a16z : le centre de gravité d’Internet s’est déplacé des humains vers les agents intelligents — comment les entreprises peuvent-elles se préparer à l’ère de l’économie B2A ?

Auteurs : Olivia Moore, Justine Moore, a16z
Traduction : Deep Tide TechFlow
À retenir par Deep Tide : Les grandes plateformes de commerce en ligne et de contenu ont autrefois passé des décennies à ériger de hautes barrières de sécurité pour bloquer les robots d’indexation. Aujourd’hui, la tendance s’est complètement inversée. Les agents d’IA représentent désormais plus de la moitié du trafic sur Internet, rédigent plus de la moitié des articles en ligne et génèrent une grande quantité de code prêt à être utilisé en production. Ils sont devenus les principaux utilisateurs d’Internet.
Des clics simulés dans les navigateurs web aux MCP, en passant par les connecteurs de plugins et l’autorisation des agents en un clic, une révolution de la distribution, comparable à celles de l’Internet sur ordinateur et du mobile, est en marche. Le dernier rapport d’a16z analyse les quatre catégories de bénéficiaires de l’« économie B2A » et présente pour la première fois une cartographie complète de son écosystème.
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Aujourd’hui, les principaux utilisateurs d’Internet ne sont plus des humains, mais des agents d’IA (AI Agents).
Les agents génèrent désormais la grande majorité du trafic Internet, rédigent plus de la moitié des nouveaux articles publiés en ligne et produisent la plupart du code déployé en production.
Une transformation structurelle des modes de distribution
C’est une caractéristique typique des premières étapes d’un changement de paradigme à l’échelle d’une plateforme : la hausse de l’adoption par les utilisateurs est déjà clairement mesurable, mais la plupart des nouveaux modèles économiques qu’elle engendrera restent encore cachés sous la surface.
Chaque nouvelle génération technologique a transformé à la fois ce que les gens peuvent faire et la façon dont les entreprises les atteignent. L’ère du Web sur ordinateur a offert aux entreprises une boutique en ligne où tout visiteur pouvait entrer ; l’Internet mobile a mis cette boutique dans la poche de chacun.
Aujourd’hui, l’IA a profondément repoussé les limites de ce que les gens peuvent accomplir, mais elle ne fait que commencer à remodeler les canaux de distribution commerciale.
À mesure que les agents passeront de la simple réponse aux questions à l’exécution autonome de tâches complexes, ils prendront de plus en plus souvent des décisions à notre place : quel logiciel utiliser, à quel service s’abonner et où dépenser l’argent de notre portefeuille.
Les entreprises qui considéreront les agents comme des « clients de premier ordre » seront en mesure de saisir la prochaine vague de croissance explosive ; celles qui resteront passives risquent d’être marginalisées. Pendant des décennies, les commerçants et les plateformes Internet ont érigé des barrières pour tenir les robots à l’écart. Désormais, ils devront au contraire rivaliser pour séduire les « clients robots ».
Dès que les agents seront véritablement adoptés par le grand public et utilisés au quotidien à grande échelle, ils libéreront le potentiel le plus important encore inexploité de l’ère de l’IA : une véritable transformation de paradigme à l’échelle des plateformes.
Les grandes transitions du passé — du Web sur ordinateur à l’Internet mobile — ont toutes été portées par deux moteurs : de nouvelles capacités produit et de nouveaux mécanismes de distribution. Aujourd’hui, l’IA dépasse largement les attentes en matière de capacités produit, mais accuse un retard manifeste sur le plan de la distribution. C’est pourquoi, en dehors de ChatGPT, la plupart des applications d’IA grand public restent peu répandues.
La conversion du trafic généré par les agents montre déjà des signes prometteurs
Les premiers signes d’un profond bouleversement des canaux de distribution sont déjà visibles. Les grands modèles de langage comme ChatGPT, Claude et Grok deviennent rapidement des sources de trafic de grande valeur pour de nombreuses entreprises.
Selon les données publiées par Shopify, au premier trimestre 2026, le trafic dirigé par l’IA vers les boutiques de sa plateforme a été multiplié par 8 sur un an, tandis que les commandes effectivement générées par la recherche via l’IA ont bondi de près de 13 fois.
Cette croissance s’accélère encore : selon les observations de l’entreprise de cybersécurité Human Security, le trafic des navigateurs agentiques a été multiplié par 8 en seulement deux mois, entre août et octobre 2026. Muse, le produit de Meta, en a généré la plus grande part, soit 60 %, tandis que les produits d’OpenAI en représentaient au total 30 %.
Tout comme les pages web graphiques ciblent leur public avec davantage de précision que les panneaux publicitaires en bord de route, les agents d’IA devraient être encore plus efficaces pour guider les achats et orienter le trafic. Ils disposent en effet de données extrêmement détaillées et précises sur les besoins et les préférences des utilisateurs.
Les données disponibles confirment déjà cette tendance : comparé au trafic provenant d’autres sources, celui dirigé par l’IA génère des consommateurs plus engagés, se convertit mieux en revenus réels et affiche un taux de rebond nettement inférieur. Même avant l’adoption généralisée des agents à proprement parler, on estime déjà qu’aux États-Unis, 11 % des parcours d’achat en ligne commencent par une consultation de l’IA, avant même de cliquer sur un site marchand.
À l’heure actuelle, la plupart des agents accèdent encore aux sites en utilisant le « contrôle du navigateur » (Browser Use) : soit ils prennent le contrôle de la page ouverte dans le navigateur de l’utilisateur, soit le système lance une machine virtuelle et une instance de navigateur, puis effectue les tâches en cliquant sur les pages web comme le ferait une personne.
Nous commençons toutefois à voir apparaître les prémices d’un « App Store renforcé pour les agents » : connecteurs de données, extensions (Plug-ins) et protocole MCP évoluent rapidement, permettant aux agents de contourner les simulations de clics laborieuses et d’accéder directement aux fonctionnalités clés des outils tiers.
Voici un exemple que nous avons testé nous-mêmes : nous avons demandé à ChatGPT de faire appel aux trois extensions Krea, Descript et Eleven Labs pour créer et monter une publicité vidéo. L’agent a coordonné sans difficulté le travail entre les différents produits et, au moment d’exporter la vidéo finale, nous a naturellement proposé de souscrire à l’abonnement payant de Descript pour terminer la tâche.
À mesure que les plateformes de grands modèles de langage permettront aux utilisateurs de « prêter » en toute sécurité leur identité de compte ou leurs identifiants de connexion (tokens) à d’autres produits pour effectuer des tâches (par exemple en autorisant une connexion via Sign in with ChatGPT), les obstacles à l’inscription, à la commande et au paiement automatisés par des agents ne feront que diminuer.
D’ici peu, les agents pourront rechercher, sélectionner et installer de façon autonome les outils dont ils ont besoin, sans intervention humaine. Claude permet déjà aux administrateurs d’entreprise de connecter des extensions externes à l’ensemble de leur organisation en un seul clic.
Hier encore, OpenAI a lancé Businesses in ChatGPT, un portail commercial qui permet aux entreprises de revendiquer leur page professionnelle, de connecter des flux de données produits en temps réel et d’accéder directement aux retours des utilisateurs sur leurs interactions avec leur marque dans ChatGPT.
Les quatre grandes catégories de bénéficiaires de l’économie B2A
À l’aube de la vague de l’économie B2A (Business-to-Agent, des entreprises aux agents), les quatre catégories d’entreprises suivantes sont les mieux placées pour profiter de cette nouvelle ère :
• Les agents et les grands modèles d’IA qui les alimentent : lorsqu’on parle d’agents grand public, on pense souvent à des produits autonomes comme Instinct, Muse ou Wabi, qui servent d’interfaces d’exécution (harnesses).
Mais nous sommes convaincus qu’à mesure que les grands modèles sous-jacents seront davantage orientés vers l’action, presque tous les logiciels intégreront nativement des agents. Avec 1,2 milliard d’utilisateurs actifs hebdomadaires, ChatGPT dispose d’atouts exceptionnels dans ce domaine.
• Une nouvelle génération de secteurs nés des agents : Amazon a vu le jour grâce à l’Internet sur ordinateur, et Uber n’aurait pas existé sans la généralisation des smartphones. Nous nous attendons, nous aussi, à ce que les agents donnent naissance à toute une série de nouvelles activités conçues pour eux.
Il est encore difficile de déterminer précisément à quoi elles ressembleront, mais plusieurs thèmes à fort potentiel se dessinent déjà : des petites entreprises entièrement autonomes, des marchés ou des produits en réseau où l’IA sert d’intermédiaire pour mettre en relation acheteurs et vendeurs, ainsi que divers outils d’optimisation automatisée.
• Les acteurs établis de secteurs qui optimisent en premier leurs services pour les agents : les grands modèles de langage sont depuis longtemps une source majeure de trafic pour de nombreux sites de contenu et de commerce en ligne. Cela a directement donné naissance au secteur dit de l’optimisation pour les moteurs génératifs (GEO).
Mais le GEO traditionnel s’arrête souvent à l’étape de la découverte via la recherche. Les agents, eux, étendront le champ de bataille à l’évaluation des options, à l’inscription via des formulaires et jusqu’à la décision finale de paiement, ouvrant ainsi un marché additionnel bien plus vaste que celui de la recherche.
• Les infrastructures dédiées aux agents : pour qu’ils puissent réellement agir au nom des humains dans le monde réel, les agents doivent disposer de leur propre boîte à outils d’infrastructure. Même aujourd’hui, alors que le trafic généré par les agents reste encore modeste, des signes de forte tension apparaissent déjà dans des systèmes tels que les paiements et les règlements, la gestion des risques et la prévention de la fraude, la vérification d’identité et les interfaces de communication (iMessage, appels vocaux, e-mails, etc.).
Un précédent éclairant : comment les agents de programmation réécrivent la pile logicielle
Nous disposons déjà d’un exemple concret qui nous permet d’entrevoir l’évolution à venir : les agents de programmation (Coding Agents), qui ont profondément transformé les habitudes des développeurs au cours de l’année écoulée.
En septembre 2026, plus de 40 % des demandes de fusion de code (PR) sur GitHub avaient été amorcées par un agent, contre seulement 17 % six mois auparavant.
Tout comme les agents destinés au grand public, les agents de programmation ont besoin de divers outils externes. Imaginons qu’un utilisateur demande à un agent de développer et de mettre en ligne un site web : celui-ci doit faire appel à toute une série de composants côté serveur, comme une base de données dans le cloud, l’hébergement web, l’authentification, l’envoi d’e-mails et les alertes de surveillance.
C’est pourquoi, tandis que les modèles et suites de développement d’agents tels que Cursor, Codex, Claude Code et Cognition, ainsi que les plateformes de programmation assistée par l’IA telles que Replit, Lovable et Base44, connaissent un essor spectaculaire, les fournisseurs d’infrastructures complémentaires tout au long de la chaîne d’approvisionnement enregistrent eux aussi une croissance fulgurante :
• Supabase : en juin 2026, l’entreprise a révélé que plus de 60 % des nouvelles bases de données créées sur sa plateforme l’étaient automatiquement par des outils d’IA.
• Neon : dès mai 2025, l’entreprise indiquait que les agents automatisés déployaient 80 % des nouvelles bases de données.
• Stripe : en juin 2026, l’entreprise a indiqué que les agents représentaient près de 40 % du trafic vers sa documentation pour développeurs et 70 % des requêtes de commandes vers ses ressources API.
• Vercel : en octobre 2026, l’entreprise a annoncé que le nombre de déploiements d’applications déclenchés automatiquement par des agents avait été multiplié par 28 au cours des 12 derniers mois.
Rappelons que les développeurs de logiciels représentent moins de 1 % de la population active mondiale. Imaginez l’ampleur de cette vague lorsque les 99 % restants, qui ne sont pas des spécialistes techniques, se mettront eux aussi à utiliser des agents.
Panorama de l’écosystème de l’économie des agents
Cet article ouvre notre série de rapports consacrés à une analyse approfondie de l’« économie des agents ». La réduire au « commerce en ligne par l’IA » revient à largement sous-estimer l’opportunité historique qui se présente à nous. Certes, les agents vont bouleverser les échanges de biens physiques et de services du quotidien, mais ils vont aussi remodeler en profondeur les points d’accès au trafic des produits numériques, la consommation de tokens et les circuits de génération de revenus.
Même si la grande majorité des entreprises traditionnelles bloquent encore le trafic des agents par crainte de la fraude et des rétrofacturations (chargebacks), nous sommes convaincus qu’elles comprendront bientôt qu’elles doivent saisir cette nouvelle vague, dont la valeur ne cesse de croître.
Au cours des prochaines semaines, nous publierons d’autres analyses approfondies et données de terrain pour examiner l’usage actuel des agents grand public, les règles selon lesquelles les agents sélectionnent et acheminent le trafic à forte valeur, l’évolution continue des infrastructures sous-jacentes autour des agents, ainsi que les derniers obstacles qui empêchent les agents de mener une transaction de bout en bout.
Cet écosystème évolue à une vitesse folle, presque chaque jour. Vous trouverez ci-dessous la cartographie du marché la plus complète que notre équipe ait pu dresser à partir de la situation actuelle du secteur. Elle couvre à la fois les applications d’agents et les infrastructures essentielles qui les font fonctionner.