Merci à @austingriffith, @dongossen, @ekrahm, @programmer, @RosuGrigore, @0xfishylosopher et @JackSimison pour leur relecture et leurs retours.
J'ai passé l'année dernière à construire l'infrastructure pour l'économie des agents, en discutant avec les équipes qui déploient le commerce agentique chez Stripe, Visa, Coinbase, Google et des dizaines de startups. J'ai cartographié l'espace, lancé des produits et essayé de trouver le marché.
Il n'y a pas encore de demande réelle et il existe de nombreux problèmes structurels pour les startups qui veulent s'attaquer à cet espace.
Stripe a lancé 288 nouveaux produits lors de Sessions le mois dernier, avec un trafic vers la documentation agent approchant 40 % des lectures de documentation. Leur marché de commerce agentique compte plus de 1 000 marchands activés. Lors de Sessions, le nombre d'agents enregistrés effectuant des transactions était inférieur à dix.
Visa a mentionné que leur token agentique nécessite actuellement entre 3 et 9 mois d'approbation KYC et un chiffre d'affaires minimum de 250 millions de dollars pour être éligible. Aujourd'hui, seules les entreprises de la taille d'Amazon et Walmart peuvent boucler la boucle d'identité.
Coinbase a signalé 69 000 agents actifs et 165 millions de transactions sur x402 d'ici avril. Une analyse indépendante on-chain montre un volume quotidien réel d'environ 17 000 $, dont environ la moitié sont des transactions de test (CoinDesk, mars 2026).
ce que nous avons appris en construisant shop.fast.xyz (agent vers marchand, alias commerce proxy)
Nous avons construit shop.fast.xyz - https://x.com/fastxyz/status/2061863041562755403 - pour confronter directement le commerce proxy. De vrais produits, marchands et transactions.
Cependant, pour la plupart des catégories de produits, l'expérience utilisateur actuelle du shopping IA est strictement inférieure à celle du commerce électronique traditionnel. Lorsque vous achetez des vêtements, de l'électronique ou des meubles, vous voulez voir des images, parcourir les options, comparer côte à côte. Une conversation par chatbot est une régression. Vous remplacez une interface visuelle riche par un fil de texte. Les humains achètent avec leurs yeux.
L'agent était bon sur la partie que nous pensions difficile. Il comprenait ce que les utilisateurs voulaient. Il gérait des demandes comme « quelque chose comme ça mais moins cher » avec élégance. La couche modèle fonctionnait. Ce qu'il ne pouvait pas faire, c'était remplacer l'expérience de regarder dix produits côte à côte et d'en choisir un. Le chat peut être amélioré avec des carrousels et des affichages interactifs, mais à ce stade, vous reconstruisez le front-end du e-commerce à l'intérieur d'une fenêtre de chat. Pour le shopping comparatif visuel, nous n'avons pas trouvé de réponse convaincante expliquant pourquoi l'enveloppe de chat est meilleure que l'originale.
Nous avons constaté une demande réelle de la part des marchands, mais elle était défensive. Les marchands veulent que leurs vitrines soient interrogeables par les agents. Non pas parce que les clients achètent via des agents aujourd'hui, mais parce qu'ils craignent d'être laissés pour compte si cela devient le canal dominant. C'est le jeu de l'Agentic Engine Optimization, mais c'est actuellement un « nice-to-have », pas un « must-have ». Des marchands qui se préparent pour une vague qui n'est pas encore arrivée.
Là où le commerce conversationnel améliore l'expérience : les achats à haute fréquence et à faible réflexion, où l'utilisateur sait déjà ce qu'il veut. La commande de repas est le cas le plus clair. Grand marché, fréquence quotidienne, décisions rapides (« commande-moi du pad thaï du restaurant que j'ai aimé la dernière fois »). Un agent conversationnel pourrait gagner ici. Mais les grandes plateformes de livraison n'exposent pas d'API. La seule voie est l'utilisation par ordinateur — faire naviguer visuellement l'IA dans l'application comme un humain. Lent, fragile, et les coûts d'inférence ne fonctionnent pas pour une commande de déjeuner à 15 $.
L'autre opportunité : des magasins suffisamment complexes pour que naviguer dans l'interface utilisateur soit vraiment pénible. Remises superposées, codes promo, programmes de fidélité, flux de paiement déroutants. Un agent qui comprend « applique mon coupon, utilise mes points de fidélité, trouve l'expédition la moins chère, fais-le dans ma langue » simplifie quelque chose qui est réellement cassé aujourd'hui. Cela compte surtout pour les utilisateurs âgés et les non-natifs qui achètent sur des magasins conçus pour une autre région, ou dans des scénarios très spécifiques où vous avez des demandes vraiment de niche.
Les deux opportunités nécessitent une distribution B2C massive. Vous êtes en concurrence avec DoorDash et Amazon pour le point d'entrée de l'utilisateur. La distribution à l'échelle du consommateur est un avantage des acteurs établis. L'offre du commerce proxy est prête. La demande est contrainte par l'UX et la distribution, et plus d'infrastructure ne résoudra ni l'un ni l'autre.
ce que nous avons appris sur x402 et MPP (agent vers web/API, alias machine commerce)
Nous avons parlé à des dizaines de développeurs de leurs véritables besoins en matière de paiement. Le modèle était presque universel : l'utilisation des API par les agents aujourd'hui est récurrente. Calcul, inférence, flux de données. Les développeurs ont déjà des abonnements, des clés API enregistrées, des relations de facturation avec leurs fournisseurs principaux.
L'argument typique pour les stablecoins : le traitement par carte a un coût effectif minimum d'environ 2,9 % plus 30 ¢ sur Stripe, ce qui rend les appels API de moins d'un dollar non économiques. Pour le faible volume actuel, recharger des crédits résout ce problème. Les développeurs préfinancent des comptes et le problème disparaît.
Le problème plus profond est le marché des fournisseurs. La plupart des grandes entreprises SaaS ne veulent pas d'un accès API ad hoc à des fractions de centime. Leur modèle économique repose sur des contrats d'entreprise pluriannuels. Les entreprises dont les revenus dépendent d'engagements importants résisteront aux modèles de tarification qui les contournent.
Le commerce machine est structurellement un marché de longue traîne. Des services plus petits, des sources de données de niche, des développeurs individuels, des serveurs MCP. Les protocoles comme MPP et x402 sont bien conçus pour ce segment. Mais c'est par définition un marché qui sert des utilisateurs avancés avec des besoins spécialisés, et les développeurs sont historiquement parmi les moins disposés à payer.
Stripe Projects a été lancé avec 32 partenaires fournisseurs — Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, et d'autres — couvrant la majorité de ce que les développeurs utilisent pour construire et déployer des logiciels, le tout accessible via la facturation existante. Le haut de la pile des développeurs est déjà desservi. L'opportunité pour de nouveaux rails est tout ce qui se trouve en dehors de ces 30 principaux services : réelle, mais intrinsèquement plus petite que ce que les chiffres annoncés suggèrent.
La même dynamique s'applique à l'accès au contenu. Les agents scrappent et résument déjà constamment des articles, et les éditeurs résistent. Mais lorsque la monétisation du contenu arrivera à grande échelle, elle passera par les fournisseurs de CDN qui se situent déjà entre les éditeurs et Internet (Cloudflare a lancé des outils d'audit IA pour cela) ou par des accords de licence en gros entre les éditeurs et les laboratoires d'IA. L'opportunité d'infrastructure revient aux acteurs établis qui ont déjà une distribution.
ce que nous avons appris sur les paiements agent-à-agent
Le commerce agent-à-agent est la vision à long terme et presque entièrement théorique. Personne n'a généré de volume significatif. Les parties difficiles sont en train d'être livrées par diverses startups : découverte d'agents, établissement de confiance, négociation de conditions, résolution de litiges.
La structure des transactions, lorsqu'elle se matérialisera, ne ressemblera en rien aux rails existants. Pas d'identité humaine d'aucun côté. Latence inférieure à la seconde. Des valeurs allant de fractions de centime à des millions dans le même flux. Règlement multipartite qui ne correspond pas au modèle bilatéral acheteur-vendeur que tous les rails existants supposent. Quand cela arrivera, nous croyons que cela se produira rapidement et à grande échelle.
C'est le pari à long terme pour une infrastructure de règlement dédiée, et c'est réel. Mais « vrai pari à long terme » est différent de « marché actuel ». Nous faisions partie de ceux qui revendiquaient ce marché pendant plusieurs mois et avons construit une infrastructure complète autour de cela ces dernières années avec notre réseau distribué, qui peut théoriquement monter jusqu'à plus d'1 milliard de TPS avec une latence <50ms et une cohérence moyenne de 10ms. Mais nous devons rencontrer le marché là où il est maintenant.
ce que nous avons appris sur la finance agentique
Sans doute la seule catégorie avec une demande existante. Le client existe déjà et paie déjà. Les gestionnaires de fonds, les équipes de trésorerie et les utilisateurs DeFi dépensent tous aujourd'hui pour des outils financiers. L'insertion de l'IA dans les flux de travail existants est un mouvement de produit naturel.
La finance agentique crée également des comportements entièrement nouveaux. Les agents qui surveillent et rééquilibrent de manière autonome des centaines de positions en temps réel fonctionnent d'une manière que les humains ne peuvent pas reproduire manuellement. Il y a une réelle amélioration des capacités, pas seulement de l'automatisation.
Le défi réside dans la dynamique concurrentielle. La finance est fortement réglementée et dépend des relations existantes. Les acteurs établis ont des licences, une infrastructure de conformité et des relations clients. Les startups peuvent se tailler des positions là où la réglementation est plus légère (DeFi), les acteurs établis sont plus lents, ou l'IA crée des capacités qu'ils n'ont pas. Mais la dynamique concurrentielle ici favorise davantage les acteurs établis que dans les trois autres catégories, car il est plus facile d'ajouter l'IA sur un produit existant et une base de clients que l'inverse.
le résumé honnête
Alors pourquoi tout le monde construit-il encore cela ? Deux raisons.
La première, ce sont les incitations. Les grands acteurs ont les flux de trésorerie pour parier sur un avenir qui mettra des années à se manifester. Le coût d'être cinq ans trop tôt est une erreur d'arrondi ; le coût d'être un an trop tard est catastrophique. Ils doivent construire.
La seconde, ce sont les œillères conceptuelles. Quand votre métier est le paiement, chaque problème ressemble à un problème de paiement. L'économie des agents a besoin d'une couche de paiement ; donc, construisez la couche de paiement.
Mais les paiements ne sont qu'une pièce d'un problème plus vaste. Le problème difficile n'est pas de déplacer de l'argent entre agents. Le problème difficile est de coordonner le travail entre agents et humains, de vérifier ce qui a été fait et de régler les résultats. Les paiements sont une partie du règlement. Le règlement est une partie de la coordination. La coordination est le véritable enjeu.
La coordination à grande échelle produit naturellement des mécanismes de règlement comme exigence. Les paiements émergent comme un instrument dans cet orchestre plutôt que comme la composition entière. Les entreprises qui résoudront la coordination absorberont les paiements, pas l'inverse.
La plupart des acteurs établis construisent de manière défensive contre un futur où les machines transactionnent à grande échelle, et le calendrier ne leur importe pas car leur piste est infinie.
Les startups n'ont pas ce luxe. Nous devons trouver où se trouve le marché. Nous ne pouvons pas attendre que la vague déferle.
Une année de construction nous a orientés vers un endroit inattendu. L'activité est réelle, croît rapidement et est mal desservie. Elle se situe en dehors des quatre catégories que nous avons cartographiées.
Plus de détails bientôt.
