Agent Score

Agent Score

L'intelligence artificielle transforme progressivement la manière dont les consommateurs recherchent, comparent et achètent des produits en ligne. Avec l'émergence de l'AI Shopping et de l'Agentic Commerce, le visiteur d'un site e-commerce n'est plus nécessairement une personne : il peut également être un agent IA agissant pour le compte d'un consommateur.

Cette évolution soulève une nouvelle question pour les commerçants : un agent IA est-il réellement capable de comprendre leur site, d'identifier leurs produits et d'aller jusqu'à l'achat ?

C'est précisément l'objectif de l'Agent Score, une initiative présentée par Visa en juin 2026 dans le cadre de Visa Intelligent Commerce. Développé avec New Generation, cet outil permet aux marchands d'évaluer la capacité de leur site à fonctionner avec les nouveaux parcours de commerce pilotés par des agents IA.

Définition de l'Agent Score

L'Agent Score est un outil permettant à un marchand d'évaluer le niveau de préparation de son site internet à l'Agentic Commerce.

Concrètement, il cherche à déterminer si un agent d'intelligence artificielle est capable de naviguer sur le site, d'en comprendre le contenu et d'y accomplir différentes tâches, notamment celles nécessaires à un parcours d'achat.

L'Agent Score introduit ainsi une nouvelle logique d'évaluation des sites e-commerce.

Pendant longtemps, les marchands ont principalement optimisé leurs plateformes pour les humains : ergonomie, temps de chargement, responsive design, référencement naturel ou encore taux de conversion.

Avec l'arrivée des agents IA, une nouvelle dimension apparaît : l'Agent Readiness, c'est-à-dire la capacité d'un environnement numérique à être compris et utilisé par une intelligence artificielle autonome.

Pourquoi l'Agent Score apparaît-il aujourd'hui ?

L'émergence des agents IA

Les assistants d'intelligence artificielle évoluent progressivement vers des agents capables non seulement de fournir des informations, mais également d'exécuter des actions pour leurs utilisateurs.

Dans le commerce, un agent peut par exemple rechercher un produit, comparer différentes offres, vérifier certaines caractéristiques et préparer ou réaliser une transaction selon les autorisations dont il dispose.

Le développement de l'Agentic Commerce

Cette évolution donne naissance à l'Agentic Commerce, un modèle dans lequel des agents IA interviennent directement dans le parcours commercial.

Le consommateur peut définir son besoin et ses contraintes tandis que l'agent se charge d'une partie croissante de la recherche et de l'exécution.

Des sites historiquement conçus pour les humains

Les sites e-commerce ont été construits pour être parcourus avec un navigateur, une souris ou un écran tactile.

Menus, filtres, pop-ups, formulaires, CAPTCHA ou tunnels de checkout sont principalement pensés pour des interactions humaines.

Un agent IA peut donc rencontrer des difficultés à interpréter ou utiliser certains de ces éléments.

L'Agent Score vise précisément à mesurer cette nouvelle forme d'accessibilité.

Que mesure l'Agent Score ?

Visa décrit officiellement son Agent Score comme permettant d'évaluer si les agents IA peuvent naviguer, comprendre et accomplir des tâches sur le site d'un marchand.

La capacité à naviguer

Un agent doit pouvoir parcourir correctement les différentes parties du site et accéder aux informations nécessaires à sa mission.

La capacité à comprendre

Il doit pouvoir identifier les produits, leurs caractéristiques, leurs prix, leur disponibilité et les différentes conditions commerciales.

La capacité à accomplir une tâche

Comprendre un catalogue ne suffit pas.

Dans un environnement de commerce agentique, l'agent doit également pouvoir progresser dans un véritable parcours transactionnel : sélectionner un produit, renseigner les informations nécessaires ou atteindre le checkout.

La capacité à finaliser un parcours commercial

L'objectif final est de permettre aux agents de passer de la simple découverte d'un produit à l'exécution d'une tâche commerciale complète.

C'est ce passage de la recherche à l'action qui distingue notamment l'Agentic Commerce d'un simple moteur de recommandation basé sur l'intelligence artificielle.

Agent Score et Agent Readiness

L'Agent Score s'inscrit dans une notion plus large : l'Agent Readiness.

Qu'est-ce que l'Agent Readiness ?

L'Agent Readiness désigne la capacité d'un site, d'une application ou d'une infrastructure numérique à être correctement compris et utilisé par des agents d'intelligence artificielle.

Pour un marchand, cela signifie que ses produits, ses prix, ses disponibilités, ses conditions commerciales et ses parcours transactionnels doivent pouvoir être interprétés par ces nouveaux utilisateurs logiciels.

Une nouvelle forme d'optimisation e-commerce

Les entreprises optimisent aujourd'hui leurs sites pour différents objectifs : SEO, UX, conversion, mobile ou accessibilité.

L'Agentic Commerce pourrait ajouter progressivement une nouvelle dimension : l'optimisation pour les agents IA.

L'objectif ne sera plus uniquement d'être visible dans un moteur de recherche, mais également d'être accessible, compréhensible et transactionnel pour un agent intelligent.

Agent Score et SEO : quelle différence ?

Le SEO vise principalement à permettre aux moteurs de recherche de découvrir, comprendre et classer les contenus d'un site.

L'Agent Score répond à une problématique différente.

Le SEO facilite la découverte

Le moteur de recherche doit comprendre le contenu afin de pouvoir le présenter à un utilisateur.

L'Agent Readiness facilite l'action

L'agent IA doit être capable d'aller plus loin : comprendre une offre mais également interagir avec elle.

Un site peut donc être parfaitement optimisé pour Google tout en présentant des difficultés pour un agent qui chercherait à accomplir automatiquement un achat.

Cette évolution pourrait faire apparaître une nouvelle discipline complémentaire au SEO et au CRO : l'optimisation des environnements commerciaux pour les agents IA.

Agent Score et expérience e-commerce

L'arrivée des agents IA modifie progressivement la notion même d'expérience utilisateur.

Un nouveau type de visiteur

Un site marchand devra potentiellement servir simultanément deux catégories d'utilisateurs : les consommateurs humains et les agents logiciels agissant pour leur compte.

Des informations plus structurées

Les agents ont besoin d'informations suffisamment claires et structurées pour comprendre précisément les produits et les conditions commerciales.

Des parcours plus facilement exécutables

Les parcours excessivement complexes ou dépendants d'interactions purement visuelles peuvent constituer des obstacles pour certaines architectures agentiques.

Des interfaces programmables

À terme, les API, protocoles de commerce agentique et données structurées pourraient jouer un rôle aussi important que l'interface graphique traditionnelle dans la manière dont les marchands exposent leurs offres aux agents.

Agent Score et écosystème paiement

L'Agent Score prend une dimension particulièrement importante lorsqu'un agent ne se contente plus de rechercher un produit mais doit réaliser une transaction.

Visa positionne d'ailleurs cette initiative dans Visa Intelligent Commerce, sa plateforme destinée à fournir des mécanismes de confiance, de contrôle et de connectivité permettant aux agents IA de découvrir, initier et effectuer des transactions.

Identifier les transactions initiées par un agent

Dans le commerce traditionnel, le marchand sait généralement qu'une personne interagit directement avec son checkout.

Dans l'Agentic Commerce, une partie du parcours peut être exécutée par un logiciel agissant pour le compte de cette personne.

L'écosystème paiement doit donc être capable de prendre en compte cette nouvelle origine de la transaction.

PSP et infrastructures de paiement

Les PSP devront progressivement adapter leurs infrastructures aux nouveaux parcours agentiques.

API de paiement, tokenisation, authentification, orchestration et gestion des autorisations deviennent des éléments essentiels pour permettre à un agent de réaliser une transaction de manière sécurisée.

Tokenisation des moyens de paiement

La tokenisation peut permettre à un agent d'utiliser un moyen de paiement sans manipuler directement les véritables données de carte.

Les droits associés au token peuvent également être encadrés afin de limiter les possibilités d'utilisation du moyen de paiement.

Contrôle du consommateur

L'autonomie d'un agent ne signifie pas nécessairement l'absence de contrôle humain.

Les infrastructures de paiement peuvent intégrer différentes règles : montant maximal, catégories de marchands autorisées, fréquence des achats, durée d'autorisation ou validation supplémentaire au-delà d'un certain seuil.

Fraude et gestion du risque

Une transaction initiée par un agent génère de nouveaux signaux et de nouveaux scénarios de risque.

Les banques, réseaux cartes, PSP et moteurs antifraude devront être capables de distinguer une transaction légitimement initiée par un agent autorisé d'une tentative frauduleuse ou d'un comportement anormal.

Visa accompagne d'ailleurs l'Agent Score d'autres briques liées au commerce agentique, notamment un Agentic Directory destiné à faciliter l'identification d'agents et de marchands légitimes ainsi qu'un Large Transaction Model appliquant l'intelligence artificielle à l'autorisation des transactions.

Pourquoi l'Agent Score est important pour les commerçants ?

Anticiper un nouveau canal de vente

Après le magasin physique, le web, le mobile et les marketplaces, les agents IA pourraient constituer un nouveau canal permettant aux consommateurs d'accéder aux offres des marchands.

Rester accessible aux assistants IA

Un site difficilement interprétable par les agents pourrait être moins facilement utilisé dans certains parcours d'achat automatisés.

Préparer son infrastructure technologique

Catalogue produit, données structurées, API, checkout et architecture paiement devront progressivement fonctionner ensemble afin de permettre des parcours réellement agentiques.

Identifier les nouvelles frictions

L'analyse traditionnelle du checkout cherche principalement les frictions rencontrées par un humain.

L'Agent Score introduit une logique complémentaire : identifier les obstacles rencontrés par une intelligence artificielle lorsqu'elle tente d'accomplir la même tâche.

Agent Score et Agentic Directory : quelle différence ?

Visa a présenté simultanément l'Agent Score et son Agentic Directory, mais leurs fonctions sont différentes.

Agent Score

L'Agent Score évalue principalement la capacité du site marchand à fonctionner avec des agents IA.

La question est : un agent peut-il correctement utiliser mon environnement commercial ?

Agentic Directory

L'Agentic Directory intervient davantage sur la notion de confiance entre les participants.

L'objectif est notamment de permettre aux marchands d'identifier les agents considérés comme légitimes et aux agents d'interagir avec des marchands vérifiés.

La question devient alors : avec qui suis-je en train d'effectuer cette transaction ?

Ces deux briques sont donc complémentaires : accessibilité d'un côté, confiance de l'autre.

Les avantages de l'Agent Score

Mesurer la préparation à l'Agentic Commerce

Les marchands disposent d'un moyen d'évaluer leur capacité à accueillir les nouveaux parcours pilotés par l'intelligence artificielle.

Identifier les points de friction

L'analyse peut mettre en évidence les éléments empêchant un agent de comprendre ou d'utiliser correctement un site.

Préparer les futurs parcours d'achat

L'Agent Score encourage les entreprises à anticiper l'évolution du commerce plutôt qu'à attendre que les agents représentent une part importante de leurs interactions numériques.

Relier technologie, commerce et paiement

L'intérêt du concept dépasse la simple optimisation d'un site internet. Il oblige à réfléchir à l'ensemble de la chaîne : catalogue, données, API, checkout, identité, paiement et fraude.

Les limites de l'Agent Score

Un concept encore récent

Visa a annoncé l'Agent Score en juin 2026. Les informations publiques disponibles restent à ce stade limitées sur la méthodologie détaillée de calcul et sur les critères exacts de notation.

Des standards encore en construction

L'écosystème du commerce agentique évolue rapidement et différents protocoles et architectures apparaissent simultanément.

Une compatibilité qui dépasse le site internet

À terme, être compatible avec les agents ne dépendra probablement pas uniquement de la qualité du site marchand.

Les API, catalogues, protocoles, systèmes d'identité et infrastructures de paiement joueront également un rôle déterminant.

L'avenir de l'Agent Score

L'Agent Score illustre une transformation plus profonde du commerce numérique.

Jusqu'à présent, les entreprises concevaient principalement leurs parcours pour des consommateurs humains. Avec l'essor des agents IA, elles devront progressivement penser leurs infrastructures pour des utilisateurs humains et logiciels.

Les sites e-commerce pourraient alors être évalués selon plusieurs niveaux de performance : leur visibilité auprès des moteurs de recherche, leur expérience utilisateur, leur capacité à convertir et leur compatibilité avec les agents IA.

L'Agent Readiness pourrait ainsi devenir un nouvel indicateur de maturité digitale pour les e-commerçants.

Cette évolution sera particulièrement importante dans le paiement. Pour qu'un agent puisse réellement acheter, il ne suffit pas qu'il comprenne le catalogue : il faut également qu'il puisse interagir avec le checkout, transmettre une autorisation, utiliser un moyen de paiement sécurisé et permettre aux différents acteurs de la chaîne de comprendre le contexte de la transaction.

Conclusion

L'Agent Score marque l'apparition d'un nouveau critère dans l'optimisation des sites e-commerce : leur capacité à être compris et utilisés par des agents d'intelligence artificielle.

Avec l'essor de l'AI Shopping et de l'Agentic Commerce, les marchands ne devront plus uniquement optimiser leurs sites pour les consommateurs et les moteurs de recherche. Ils devront également s'assurer que leurs catalogues, leurs interfaces et leurs infrastructures transactionnelles peuvent être exploités par des agents logiciels.

L'enjeu dépasse donc largement l'intelligence artificielle. Il concerne directement l'architecture e-commerce et l'ensemble de l'écosystème paiement : PSP, API, checkout, tokenisation, authentification, fraude et orchestration des transactions.

Pour les marchands, préparer leur Agent Score revient finalement à anticiper un nouveau canal de commerce dans lequel l'acheteur humain pourrait progressivement déléguer une partie de son parcours d'achat à une intelligence artificielle.

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