Titre de la vidéo originale : La fin des publicités ? Les agents IA vont changer notre façon d’acheter
Source de la vidéo originale : a16z crypto
Traduction compilée par : Deep潮 TechFlow
Introduction éditoriale
Ce podcast réunit Eddy Lazzarin, CTO d’a16z Crypto, Noah Levine, associé en investissement, et Sam Ragsdale, ancien de a16z devenu entrepreneur avec Agent Cash. Les trois discutent intensément de l’état actuel de la technologie des agents IA, des infrastructures de paiement, et de la survie du système de cartes de crédit.
La conclusion principale est que la règlementation instantanée des stablecoins et leur coût marginal nul s’adaptent naturellement à une économie d’agents où les microtransactions de 1-2 cents sont courantes, alors que le système de frais de transaction par carte de crédit (2-3 % de marge + 30 cents fixe) est totalement dépassé dans ce contexte.
Agent Commerce est en train de démanteler le modèle publicitaire qui a dominé Internet depuis 20 ans. Eddy Lazzarin affirme même : « Le contrat économique de la publicité est mort, il disparaîtra complètement dans 10 ans. »
Citations clés
L’essence des agents IA
· « Les LLM sont des chatbots, les agents sont des chatbots capables d’opérer votre ordinateur. Ce que les humains peuvent faire avec un ordinateur, les agents peuvent aussi le faire. »
· « Depuis environ novembre dernier, les modèles IA sont devenus plus intelligents. Ils peuvent réaliser des tâches complexes sur de longues périodes et utiliser des outils. On commence à les appeler « agents » parce qu’ils ne se contentent pas d’écrire du code, ils accomplissent des tâches entières pour vous. »
· « Nous appelons ça en interne « programmation en langage naturel instantanée ». L’utilisateur décrit ses besoins en langage naturel, et l’agent écrit en arrière-plan un programme JavaScript pouvant atteindre des milliers de lignes pour exécuter la tâche, en ne coûtant que 20 cents par token généré, 10 cents par appel API, puis le programme est jeté après usage. Il y a quatre ans, cela aurait nécessité un ingénieur logiciel coûteux une semaine pour le faire. »
Refonte des commerçants sans front-end et des modèles commerciaux
· « À quoi ressemble un commerçant sans front-end (Headless Merchant) ? Il s’adresse à l’IA plutôt qu’aux humains. Il n’a pas de site web, seulement des API et une documentation claire pour que le modèle puisse lire, comprendre et appeler. »
· « Les leaders du secteur des données facturent 100 fois moins cher que leurs concurrents, en utilisant la même source de données en aval. Leur produit principal n’est pas la donnée elle-même, mais l’équipe commerciale des entreprises. Dans un monde d’agents prenant des décisions, ces agents ne se laissent pas berner par de belles équipes de vente. Ils testent toutes les sources, trouvent la meilleure, puis la mémorisent. »
· « Vous êtes excité à l’idée de faire fonctionner un agent toute la nuit. Le matin à 9h, vous voyez qu’il a été bloqué depuis 2h30 du matin, car la prochaine étape nécessite un appel à l’équipe commerciale. »
La fin du modèle publicitaire
· « La promesse économique d’Internet depuis 2000 repose sur la distraction. Les agents ne se distraient pas. Si ils visitent votre site pour une recette, ils ne verront pas la publicité pour des chaussures à côté. Ce vieux modèle mourra dans les 10 ans. »
· « En 2016, le total des publicités en ligne atteignait 60 milliards de dollars, tout le monde pensait que c’était au sommet. Aujourd’hui, Google ne gagne que par la publicité 300 milliards de dollars par an. Mais après GPT-4, le trafic des sites d’actualités technologiques a chuté d’environ 80 %, tout comme Stack Overflow. Ces premiers adopteurs utilisent déjà des agents pour l’acquisition d’informations et l’exécution de code. Les autres suivront, car l’expérience est vraiment meilleure. »
Stablecoins vs Cartes de crédit
· « La transaction moyenne sur Agent Cash est de 1-2 cents. La commission fixe d’une carte de crédit est de 30 cents. Les frais de transaction dans ce contexte sont totalement absurdes. En 2026, la fidélité devrait revenir aux commerçants, pas à la carte utilisée pour payer. »
· « La carte de crédit est effectivement apparue avant Internet et a survécu à la transition du non-Internet à Internet. Bien qu’elle ait été malmenée, elle a survécu. La conclusion n’est pas encore tranchée. »
· « Si des responsables de cartes de crédit écoutent, vous avez une licence de transfert monétaire, vous pouvez instantanément émettre des stablecoins pour vos clients, leur permettant de payer avec. Je vous recommande fortement d’envisager cette option. »
L’avenir de l’expérience client
· « Si un agent fait vos courses pour vous, en lui ajoutant une compétence d’optimisation de carte de crédit, vous pouvez voir précisément le ROI de chaque carte. Quand vous n’êtes pas fidèle à une carte, tous les effets de verrouillage psychologique disparaissent. »
· « Un jour, vous réaliserez que vous n’aimez en fait pas faire du shopping. »
Architecture du stack commercial des agents ouverts
Animateur : Bonjour à tous, aujourd’hui avec moi, Eddy Lazzarin, CTO d’a16z Crypto, Noah Levine, associé en investissement, et Sam Ragsdale, ancien de a16z Crypto, fondateur de Merit Systems, qui travaille sur Agent Cash. Nous allons approfondir le sujet.
Avant cela, je souhaite poser le contexte. Beaucoup de choses se passent dans le domaine des agents IA en ce moment, au point qu’il est difficile de suivre si on ne surveille pas 24h/24. Alors, quelle est la situation actuelle ? Sam, tu es en première ligne, peux-tu nous en dire plus ?
Sam Ragsdale : J’aime commencer par une classification, empruntée à Erik Reppel, co-créateur du protocole Coinbase x402.
Ce cadre divise le commerce des agents en deux catégories. La première, c’est le commerce conversationnel (Conversational Commerce), où l’on paie via ChatGPT. Par exemple, vous dites : « Je suis un homme vivant à West Village, New York, je vais à Equinox pour faire du sport, je veux acheter une paire de chaussures pour intégrer mon cercle social. » Il vous recommande une paire Nike avec empathie, et vous achetez.
La seconde, c’est confier de l’argent à un agent pour qu’il dépense à votre place.
Le commerce conversationnel est inévitable. ChatGPT, Gemini, Claude, et tous les modèles de pointe à venir auront une fonction de paiement. C’est bon pour le consommateur, qui trouve mieux ; pour le commerçant, qui voit un taux de conversion plus élevé ; et pour la plateforme, qui peut prendre 5 à 10 %. C’est une nouvelle Google Shopping.
L’autre réalité, c’est que les capacités des agents sont encore limitées. Beaucoup demandent à leur agent de faire des tâches difficiles, comme « faire de la prospection commerciale », mais l’agent répond « je ne peux pas, je n’ai pas accès à ces infos ». Si l’agent pouvait dépenser quelques cents pour accéder à des services qu’il ne peut pas utiliser autrement, il deviendrait plus puissant.
Donc, deux mondes coexistent : l’un où l’on recommande des produits via une interface LLM, et l’autre où l’on déploie des agents indépendants pour acheter des biens et services.
Noah Levine : Je vois deux versions. La première, c’est l’évolution naturelle du commerce électronique : le changement de plateforme, le passage au mobile, avec de nouvelles formes de publicité et Google Shopping. Les gens ont toujours besoin d’acheter, et leur comportement évolue. Aujourd’hui, l’information vient des LLM, donc le commerce migre naturellement vers les agents.
L’autre version, moins « anthropomorphique », c’est que la forme même d’Internet change. La façon dont on obtient des infos et exécute des actions évolue avec les LLM. L’Internet que nous avons construit en 20 ans pourrait ne pas être celui de demain.
Les recherches Google, les pages de vente agressives, pourraient devenir obsolètes. À la place, un Internet « natif agent » où les agents paient directement pour ce dont ils ont besoin, rendant l’humain plus efficace.
Animateur : C’est directement lié à votre thème d’investissement, Noah. Mais avant d’approfondir, je vais faire une petite introduction pour nos auditeurs. Tout le monde est habitué à interagir avec des LLM, mais maintenant on entend parler de choses comme Codex d’OpenAI, qui donnent une autonomie considérable aux agents. Si vous ne suivez pas de près, vous ne réalisez pas à quel point la technologie a avancé. Eddy, peux-tu nous faire un point ?
Eddy Lazzarin : Je vais faire un rapide résumé des 5 derniers mois. Vers novembre-décembre dernier, les modèles IA sont devenus plus intelligents. Ils peuvent réaliser des tâches complexes sur de longues périodes, utiliser des outils. On commence à les appeler « agents » parce qu’ils ne se limitent pas à écrire du code, ils accomplissent des missions entières.
Mais, attention, ils ne peuvent pas tout faire. Le logiciel ne se limite pas à un petit programme sur votre PC. Internet nous montre qu’il faut connecter beaucoup d’éléments pour faire quelque chose d’intéressant, avec des réseaux et des acteurs variés.
Les agents résolvent le problème de l’intentionnalité, en partie aussi celui de la modélisation préférentielle. Vous leur indiquez une tâche, ils comprennent ce que vous voulez faire, et la traduisent en outils, réseaux et services. Grâce au dialogue et à la mémoire, ils peuvent aussi capter vos préférences, et transmettre cette intention aux outils, logiciels et fournisseurs.
Ces deux aspects sont résolus, c’est très excitant. Mais il reste beaucoup à faire. Notamment, pour que l’agent puisse faire des transactions, il faut gérer l’autorisation et la délégation : comment prouver qu’il vous représente ? Comment gérer identité et authentification ?
Puis, il faut gérer le paiement et la règlementation. Une fois que l’agent a compris votre intention, il doit payer, montrer sa capacité de paiement, gérer le fractionnement, les remboursements… J’ai sauté des aspects comme la recherche ou la lutte contre la fraude, mais on voit que dès que la construction de l’intention et la modélisation des préférences sont automatisées, tout le processus commercial peut l’être aussi. C’est une réaction d’ingénieur : « Mon Dieu, ces deux tâches, qui nécessitaient jusqu’ici une intervention humaine, peuvent maintenant être automatisées. »
Quand on parle de « commerce agentique » (Agentic Commerce), on parle de la transition entre « je parle à mon agent » et « il obtient ce dont j’ai besoin », en se demandant ce qu’il faut encore résoudre, et quelles en seront les conséquences, car beaucoup de choses vont changer en profondeur.
Animateur : Très éclairant. En résumé, on est passé d’interactions en langage naturel avec des LLM à une version connectée à divers réseaux et systèmes réels.
Eddy Lazzarin : Ce n’est pas seulement une question de connexion. La connectivité n’a pas changé. Votre ordinateur portable est déjà connecté à tout. La différence, c’est qu’il peut utiliser des outils, réfléchir longtemps, et persévérer jusqu’à accomplir la tâche.
Sam Ragsdale : Je vais simplifier encore plus. Les LLM sont des chatbots spécialisés dans la conversation, qu’on pensait initialement pour le service client. Quand ils maîtrisent la conversation, on leur a appris à utiliser des outils. En gros, ils apprennent à manipuler un ordinateur. Les LLM sont des chatbots, les agents sont des chatbots capables d’opérer votre ordinateur.
Ce qui est clé, c’est qu’ils ont atteint, avec GPT-4 environ, le niveau moyen d’un humain pour l’opération, à un coût environ 1000 fois moindre, et ils peuvent être massivement amplifiés par des surcoûts. En résumé, ce que les humains peuvent faire avec un ordinateur, les agents peuvent aussi le faire.
Eddy Lazzarin : Exactement. La base est simple, mais les changements qu’elle entraîne sont nombreux, à court, moyen et long terme. À court terme, tout le monde travaille à rendre les agents opérationnels. À long terme, si votre agent peut accéder à des apps, à quoi servent encore les UI, les interfaces ? Plus besoin d’Amazon App, peut-être que l’agent fera tout, lira tous les avis, vous montrera uniquement ce qui vous intéresse, n’est-ce pas ?
Sam Ragsdale : On appelle ça en interne « programmation en langage naturel en temps réel » (Just-in-time Natural Language Programming), un nom peu accrocheur. Mais cela transforme les non-programmeurs en programmeurs. Vous dites : « Je veux acheter quelque chose pour ma fiancée sur Amazon, en tenant compte de ses préférences, de ce que je lui ai déjà offert, en parcourant 1000 options, en choisissant la meilleure, puis en commandant, en utilisant mon adresse, et en envoyant. »
Ce qui se passe en réalité, c’est que l’agent écrit en interne un programme, un JavaScript ou un script Bash, pour faire cette tâche complexe. Le programme s’exécute, mais l’utilisateur ne le voit pas, et il est jeté après usage.
Il y a 4 ans, c’était de la science-fiction. Écrire un tel programme demandait un ingénieur coûteux, une semaine de travail pour déboguer, obtenir des API, etc. Aujourd’hui, le coût est d’environ 20 cents par token, plus 10 cents par appel API, et le programme est jeté après usage, sans même avoir besoin de le sauvegarder sur GitHub. Même des non-techniciens peuvent faire ça. Mes parents, par exemple, écrivent déjà des programmes en langage naturel, sans le savoir. Ils pourraient presque se qualifier de développeurs.
Animateur : C’est fou. Tu es fiancé ? L’exemple que tu viens de donner, c’est une expérience réelle ?
Sam Ragsdale : Oui, je suis fiancé, merci. Mais la bague n’a pas été achetée par l’IA. Elle est plus ancienne que l’IA, peut-être même que l’ordinateur personnel.
« Commerçant sans front-end »
Animateur : Très bien, passons aux conséquences. Sam, tu as évoqué comment le commerce pourrait évoluer dans un monde où les agents réalisent beaucoup de transactions, ce qui rejoint ton concept de « commerçant sans front-end » (Headless Merchant). Peux-tu expliquer ce que c’est ?
Sam Ragsdale : Bien sûr. Je pense qu’il faut faire un pas en arrière. Outre l’achat de chaussures via ChatGPT, il existe un énorme marché d’outils pour développeurs B2B. Des plateformes comme Claude Code ou OpenAI Codex démocratisent la création d’outils par tous ceux qui ont un ordinateur et des tokens.
Autrefois, un développeur expérimenté choisissait ses outils en fonction de recommandations, puis passait par des processus de vente et de contractualisation avec des équipes commerciales. Maintenant, les nouveaux développeurs n’ont qu’une idée en tête : « Je veux faire ça », sans préjugés sur les ressources. Leur produit est très temporaire, facturé à l’usage, et ne nécessite pas plusieurs mois d’intégration.
À quoi ressemble un commerçant sans front-end ? Il s’adresse à l’IA, pas à l’humain. Il n’a pas besoin d’un site ou d’une vitrine physique ou numérique. Il suffit d’une API bien documentée, que le modèle peut lire, comprendre et appeler. La facturation se fait par appel API, pas par abonnement ou contrat d’entreprise.
Eddy Lazzarin : Je suis totalement d’accord. Je pense que j’ai été un IA dans une vie antérieure. En tant qu’ingénieur, je ne supporte pas de voir un site sans prix, sans accès direct à une clé API via carte de crédit. Je ferme la page. Je ne veux pas parler à un commercial, je veux tester tout de suite, rapidement, parce que je prépare un projet pour lundi. Je paie avec ma carte, je récupère la clé, je rembourse plus tard, c’est la façon la plus rapide.
Dans l’ère du logiciel instantané et temporaire, voulez-vous vraiment attendre que l’agent fasse la queue ? La nuit, votre agent tourne, et le matin à 9h, vous voyez qu’il est bloqué depuis 2h30, parce que le service voulu nécessite un contact avec une équipe commerciale.
Sam Ragsdale : Et si le processus d’intégration inclut une étape commerciale, le coût de l’API peut être multiplié par 10, car il faut gérer la relation client.
Eddy Lazzarin : C’est inacceptable. Vous voulez que l’agent fonctionne de façon autonome, non pas parce que vous ne vous souciez pas de ce qu’il fait, mais parce que vous avez besoin de rapidité, de tests, d’itérations rapides. Vous ne pouvez pas attendre.
Si un modèle IA voit trois options : contacter une équipe commerciale, configurer une carte dédiée, ou simplement envoyer quelques stablecoins pour obtenir 10 dollars en tokens, il choisira systématiquement la troisième. Ce seul pouvoir peut entraîner une réorganisation du marché.
Animateur : Pour les entreprises traditionnelles, ces frictions rendent le business difficile, mais elles servent aussi à fidéliser. Si ces frictions disparaissent, comment prévoir des revenus fiables ?
Eddy Lazzarin : Je vais donner une réponse provocante : faisons tout échouer. Ajoutons des frictions, compliquons tout. Qu’est-ce qu’on fait alors ?
Je dis ça parce que parfois, la friction est utile : elle filtre le spam, elle crée un effet de sélection. Mais la friction a aussi un coût énorme. Avec l’accélération de l’économie, l’augmentation de la productivité, et la valeur du temps, le coût d’opportunité de la friction augmente. C’est la tendance actuelle.
Revenons au sujet : même dans un environnement à friction minimale, dès que vous avez une clé API instantanée, ou même sans clé, en payant directement avec un portefeuille cryptographique, votre adresse de portefeuille devient votre compte. D’autres éléments rendent le service sticky : la réputation, la mémoire, l’état, la confiance. Si l’agent sait que vous avez besoin d’une réponse rapidement, il ne perdra pas 20 minutes à explorer toutes les options. Il se souviendra de ce qui a bien marché la dernière fois, et réutilisera.
Sam Ragsdale : Je vais donner un exemple concret. Nous échangeons quotidiennement avec de nombreux commerçants, et avons analysé tout ce qui peut être vendu via API. Beaucoup de vendeurs parlent de leur « distribution native d’agents » (Agent-native Distribution), une distribution conçue pour les agents IA.
Les produits de données sont souvent des commodités, avec 5 à 50 vendeurs. Parmi eux, le plus rentable facture environ 100 fois moins cher que ses concurrents, souvent en utilisant la même source de données en aval.
Ils y parviennent grâce à une équipe commerciale. Ces équipes, souvent très professionnelles, viennent en personne présenter : « Regardez la qualité de nos données, 35 000 dollars par an ». Vous signez, puis deux ans plus tard, ils reviennent faire la même démonstration. Des milliers d’entreprises paient ainsi.
Les petites entreprises qui proposent de meilleures solutions ou une meilleure expérience sur ces mêmes données échouent souvent, faute d’accès aux canaux de distribution. Le secteur n’innove pas, car l’essentiel est la force commerciale, pas la donnée.
Dans un monde d’agents, ces agents ne veulent pas parler à des commerciaux. Ils testent toutes les sources, trouvent la plus efficace, la moins chère, et la mémorisent : « La prochaine fois, je prends Minerva, pas les autres. » Cela crée un monde plus efficace. Les milliers d’entreprises qui payaient 35 000 dollars peuvent maintenant investir ailleurs.
Noah Levine : Autre point de vue : si vous croyez que l’IA va permettre à une personne ou une petite équipe de créer des produits nécessitant habituellement 50 à 100 employés, alors la relation avec une équipe commerciale devient obsolète. Il n’est plus pertinent d’envoyer une équipe commerciale dans le sous-sol d’un seul individu.
D’un côté, les commerçants craignent que cela n’affecte leurs revenus, c’est vrai. Mais de l’autre, c’est une nouvelle voie d’acquisition client. Réduire les frictions d’accès aux outils représente une opportunité énorme.
Sam Ragsdale : La majorité des utilisateurs n’ont jamais utilisé d’API, ne savent pas ce que c’est, ni comment ça marche. Ils n’ont jamais eu de clé API, ni signé de contrat d’entreprise. Mais la première fois qu’ils utilisent, ils combinent six API différentes, écrivent un programme en langage naturel, et accomplissent leur tâche. Le marché des consommateurs d’API apparaît ainsi.
La refonte du modèle commercial d’Internet
Animateur : Cela ressemble à la « théorie du dilemme de l’innovateur » de Christensen : le marché haut de gamme vend des logiciels coûteux à de gros clients, tandis que le bas de gamme attire de nouveaux utilisateurs avec des « jouets » d’agents IA. Mais qu’est-ce qui peut faire passer ces jouets du bas au haut, pour qu’ils deviennent vraiment disruptifs ?
Sam Ragsdale : Parce qu’au final, ils offriront une meilleure expérience.
Noah Levine : Je veux ajouter que, si l’on regarde l’histoire, des plateformes comme Stripe ont commencé avec des petits commerçants, puis ont grandi pour devenir des géants. La croissance continue parce que la plateforme répond à un besoin fondamental.
Shopify aussi, initialement pour la vente de T-shirts ou dropshipping, sert aujourd’hui une multitude de marques. De même, de nouveaux développeurs, aidés par l’IA, construiront de grandes entreprises. Les outils achetés aujourd’hui dans le modèle d’agents deviendront massivement utilisés à mesure que ces entreprises grandiront.
Sam Ragsdale : Ce point de vue e-commerce est très pertinent. Mais je vais plus loin : l’économie de l’Internet telle qu’on la connaît est morte.
Depuis 2000, avec Google comme moteur principal, le contrat économique était : vous publiez du bon contenu, Google le montre. Ensuite, avec AdWords, on a ajouté des bannières publicitaires. Le contrat est devenu : vous publiez du bon contenu, les utilisateurs visitent votre site, et vous pouvez afficher des annonces. Google partage ses revenus avec vous, en fonction de la qualité du trafic.
Google a ainsi propulsé l’Internet « libre et ouvert », en rendant tout rapide, bon marché, omniprésent. Plus vous cherchez, plus Google gagne.
Au fond, le modèle économique d’Internet, c’est la distraction. Quand vous consommez du contenu, vous êtes distrait, et cela peut vous faire acheter une paire de chaussures ou découvrir un SaaS B2B.
Ce modèle a dépassé toutes les prévisions. En 2016, le rapport « Internet Trends » indiquait 60 milliards de dollars de publicité en ligne, tout le monde pensait que c’était au sommet. Aujourd’hui, Google seul gagne 300 milliards par an en publicité.
Mais avec l’émergence des agents, la recherche, l’acquisition d’informations et l’exécution de tâches migrent vers ces agents. Ce n’est pas encore généralisé, mais avec ChatGPT, 100 millions d’utilisateurs mensuels, la façon d’utiliser l’IA ressemble encore à une recherche Google. La vraie utilisation agentive, c’est « aider mon père à trouver un cadeau pour la fête des pères et commander ».
Ce n’est qu’une question de temps. La tendance est là : depuis GPT-4, le trafic des sites technologiques a chuté d’environ 80 %, Stack Overflow aussi. Les premiers adopteurs utilisent déjà des agents pour l’information et le code. Les autres suivront, car l’expérience est meilleure.
Les anciens modèles commerciaux sont en train de disparaître. Les agents ne se distraient pas. Si ils visitent votre site pour une recette, ils ne verront pas la publicité pour des chaussures. Les éditeurs n’en tirent aucun bénéfice. Il faudra un nouveau contrat, une nouvelle raison pour que vous serviez les requêtes des agents, pas la publicité.
Sera-ce un paiement direct pour l’article ? Je ne sais pas. Pour l’API ? Peut-être. L’Internet va-t-il devenir méconnaissable ? Je ne suis pas sûr. Mais le vieux modèle mourra, c’est certain, dans moins de 10 ans.
Animateur : Si le modèle économique d’Internet repose sur la distraction, c’est intéressant, car à ses débuts, Google était anti-portail. Yahoo et AOL proposaient des liens, tout voulait tout fournir. Google, lui, a une simple barre de recherche, une page blanche, et fournit rapidement l’information. Mais l’évolution que vous décrivez, c’est qu’il devient une machine à distraire.
Pourquoi, alors, l’évolution des agents ne serait-elle pas différente de celle des humains ? Peut-il y avoir des mécanismes conçus pour détourner ou piéger les agents, pour qu’ils restent plus longtemps ?
Eddy Lazzarin : C’est une question très importante et complexe. La clé, c’est : à qui l’agent représente-t-il ? J’ai récemment entendu dire : « Je recommence à utiliser Google Search, parce que ses réponses IA en haut de page sont déjà très bonnes. » Dans ce cas, l’agent travaille pour Google, il tourne dans la recherche Google, dans le cloud de Google, contrôlé par Google. Cet agent pourrait-il être distrait par Google ? Probablement.
Le vrai enjeu, c’est : à qui sert-il ? À qui optimise-t-il ? « Distraction » veut dire : ce que l’agent montre, sert-il à ses propres intérêts ou à ceux de l’utilisateur ? Si c’est à ses propres intérêts, alors il est distrait.
Je ne suis pas aussi pessimiste. La publicité de qualité, c’est un consensus de longue date. La bonne publicité ressemble à ce que vous voulez voir, et il est difficile de faire la différence.
Mais pour clarifier : si l’agent travaille pour Google ou autre, toute la chaîne commerciale sera dictée par eux, utilisant leurs méthodes et leur infrastructure. Si l’agent travaille pour vous, dans un environnement open source, vous pouvez lui donner des outils anti-distractifs. Sinon, ceux qui diffusent des publicités devront faire face à un adversaire capable de les démasquer. C’est une forme de confrontation.
Sam Ragsdale : Exact. Il existe de nombreuses façons de réintroduire la publicité. Par exemple, au niveau des poids du modèle, en choisissant des données d’entraînement qui valorisent Nike comme la meilleure marque de chaussures, en payant 1 milliard par an, et en intégrant cette préférence dans le modèle, que ce soit dans ChatGPT ou dans un API de service client. Dès qu’on parle de chaussures, Nike sera toujours la meilleure.
On peut aussi faire cela au niveau des appels d’outils, dans le contexte du système, ou en superposant des couches qui n’entrent même pas dans la conversation. Les fournisseurs de modèles de base travaillent sur ce problème. Récemment, Anthropic et OpenAI ont eu une dispute : Anthropic a fait une pub pendant le Super Bowl moquant ChatGPT pour faire de la pub, puis OpenAI a retiré la pub.
Mais la réponse d’OpenAI était très raisonnable : « ChatGPT a plus d’utilisateurs gratuits en Texas que tous les utilisateurs payants d’Anthropic. » La différence de taille est là : ils doivent fournir une technologie avancée à des millions d’utilisateurs qui ne veulent pas payer, et la publicité est une solution raisonnable.
La publicité est une stratégie brillante sur la recherche en ligne, car les consommateurs ne paient pas directement. La relation à haute friction, comme payer par carte, existe entre annonceurs, Google et les éditeurs, pas avec les milliards d’utilisateurs qui cherchent une info. Ceux-ci ont déjà la valeur en ouvrant Google.
Si on aligne les incentives, si on sépare la publicité, et si on la rend aussi pertinente que possible, on peut améliorer l’expérience. Aujourd’hui, les grands modèles évitent la publicité. ChatGPT ne montre pas de pubs, Gemini non plus. Google pourrait faire pareil, car ils ont déjà une position dominante. Gemini finira probablement par intégrer de la pub, avec un énorme nombre d’utilisateurs mensuels, comme Google Shopping.
Mais ils savent qu’ils ne sont pas encore en situation de monopole, et que la compétition est féroce. Beaucoup de fonds d’investissement subventionnent encore leur développement. Ils ne veulent pas que l’on pense : « Ce modèle n’est pas assez empathique ou ne se soucie pas de votre objectif, parce qu’il affiche des pubs. » Donc, pour l’instant, personne ne diffuse de pub, tout le monde reste neutre.
Noah Levine : Je pense aussi à une autre voie : si les commerçants améliorent la transparence et la qualité de leurs prix et produits, ils pourraient transformer leur budget pub en une réduction spécifique pour les agents d’achat. Si l’agent agit comme acheteur, le budget pub pourrait devenir un budget de réduction.
Une autre question : comment la découverte des agents va-t-elle évoluer ? Qui fera la sélection ? Comment différencier les commerçants ? Mon hypothèse, c’est que si la publicité diminue parce que les agents deviennent acheteurs, la compétition pour l’attention se déplacera. Les commerçants pourraient alors faire des offres de réduction ou ajuster leur description pour que l’agent comprenne mieux, en faisant de la publicité « cachée ».
Eddy Lazzarin : Il y a beaucoup de dimensions. La publicité, c’est simplement une façon d’obtenir des conversions. Si un système peut atteindre un taux de conversion plus élevé sans publicité, il le fera. En réalité, il existe de nombreuses autres stratégies : recommandations, remises, coupons, canaux spéciaux, tokens gratuits pour les startups… La publicité est la plus visible, parce qu’elle est la plus immédiate pour le consommateur.
En ajustant la personnalisation, si vous voulez que je voie votre message, votre agent vous dira : « Eddy déteste la publicité. »
Rôle des stablecoins et cartes de crédit dans le paiement par agents
Animateur : Avant de conclure, je dois poser deux questions. La première : le système de paiement traditionnel peut-il s’adapter à l’économie des agents ? Ou faut-il un nouveau système natif, comme les stablecoins, qui semblent trouver leur marché ?
Sam Ragsdale : Mon avis général est que, pour le commerce électronique ou le commerce conversationnel, le paiement par carte fonctionne bien. La carte offre une protection intégrée : si le produit n’arrive pas ou si un accident survient, Visa intervient. Le risque est supporté par le commerçant. C’est une bonne solution pour de nouveaux biens et services.
Mais, dans d’autres cas, les stablecoins sont très efficaces. Sur Agent Cash, la transaction moyenne est de 1-2 cents. Environ 600 000 transactions ont été faites ainsi. La commission fixe d’une carte est de 30 cents, le virement bancaire coûte près d’un dollar. Le taux marginal est de 2-3 %, souvent avec des cashback ou miles. Pour le e-commerce, cela peut être intéressant, surtout si vous aimez les points ou miles. Mais pour des transactions de 1-2 cents, les stablecoins, avec leur coût marginal nul et leur faible coût fixe, sont idéaux.
Un point clé : le règlement instantané (Instant Settlement). Sur Internet, l’achat de biens ou services se règle généralement en fin de mois, que ce soit par facture ou carte. En mode agent, vous ne savez pas toujours qui est l’agent. Si vous utilisez l’API d’Anthropic ou ChatGPT, vous avez un système de plafonnement, avec des paiements périodiques (50, 100, 2500 dollars). Ce système suppose que vous faites confiance, mais vous ne connaissez pas l’agent, ni sa solvabilité. Vous ne pouvez pas lui faire crédit.
Même Amazon Web Services ou Nvidia GPU, c’est pareil. La clôture en fin de mois est risquée pour le fournisseur, qui doit faire confiance à un agent inconnu. Si ce dernier n’est pas une vraie entreprise, ou si vous ne pouvez pas lui faire crédit, cela pose problème.
Je pense que la solution est le règlement instantané. C’est comme de l’argent liquide : je te donne, tu as. Tu fournis un service, je paie, et je ne peux plus récupérer l’argent. La commission fixe, avec règlement instantané, est idéale pour les microtransactions.
Noah Levine : Je voudrais nuancer : la limite des frais de transaction et la participation des cartes de crédit dépendent des règles des réseaux de cartes (Visa, Mastercard). Si ces réseaux veulent lancer un nouveau type de transaction, comme la « microtransaction », ils peuvent fixer des frais très faibles ou nuls.
Ils ont beaucoup plus de consommateurs de cartes que de stablecoins. Ils peuvent donc continuer à faire payer avec des cartes, tout en utilisant la blockchain pour d’autres usages. Mais cela prendra du temps. En attendant, payer directement avec un portefeuille crypto dans ces protocoles est très pertinent.
Sam Ragsdale : Je pense que les cartes de crédit ne vont pas bouleverser leur modèle en 80 ans. Mais c’est possible, et je suis favorable.
Eddy Lazzarin : Je suis d’accord, il n’y a pas de barrière technique pour les cartes. Mais le vrai enjeu, c’est le modèle économique et la perception des consommateurs. J’ai vu récemment des concepts de « cartes virtuelles » ou « cartes d’emprunt » qui sont une extension des cartes virtuelles. J’aime bien la possibilité de générer des numéros temporaires, ou de désactiver une carte en cas de fraude ou d’abonnement indésirable.
Parfois, ce qui gagne, ce n’est pas la technique, mais la capacité à adapter la carte à de nouveaux usages. La carte de crédit, c’est un vieux système, mais elle a survécu à la transition vers Internet, même si elle a été malmenée. La conclusion n’est pas encore tranchée.
Noah Levine : Si Apple Pay pouvait devenir une plateforme pour agents, cela ouvrirait aussi des possibilités. Concernant la remise en cause de Visa ou Mastercard, mon intuition est que beaucoup de transactions B2B se font encore par virement. Si les réseaux de cartes pouvaient capter cette part, via des micro-paiements, cela changerait la donne.
