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Akeneo affûte son PIM pour l’ère du commerce agentique
Bien que les agents IA ne génèrent que quelques points de pourcentage des ventes, les acteurs du retail anticipe l’émergence du commerce agentique. Et les assistants IA grand public sont déjà des canaux d’information d'envergure. Le spécialiste du PIM français entend bien adapter sa plateforme à ces tendances.
La vente au détail vit-elle sa « révolution » agentique ? Selon une étude réalisée en avril par Akeneo, seulement 4 % des 250 consommateurs français interrogés (sur un panel de 1800 personnes) ont utilisé un agent IA pour acheter un produit sur Internet. Ce taux passerait à 7 % aux États-Unis. Malgré ces résultats très modestes, la sphère du « retail » s’agite. MckInsey a estimé en octobre que d’ici à 2030 le commerce agentique générerait 3 000 à 5 000 milliards de dollars, dont 1000 milliards rien qu’aux États-Unis. Une perspective enthousiasmante au regard des soubresauts géopolitiques qui réclament, aux acteurs du secteur des adaptations régulières.
« Le commerce agentique dans toutes ces instanciations était présent partout à la NRF de New York et sur toutes les lèvres », assure Romain Fouache, CEO d’Akeneo auprès du MagIT. Le salon de la National Retail Federation avait lieu du 11 au 13 janvier 2026 à New York. C’est la grand-messe du « retail ». « Tout le monde se rend compte que c’est un pavé dans la mare du e-commerce », poursuit-il. « Nous avons déjà des clients qui voient 3 à 5 % de leurs ventes venir des systèmes d’IA alors que c’était zéro il y a neuf mois et tout le monde se demande comment se préparer ».
L’IA agentique, un révélateur de la faible qualité des données produit
Dans les faits, personne ne sait prédire quel pourcentage des achats représentera le commerce agentique à l’avenir. Et, « aujourd’hui, il n’y a pas 5 % de l’effort d’investissement qui se concentrent sur cet aspect. Les piles technologiques ne sont pas pensées pour cela », observe Romain Fouache.
En attendant, selon l’étude de l’éditeur, les assistants IA sont devenus l’un des canaux préférés pour rechercher des informations produit (88 %), juste derrière les magasins physiques (90 %) et les places de marché des e-commerçants (95 %).
Outre les hallucinations inhérentes au fonctionnement des grands modèles de langage, les internautes se voient exposer à des informations de faible qualité ou périmé.
Pour le spécialiste du PIM, le problème ne date pas d’hier, mais la démocratisation de l’IA générative est un puissant révélateur.
« Il y a un problème qui n’a pas été réglé, c’est la donnée elle-même », insiste-t-il. « Il devient d’autant plus important, car lorsque l’on utilise des agents IA, il n’y a plus de front-end, il n’y a plus de sites de e-commerce. La seule chose qui reste, c’est la donnée. Si la donnée est de mauvaise qualité, toute l’expérience disparaît ».
L’exactitude et la complétude des données sont centrales dans le dispositif des marques. À plus forte raison que ces données doivent être mises à jour régulièrement par les marques et les distributeurs. Et cela doit aller au-delà de la fiche produit, selon Romain Fouache.
« Notre conviction chez Akeneo, c’est qu’il faut être capable de traiter l’exhaustivité de l’information, mais aussi d’aller capturer l’ensemble des signaux, que ce soient des contenus des utilisateurs ou des contenus poussés par les nouvelles plateformes de découverte comme ChatGPT ou Gemini », affirme-t-il. « Il faut les associer, non pas à la marque, mais à ses produits, de manière individuelle ».
En filigrane, la personnalisation et l’hyperpersonnalisation sont des tendances qui ne facilitent pas la tâche aux marques. D’un côté, ils élargissent leurs gammes de produits pour correspondre à une segmentation de la clientèle de plus en plus fine. De l’autre, ils font en sorte – majoritairement dans le luxe, mais également dans le prêt-à-porter – de rendre les produits personnalisables. Ce qui implique de maintenir des fiches produit et leurs attributs interchangeables (couleurs, formes, matières, composants, etc.). En clair, la largeur, la longueur des gammes de produits ainsi que la profondeur des lignes ne cessent de croître.
Des agents IA pour préparer la mise en ligne des catalogues
Akeneo fait évoluer son PIM en ce sens. Dans sa mise à jour « Winter release 2026 », l’éditeur poursuit l’adoption des solutions d’IA générative et agentique.
Il met à jour son agent IA « Data Architect » chargé de créer automatiquement des modèles de données en s’appuyant sur les informations déjà présentes dans les extraits de catalogues existants. Cela doit accélérer la création de nouveaux catalogues produit.
« Cet agent regarde les données existantes, définit la bonne forme, la bonne taxonomie et la bonne structure pour ensuite peupler les informations dans le catalogue », résume Romain Fouache.
Le modèle de données et ses attributs peuvent être modifiés manuellement. « C’est une étape qui auparavant prenait six mois qui peut désormais être faite de manière quasi instantanée », vante le dirigeant.
L’éditeur améliore par ailleurs son optimiseur de prompt afin d’affiner les traductions des catalogues produit. Dans PX Insights, les équipes marketing peuvent obtenir des indicateurs afin d’optimiser les fiches produit pour le SEO et le GEO. C’est ce qu’Akeneo appelle « l’AI Readiness ».
Intégrer les protocoles agentiques
L’éditeur préfère mettre en avant son serveur MCP (Model Context Protocol) afin que les entreprises puissent utiliser « leurs » modèles de langage afin d’interagir avec les données présentes dans le PIM depuis un assistant IA interne ou un IDE. Mécaniquement, celui-ci est compatible avec les outils du marché, dont Claude Desktop, Cursor, VS Code, Google Antigravity et tous les assistants déployés en entreprise qui prennent en charge le protocole.
Un grand nombre de concepts de données du PIM sont lisibles et modifiables à l’aide de ce protocole. Les équipes produit et marketing peuvent interroger les catalogues en langage naturel. Et le serveur MCP offre la possibilité à un plus grand nombre d’entités d’accéder à ces données. « Ces informations étaient très sous-exploitées », considère Romain Fouache. « Certains de nos clients, maintenant, utilisent la donnée produit en planning stratégique, en prévision de demande, etc. Jusqu’ici, ils avaient juste un identifiant de produit et un prix. Là, ils ont une vision élargie des gammes et des produits ».
Si le serveur MCP sert d’abord les usages internes des entreprises, Akeneo anticipe l’exposition à l’externe des données gérées depuis le PIM, vers les plateformes d’e-commerce, l’assistant IA embarqué sur le site Web de la marque et à plus long terme (en mettant en place un grand nombre de filtres et de protections) les assistants IA comme Gemini ou ChatGPT.
Dans la même veine, Akeneo se rapproche de Stripe, fournisseur d’une plateforme de paiement en ligne, pour prendre en charge son Agentic Commerce Protocol (ACP), un « standard » présenté en septembre 2025. Plus spécifiquement, il s’agit de rendre les produits découvrables par les agents IA à travers l’Agentic Commerce Suite, le produit conçut par Stripe par-dessus son protocole. Par exemple, les agents IA pourront, s’ils ont l’autorisation de le faire acheter automatiquement les biens au prix souhaité.
« Nous sommes partenaires de Shopify, de Salesforce, de Databricks et nous sommes l’un des partenaires de lancement du nouveau protocole agentique de Stripe », indique Romain Fouache. « Nous sommes dans l’intégration continue de ces systèmes parce que nous voulons prendre sur nos épaules la complexité d’adaptation à un écosystème qui varie tout le temps ».
Prendre en charge les spécifiques des grands groupes
Pour les besoins actuels des retailers, Akeneo présente le « Digital Showroom ». Il s’agit d’un espace collaboratif pour enrichir les données produit avec des informations supplémentaires, absentes des fiches présentes sur les marketplaces. Au lieu des catalogues eux-mêmes, l’outil doit permettre d’afficher des « vues produit », adaptées au contexte de vente.
« Vous êtes une grande marque de luxe en boutique, vous voulez que vos vendeurs aient accès à des indications qui ne sont pas sur votre site. Il s’agit d’offrir un service différencié par rapport à l’expérience Web ou agentique », illustre le CEO d’Akeneo. « Les boutiques sont encore là, et les achats significatifs sont souvent faits directement en boutique, en B2C et en B2B ».
Dans cet effort de personnalisation des outils pour les métiers, Akeneo intègre des composants « customs ». Ici, l’objectif est d’incorporer des données tierces, des logiques métiers et du contexte en provenance de SI tiers dans le PIM, à travers des interfaces front-end. « Là où il fallait passer d’un système à l’autre et aller dans une feuille de calcul pour compléter un processus, vous pouvez facilement le développer et l’intégrer dans Akeneo, à la manière d’un Salesforce », vante le dirigeant qui rappelle les racines open source de l’entreprise française.
Le manque de personnalisation et la difficile gestion des assets sont les deux critiques qui reviennent le plus souvent dans les commentaires effectués sur la plateforme G2 en 2025.
Akeneo est concurrent de Pimcore, Informatica Product 360 et InRiver. Il doit aussi faire face aux éditeurs spécialistes de la gestion de données qui souhaitent étendre leur perspective au-delà de l’analytique.
« À la NRF, il y avait Databricks, Snowflake ou encore Dataiku. Nous, notre différenciation tient sur la spécialisation sur un domaine. C’est un axe qui est important pour nous, c’est d’aider les entreprises à gérer l’évolution de l’écosystème », souligne Romain Fouache. « Il n’y a pas de solution générique en matière de données. […] En réalité, les données sont l’incarnation d’un domaine. Pour être capable de les traiter, il faut le faire en prenant en compte leurs spécificités ».
