant la récurrence et abaissant les barrières de décision. Les entreprises dotées d'API intégrées, de caisses conformes et de flux tokenisés ont tendance à établir une relation plus profonde avec le client, tandis que la tokenisation réduit le risque de fraude en éliminant l'utilisation directe des données de la carte.

Luis note que ce mouvement nécessite une révision complète de la stratégie d'expérience utilisateur.“Lorsque l'achat est délégué, le rôle du détaillant change La décision ne se produit plus seulement dans la vitrine ; elle se produit dans le backend, au sein du système d'IA. Qui ne se prépare pas à intégrer des API ou à offrir des données structurées peut perdre de sa pertinence dans ce nouveau cycle de”, dit-il.

Malgré les avantages, le modèle apporte des points d'attention importants.La dépendance à l'égard des systèmes autonomes pour les décisions d'achat exige transparence et traçabilité ; les entreprises doivent reconnaître les modèles d'achats automatiques sans recourir à des communications invasives ; et de nouvelles dynamiques de rétrofacturation et de service devraient être créées pour faire face aux transactions effectuées par les agents En outre, l'industrie devra faire face à une plus grande pression pour des prix dynamiques, dans un environnement où le différend se produit également entre les algorithmes, et pas seulement entre les stratégies marketing.

Comment les entreprises doivent se préparer

Les experts indiquent que le secteur privé devrait entamer une préparation technique et stratégique avant l'arrivée complète de la fonctionnalité en 2026 Selon Luis, trois fronts sont fondamentaux :

1. Infrastructure API et tokenisationLes entreprises doivent s'assurer que leurs caisses, leurs systèmes de paiement et leurs couches antifraude acceptent les jetons, et non les données de la carte.“Qui opère toujours avec d'anciennes intégrations aura une difficulté de”, prévient-il.
2. Données structurées et catalogue standardiséLes agents d'IA prennent des décisions basées sur des données claires. Des descriptions incohérentes, des prix mal mis à jour et des catalogues désorganisés peuvent retirer un détaillant de la recommandation automatique.
3. Stratégie de récurrence et de rétentionLes programmes de récompense, les remises basées sur les fréquences et les modèles d'abonnement auront plus de poids car ils parlent directement de la logique des agents autonomes.

Luis souligne que les entreprises qui s'adaptent en premier peuvent capter des gains importants. “Nous entrons dans un système orienté vers la vente au détail, et non un comportement immédiat Celui qui est prêt à offrir des informations claires, l'intégration et des prix compétitifs sera le fournisseur privilégié des agents de”, évalue-t-il.

Risques et soins

L'automatisation pose également des défis réglementaires et des risques comportementaux pour les consommateurs et les entreprises Du côté des utilisateurs, des autorisations trop larges peuvent entraîner des dépenses involontaires, surtout lorsque les notifications ne sont pas activées ou lorsque les limites programmées ne sont plus révisées. Pour les entreprises, il existe un risque de recours élevé à des algorithmes externes, ce qui peut amplifier les litiges concernant des achats non reconnus et nécessiter la création de modèles de gouvernance solides pour l’utilisation de l’IA dans les environnements grand public.

Luis renforce que le modèle ne sera durable que s'il existe un équilibre entre efficacité et responsabilité. “L'innovation progresse rapidement, mais elle doit s'accompagner de mécanismes de transparence, de supervision et de renversement. Les agents autonomes peuvent transformer le commerce de détail, à condition qu'ils opèrent dans des limites claires, conclut-il.