Google UCP & OpenAI ACP : checklist 2026 pour être prêt au commerce agentic

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Google UCP & OpenAI ACP : checklist 2026 pour être prêt au commerce agentic

Le commerce sans clic, l'agentic shopping, le commerce agentic,... ce n’est plus une hypothèse théorique. Avec le Universal Commerce Protocol (UCP), Google structure sa réponse à l’Agentic Commerce Protocol (ACP) porté par OpenAI. Deux protocoles, deux écosystèmes, mais un même bouleversement : les agents IA découvrent, comparent et achètent à la place des utilisateurs.

Nous avons déjà exploré ces mutations dans deux articles de fond :

Dans ce guide, l’objectif n’est plus de comprendre mais d’agir. Nous proposons une lecture structurée, orientée décisions et implémentation, pour aider les équipes e‑commerce, produit, data et marketing à se préparer concrètement à l’arrivée du commerce agentic.

Ce que disent officiellement Google et OpenAI

Google UCP : la donnée produit comme point d’intégration unique

D’après la documentation officielle Google, UCP vise à supprimer la multiplication des intégrations techniques en proposant un point d’entrée unique vers les interfaces agentiques de Google : AI Mode dans Search, Gemini, Business Agent et, demain, d’autres surfaces conversationnelles.

Trois conséquences majeures :

Le flux Google Merchant Center devient la source principale d’interprétation de l’offre par l’IA.
La qualité de structuration des attributs (produit, livraison, retour, disponibilité) conditionne l’éligibilité aux parcours agentiques.
Le marchand reste vendeur de référence, mais l’interface et le parcours d’achat sont opérés par l’IA.

Autrement dit, le site e‑commerce n’est plus le point d’entrée du commerce ; la donnée produit devient le langage commun entre le marchand et l’agent.

OpenAI ACP : vers un standard conversationnel du commerce

Même si OpenAI ne publie pas encore une documentation aussi formalisée que Google, la trajectoire stratégique est déjà lisible.
Avec Instant Checkout, ChatGPT devient un canal transactionnel natif : il ne se contente plus de recommander des produits, mais peut désormais argumenter, lever les objections et déclencher l’achat, sans redirection vers le site marchand.

Cette évolution appelle logiquement une étape suivante.
Après le Agentic Checkout, la mise à disposition d’un format de flux produit standardisé apparaît comme une brique indispensable pour permettre aux agents conversationnels d’opérer à grande échelle.

Ce scénario est d’autant plus crédible que la publicité arrive progressivement dans ChatGPT. Dès lors qu’un environnement conversationnel devient à la fois un canal média et un canal transactionnel, OpenAI devra disposer d’un référentiel produit structuré, comparable et pilotable — à l’image de ce que représente Google Merchant Center dans l’écosystème Google.

Pour fonctionner efficacement, un agent comme ChatGPT ne peut pas s’appuyer sur :

des pages web hétérogènes,
des descriptions implicites ou inconsistantes,
des informations difficiles à comparer entre marchands.

Il lui faut au contraire des données produit normalisées, exploitables automatiquement, capables d’alimenter à la fois la recommandation, la comparaison et la diffusion publicitaire.

La convergence est donc évidente : comme Merchant Center pour Google, un standard de flux produit est une évolution logique et inévitable dans l’écosystème ACP. Les marchands qui auront déjà structuré et enrichi leurs données produit seront les mieux positionnés pour activer rapidement ces nouveaux formats, sans rupture technologique ni rattrapage tardif.

Une réalité commune : tout se joue sur la maturité de la donnée produit

UCP et ACP convergent vers une même réalité stratégique : le futur du commerce agentic ne dépend pas de la plateforme choisie, mais du niveau de maturité de la donnée produit.

Quel que soit l’agent (Gemini, ChatGPT ou un agent tiers), les prérequis sont identiques :

un flux riche et exhaustif,
une structuration claire et cohérente,
une mise à jour continue,
une orientation « compréhension machine ».

C’est pourquoi travailler aujourd’hui sur l’optimisation du flux Google Merchant Center constitue déjà une préparation directe à UCP et indirecte à ACP.

Guide d’implémentation : analyses et recommandations clés

1. Cartographier son exposition réelle au commerce agentic

Avant toute action opérationnelle, il est essentiel de comprendre où et comment le commerce agentic aura le plus d’impact sur votre activité.
Toutes les catégories, tous les catalogues et tous les modèles économiques ne sont pas exposés de la même manière aux agents IA. Certaines offres se prêtent naturellement à la recommandation automatisée, d’autres nécessitent encore un rôle fort du branding, du conseil ou du site.

À analyser concrètement :

la dépendance aux campagnes Shopping et Performance Max,
la part de chiffre d’affaires issue de requêtes à forte intention,
la complexité décisionnelle des produits (simple vs comparatif),
la stack e‑commerce, data et PIM existante.

À vérifier :

quels produits peuvent déjà être recommandés sans friction par une IA,
quelles catégories nécessitent encore un rôle fort du site et du storytelling.

2. Construire une source de vérité produit unique

Le commerce agentic repose sur une hypothèse simple : une IA ne peut recommander que ce qu’elle comprend sans ambiguïté. Données fragmentées, variantes mal modélisées ou règles incohérentes créent de l’incertitude pour les agents, et donc une perte de visibilité.

À mettre en place :

un identifiant produit stable et partagé (SKU / ID),
une modélisation claire et exhaustive des variantes,
une hiérarchie produit cohérente (catégories, usages),
une synchronisation temps réel des prix, stocks et disponibilités.

Sans cette fondation, ni UCP ni ACP ne peuvent être exploités efficacement.

3. Transformer le flux produit en véritable API commerciale

Le flux produit est désormais bien plus qu’un support d’activation média. Dans un environnement agentic, il devient la matière première directement consommée par les agents IA pour comprendre, comparer et recommander vos produits.
Avec UCP, Google s’appuie déjà massivement sur le flux Google Merchant Center pour alimenter AI Mode, Gemini et les parcours transactionnels agentiques. Demain, la même logique s’imposera côté OpenAI avec ACP. Un flux partiellement rempli, mal structuré ou figé limite mécaniquement la visibilité commerciale dans ces environnements.

À l’inverse, un flux enrichi, cohérent et maintenu en continu devient un avantage compétitif structurel, immédiatement activable et durable dans le temps.

À faire concrètement :

auditer la qualité réelle du flux GMC (complétude, cohérence, fraîcheur),
identifier les attributs critiques absents ou ambigus (usages, matières, compatibilités),
enrichir titres et descriptions pour la compréhension machine, pas uniquement pour le SEO,
normaliser strictement les variantes pour éviter toute ambiguïté IA,
aligner flux, règles métier et pages produit,
mettre en place des mises à jour fréquentes et automatisées,
industrialiser l’enrichissement à grande échelle.

Dans ce contexte, investir dans un outil dédié comme Feed Enrich n’est plus une option tactique, mais une décision structurante. Grâce à ses modèles d’IA spécialisés et à son scraper propriétaire, Feed Enrich enrichit, optimise et transforme le flux Google Merchant Center en un véritable actif IA-ready : un flux à la fois performant pour les campagnes Google Shopping et capable d’alimenter efficacement les usages actuels de Google (UCP, Gemini), tout en préparant, sans rupture, l’arrivée imminente des standards ACP côté OpenAI.

Contenu complémentaire recommandé : Le guide complet de l’optimisation des flux produits Google Merchant Center

4. Préparer le site à être lu, compris et utilisé par les agents IA

Même si le rôle du site e‑commerce est appelé à être redéfini, cela ne signe en aucun cas sa disparition. Le site reste une source de vérité fondamentale pour les agents IA, qui l’analysent pour comprendre l’offre, vérifier la cohérence des informations et évaluer la crédibilité du marchand.
Dans le commerce de demain, le site ne s’adresse plus uniquement à des visiteurs humains. Il doit également être lisible par des bots, des agents IA et des LLM, capables d’extraire des données structurées pour nourrir leurs raisonnements et leurs recommandations.
Un site non structuré, contradictoire ou pauvre en signaux machine devient invisible, même si l’offre est compétitive.

À faire concrètement :

déployer un balisage schema.org exhaustif (Product, Offer, FAQ, Review),
aligner strictement les données du site avec celles du flux produit,
structurer les contenus produits de façon factuelle et non ambiguë,
éliminer toute incohérence entre pages produit, CGV et flux GMC,
garantir des performances techniques solides, en particulier sur mobile,
générer et maintenir des données structurées à partir du flux.

Des solutions comme Smart Asset permettent précisément de faire ce lien : en s’appuyant sur un flux produit enrichi, Smart Asset utilise les meilleurs modèles IA multimodaux du marché pour produire des données structurées, cohérentes et exploitables par les agents IA et les LLM. Le site devient ainsi lisible, compréhensible et recommandable dans le web et le commerce de demain.

5. Transformer le flux produit en API commerciale

Dans un monde agentic, le flux doit être pensé comme une API commerciale machine‑to‑machine, et non comme un simple export à destination des plateformes média. Les agents IA comparent, hiérarchisent et recommandent des produits à partir de règles explicites. Plus la donnée est claire, structurée et comparable, plus l’agent est capable de prendre une décision fiable.

À faire concrètement :

Rendre chaque fiche produit compréhensible sans contexte visuel
Structurer explicitement les règles de livraison, retour et paiement
Enrichir les attributs différenciants (bénéfices, cas d’usage, compatibilités)
Tester l’impact des enrichissements sur la visibilité et la recommandation IA
Considérer le flux comme un actif produit vivant, pas comme un fichier figé

6. Adapter la mesure de la performance à un monde sans clic

Le commerce agentic entraîne mécaniquement une baisse des signaux classiques : moins de sessions, moins de navigation, moins de points de contact mesurables. La performance ne disparaît pas, mais elle devient moins observable via les outils analytics traditionnels. La donnée produit redevient le point d’ancrage de l’analyse.

À faire concrètement :

Mesurer la performance au niveau produit (SKU) plutôt qu’au niveau session
Réconcilier données Ads, flux produits et ventes back‑office
Identifier les produits naturellement compatibles avec une vente agentic
Suivre les écarts entre produits exposés et produits réellement recommandés

7. Préserver la relation client au‑delà du site

Lorsque l’interface d’achat est opérée par une IA, le risque principal n’est pas la perte de trafic, mais la dilution de la relation client. La marque ne disparaît pas, mais elle n’est plus toujours visible au moment clé de la transaction. La relation doit donc se reconstruire après l’achat et en dehors du site.

À faire concrètement :

Enrichir les emails transactionnels avec des éléments de marque
Structurer des programmes de fidélité indépendants du canal d’achat
Centraliser la connaissance client hors des plateformes IA
Définir un ton, des règles et des réponses exploitables par les agents (ex. Business Agent)

8. Organiser la gouvernance interne

Le commerce agentic ne peut pas être traité comme un projet isolé porté par une seule équipe. Il touche simultanément la donnée, la technique, la conformité et l’expérience client. Dans de nombreuses organisations, la donnée produit reste fragmentée entre plusieurs équipes et outils. Cette fragmentation devient un frein majeur dès lors que les agents IA s’appuient sur ces données pour prendre des décisions commerciales. La gouvernance devient donc un enjeu stratégique, au même titre que l’infrastructure ou la stratégie média.

À structurer en priorité :

aligner e‑commerce et merchandising sur la définition de l’offre produit,
coordonner acquisition et data autour d’indicateurs orientés produit,
impliquer IT, ERP et PIM dans la qualité et la synchronisation des données,
intégrer les équipes juridiques et conformité sur les règles exposées aux agents,
désigner un owner clair de la donnée produit,
définir des processus de validation et de mise à jour continus.

La donnée produit doit devenir un actif stratégique partagé, avec des responsabilités claires et assumées.

9. Tester tôt pour apprendre avant les autres

UCP et ACP sont encore en phase de structuration. Les standards, les usages et les comportements consommateurs ne sont pas figés. Dans ce contexte, l’avantage compétitif ne viendra pas d’une adoption tardive et massive, mais de la capacité à apprendre plus vite que les autres. Les marques qui testeront tôt accumuleront des insights difficiles à rattraper.

Approche recommandée :

sélectionner une catégorie simple et représentative,
activer un flux enrichi sur un périmètre limité,
mesurer l’impact au niveau produit, pas uniquement au niveau global,
observer les mécanismes de recommandation des agents,
itérer rapidement sur les attributs, les règles et les contenus,
étendre progressivement aux autres catégories.

Tester tôt permet de transformer l’incertitude en apprentissage, et l’apprentissage en avantage durable.

Conclusion

UCP et ACP ne sont pas de simples évolutions technologiques ni des initiatives isolées de Google et d’OpenAI. Ils matérialisent un changement de paradigme profond : le passage d’un commerce piloté par le clic à un commerce piloté par la compréhension, la recommandation et la décision automatisée.

Dans ce nouveau cadre, la question n’est plus de savoir si le commerce agentic va s’imposer, mais à quelle vitesse et avec quel niveau de préparation les organisations sauront s’y adapter. Les agents IA ne remplacent pas les marques, mais ils redéfinissent radicalement les points de contrôle : ce ne sont plus les interfaces qui font la différence, ce sont les données.

À moyen terme, trois tendances lourdes se dessinent clairement :

la standardisation des flux produits comme socle universel du commerce (UCP aujourd’hui, ACP demain),
la transformation du site e-commerce en référentiel sémantique et structuré pour les agents IA,
la montée en puissance d’une lecture produit-centrée de la performance, au-delà des logiques de trafic et de parcours.

Face à cette trajectoire, l’inaction est le seul vrai risque. Les organisations qui attendront des standards parfaitement figés entreront en phase de rattrapage, là où celles qui structurent dès maintenant leur donnée produit construiront une avance durable.

Concrètement, cela implique d’agir sur trois plans, dès aujourd’hui :

structurer et enrichir la donnée produit pour la rendre lisible, comparable et exploitable par les agents IA,
outiller cette donnée (flux, site, contenus) afin qu’elle circule sans friction entre plateformes, agents et systèmes internes,
installer une culture du test et de l’itération, orientée apprentissage produit plutôt que conformité aux canaux.

Le commerce agentic ne se décrète pas, il se prépare. Il ne s’active pas par un simple switch technique, mais par une transformation progressive de la manière dont les marques pensent, gouvernent et exploitent leurs données produit.

Ce guide n’est pas une feuille de route figée, mais un cadre de décision. Un point de départ pour reprendre le contrôle dans un écosystème où les agents IA deviendront, demain, les principaux prescripteurs de la demande.

La question n’est donc plus : êtes-vous prêts pour UCP ou ACP ?
Mais plutôt : êtes-vous prêts à laisser des agents décider à votre place, ou à leur donner les bonnes informations pour décider en votre faveur ?