Des agents d’IA répondent, conseillent et achètent déjà au nom des clients. Dans une tribune publiée sur E-commerce Magazine, Michel Koch, directeur e-commerce et CMO de transition, estime que la confiance ne se décrète pas, elle se gouverne.
En septembre, Amazon a bloqué Muse, l’agent d’achat de Meta, seulement deux semaines après son lancement. Selon Amazon, il accédait aux comptes clients sans autorisation et sans s’identifier. Walmart, Best Buy, Sephora ou Wayfair ont au contraire choisi de s’y connecter. Deux stratégies opposées, une même question : qui autorise qui, à faire quoi, au nom de qui ?
Le mot « gouvernance » évoque plutôt des comités et des formulaires, reconnaît l’auteur. Il pense pourtant que la meilleure gouvernance est celle dont personne n’entend parler, mais que tout le monde pratique.
Ni tout à fait juste, ni tout à fait faux
Nous avons grandi avec des machines binaires, qui calculaient juste ou faux. L’IA générative, elle, est probabiliste : elle peut avoir en partie raison, se tromper avec aplomb ou suivre un raisonnement que personne n’a validé. La confiance ne peut donc plus reposer sur l’idée que « la machine a vérifié ». Elle repose sur ce que l’on dit au client : qu’il parle à une IA, ce qu’elle sait faire ou non, ce que deviennent ses données, et comment joindre un humain.
En février 2026, Woolworths en a fait l’expérience. Olive, l’assistante vocale du distributeur australien, racontait à des clients de prétendus souvenirs de jeunesse et affirmait être une vraie personne. L’enseigne a retiré ces scripts. L’anecdote peut faire sourire, mais elle est emblématique : vouloir humaniser sans transparence détruit la confiance.
Proportionner plutôt qu’interdire
Tous les usages ne se valent pas. Un chatbot qui oriente vers le bon rayon n’a pas le même impact qu’un agent qui modifie un abonnement ou passe une commande. Plus l’IA agit au lieu de simplement renseigner, plus elle demande d’information, d’autorisations, de contrôles et de garde-fous. La même logique vaut en interne.
Plutôt qu’un comité unique, Michel Koch plaide pour une approche graduée : le métier valide les usages à faible risque, un groupe d’experts traite les cas intermédiaires, et la direction tranche ce qui engage la marque. L’approbateur ne devrait pouvoir répondre que « oui » ou « oui, si ». Pour lui, une gouvernance qui dit non par défaut ne supprime pas l’IA ; elle la pousse à la clandestinité. Le « shadow AI » des équipes marketing ou du service client serait souvent le symptôme d’un circuit trop lent.
Chaque agent mérite, selon lui, quatre questions : qui est-il et peut-il le prouver ? Quel est son mandat exact, avec quels comptes, quels montants et quelle durée ? Comment voit-on qu’il dérive hors du cadre fixé ? Qui peut le suspendre et reprendre la main ? Côté commerçant, sans identité vérifiable, il est impossible de distinguer l’agent d’un client pressé de celui d’un fraudeur avisé.
Mériter le droit de passer à l’échelle
Une IA ne devrait pas passer en production parce que la technologie séduit, mais parce qu’elle améliore un indicateur que le métier comprend : taux de résolution, satisfaction, retours ou conversion. Elle doit aussi prouver sa fiabilité sur l’exactitude, les hallucinations, les biais et le ton.
En juillet 2026, Who Gives A Crap a suspendu l’agent qui rédigeait une partie de ses emails clients. À la suite d’une coquille dans l’annonce d’une hausse de prix, l’agent a confirmé à une abonnée que son prix au rouleau allait doubler, ce qui était faux. La marque a aussitôt débranché l’agent et envoyé un correctif. Elle disposait d’un bouton « stop », mais il lui manquait un contrôle des réponses par rapport à sa propre grille tarifaire.
Contrôler en amont coûte toujours moins cher que découvrir le problème à la veille du lancement, ou après. L’alignement des équipes compte, selon l’auteur, au moins autant que la technologie : un parcours d’achat agentique lancé sans prévenir la sécurité peut voir ses propres agents bloqués, considérés comme des robots malveillants.
Sur le plan réglementaire, l’AI Act s’applique en Europe depuis le 2 août 2026 : un client doit savoir qu’il échange avec une IA, et le marquage des contenus générés par IA s’impose au plus tard le 2 décembre 2026. Le Digital Omnibus a en revanche reporté les règles sur l’IA à haut risque au 2 décembre 2027. ISO, NIST et l’AI Act partagent l’essentiel de leurs principes, de quoi bâtir dès maintenant un socle commun.
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