Agents d'IA : l'avis de l'Autorité de la concurrence décrypté

Décryptage de l'avis n° 26-A-05 de l'Autorité de la concurrence du 17 juillet 2026, par Pierre-Louis Roquet, avocat en droit des affaires à Lyon.

Au printemps 2026, l'Autorité de la concurrence a posé 550 questions d'achat à ChatGPT et à Gemini. Des questions ordinaires : un ordinateur portable confortable pour la frappe, un hôtel, un billet de train. Le résultat de cette expérience, publié en annexe de son avis, mérite l'attention de toute entreprise qui vend en ligne. Pour ses réponses, ChatGPT a consulté Reddit dans 87 % des questions de découverte de produits, sans presque jamais le citer. Gemini a privilégié YouTube, Cdiscount et les comparateurs de prix, Idealo apparaissant dans 87 % de ses réponses de poursuite d'achat. Deux agents, deux visions du marché, et des commerçants qui ignorent tout des critères qui les rendent visibles ou invisibles.

C'est dans ce paysage que s'inscrit l'avis n° 26-A-05 du 17 juillet 2026, adopté en formation plénière, relatif au fonctionnement concurrentiel du secteur des agents d'intelligence artificielle. L'Autorité s'était saisie d'office le 8 janvier 2026, sur le fondement de l'art. L. 462-4 C. com., puis avait ouvert une consultation publique du 29 janvier au 6 mars 2026, à laquelle une quarantaine d'acteurs ont répondu. Google, OpenAI, la CNIL, le PEReN et la Banque de France ont été entendus en séance. Le document, dense de plus de cent pages, prolonge l'avis n° 24-A-05 du 28 juin 2024 consacré à l'amont de la chaîne de valeur de l'IA générative, c'est-à-dire aux modèles. Cette fois, l'Autorité regarde l'aval : les agents que le public utilise chaque jour.

Précision liminaire qui commande la lecture. Un avis n'est pas une décision de sanction. Il ne qualifie aucun comportement au regard des art. 101 et 102 TFUE ou des art. L. 420-1 et L. 420-2 C. com. Il cartographie un secteur, identifie des risques et adresse des recommandations. L'Autorité prévient toutefois que les risques exposés feront l'objet d'un suivi attentif de ses services. Pour les entreprises du numérique comme pour celles qui en dépendent, ce texte vaut donc avertissement autant que pédagogie.

De l'assistant conversationnel à l'agent qui agit

Le vocabulaire compte, et l'avis prend soin de le fixer. L'assistant d'IA répond à des questions : il rédige, résume, suggère. L'agent d'IA franchit un seuil : il raisonne, planifie et exécute des tâches en coordonnant, le cas échéant, d'autres agents, dans une relative autonomie. La Commission européenne le définit comme une application logicielle qui perçoit et interagit avec un environnement virtuel sans être directement contrôlée par un humain. Concrètement, l'assistant propose une trame de note ; l'agent collecte les fichiers, consolide les chiffres, produit le document et prépare le courriel d'envoi.

Cette bascule repose sur une plomberie technique que l'avis décrit avec une clarté rare pour un document institutionnel. Le protocole MCP, présenté par ses concepteurs comme l'USB-C de l'IA, permet de connecter un agent à des logiciels, des données et des services tiers de manière standardisée. Fin 2025, plus de 10 000 serveurs MCP étaient recensés. Dans le commerce, deux protocoles s'affrontent déjà : l'UCP, porté par Google avec Shopify, Walmart, Carrefour, Visa et Stripe, et l'ACP, codéveloppé par OpenAI et Stripe. Ces standards visent à permettre à un agent d'interroger les catalogues marchands, de composer un panier et, à terme, de payer.

À terme seulement. L'avis le dit sans détour : à la date de sa publication, aucun agent grand public ne peut, en France, valider un achat, utiliser de manière autonome les données bancaires de l'utilisateur ou placer un produit dans un panier. Le stade actuel est celui du commerce conversationnel : l'agent conseille, compare, puis renvoie l'utilisateur vers le site marchand pour finaliser la transaction. Le commerce agentique, où l'agent achète seul dans le cadre du mandat reçu, demeure une perspective. Mais une perspective proche, que Mastercard, Visa et American Express préparent déjà côté paiement.

L'Autorité rappelle enfin les trois ressources dont tout éditeur d'agent a besoin : l'accès à un modèle génératif, socle technique du service, l'accès à des données de qualité, et des capacités d'inférence, c'est-à-dire la puissance de calcul consommée à chaque réponse. Trois intrants, trois terrains de rapports de force.

Entrer sur le marché est devenu simple, y grandir non

L'analyse concurrentielle de l'avis tient en une asymétrie. Créer un agent d'IA n'a jamais été aussi accessible ; le développer à grande échelle rarement aussi difficile.

L'entrée d'abord. Un éditeur n'a plus besoin d'entraîner son propre modèle, exercice qui exige des milliards d'investissements. Il peut accéder à des modèles tiers par API, ou déployer des modèles open-weight dont les poids sont publics. Les plateformes dites MaaS, pour Model as a Service, des fournisseurs de cloud (Amazon Bedrock, Google Model Garden, Microsoft Foundry) donnent accès à plus d'une centaine de modèles. Amazon lui-même fait tourner son assistant d'achat sur des modèles externes. La barrière capitalistique de l'amont ne se reproduit donc pas à l'aval.

Cette facilité a néanmoins un prix : la dépendance. L'accès par API place l'éditeur entre les mains du fournisseur de modèle, qui contrôle les mises à jour, peut imposer des hausses tarifaires et insère parfois des clauses restrictives, telles que l'interdiction de rétro-ingénierie ou d'utilisation des données de sortie pour développer un modèle concurrent. L'avis relève un précédent instructif : les restrictions d'exportation américaines de juin 2026, qui ont brièvement limité l'accès des utilisateurs non américains à certains modèles de pointe, ont rappelé aux entreprises européennes que la disponibilité d'un modèle peut dépendre d'une décision réglementaire étrangère. Pour un juriste, la conséquence est immédiate : les contrats d'accès aux modèles méritent le même soin qu'un contrat d'approvisionnement critique.

L'expansion ensuite, où se concentrent les vraies barrières. La première est l'accès aux utilisateurs. Gemini est préinstallé sur Android, système équipant plus de sept smartphones sur dix ; Copilot est préintégré à Word et Excel ; Meta AI est logé dans WhatsApp et ses trois milliards d'utilisateurs. Face à ces canaux de distribution captifs, un nouvel entrant doit se construire un accès au public, ce qui coûte cher et prend du temps. La deuxième barrière tient aux données : les éditeurs établis cumulent données propriétaires, données d'usage et partenariats avec la presse, à l'image des accords conclus par Meta avec Le Figaro ou News Corp. La troisième est technique : la portabilité des historiques et des espaces de travail entre agents reste embryonnaire, et les outils de migration lancés par certains acteurs début 2026 ne constituent pas, selon l'Autorité, une solution pérenne d'interopérabilité. L'utilisateur qui a configuré son agent, corrigé ses erreurs et nourri sa mémoire hésitera à migrer. Le verrouillage naît de la personnalisation.

Dernière barrière, souvent sous-estimée : le coût de l'aval. Contrairement à l'entraînement, coût ponctuel, l'inférence est un coût récurrent qui croît avec l'usage. Les tâches agentiques, qui procèdent par étapes, peuvent consommer jusqu'à mille fois plus de jetons qu'une requête classique ; le coût moyen d'une orchestration atteindrait 1,2 dollar en 2026. Ce mur économique a déjà des traductions contractuelles : des éditeurs sont passés d'un abonnement forfaitaire à une tarification à l'usage, et certaines entreprises clientes ont vu leurs factures doubler ou tripler. L'avis glisse ici une mise en garde que les praticiens noteront : offrir un service à bas prix puis relever le tarif une fois le client verrouillé, pratique de prix d'appel dite bait-and-switch, pourrait être considérée comme abusive.

Face à ces obstacles, les éditeurs se différencient comme ils peuvent. L'avis observe que les performances des grands modèles convergent, si bien que la concurrence se déplace du modèle vers la qualité de la réponse et les fonctionnalités de l'agent. Trois stratégies se dessinent. La spécialisation sectorielle d'abord, dont le droit offre une illustration parlante avec l'émergence d'acteurs comme Harvey AI ou Jimini AI, qui accumulent des données juridiques que les agents généralistes ne maîtrisent pas. La souveraineté ensuite, axe revendiqué par Mistral AI, qui met en avant la maîtrise de ses infrastructures et la localisation de ses centres de données en Europe, argument sensible pour le secteur public et les entreprises régulées. Les partenariats enfin, passage souvent obligé pour accéder aux écosystèmes des grands acteurs, avec le risque de dépendance qu'ils comportent.

Quand l'agent d'IA décide qui sera visible

Le cœur de l'avis porte sur un basculement de position : l'agent d'IA cesse d'être un outil pour devenir un intermédiaire. En donnant accès, dans une interface unique, à l'information, aux services et bientôt à l'achat, il se plateformise. Et qui dit plateforme dit pouvoir sur l'allocation de la demande.

Premier risque, la désintermédiation. Une réponse d'agent suffit souvent à l'utilisateur, qui ne visite plus les sites dont l'information provient. Les chiffres cités sont éloquents : la redirection des agents d'IA vers les sites de presse représente moins de 1 % de leur trafic, contre environ 20 % pour les redirections issues de Google Search ou Actualités. Pour le commerce, le trafic redirigé par les agents reste inférieur à 5 % en France, mais certains répondants l'estiment proche de 25 % à l'horizon 2030. Le modèle économique des sites financés par la publicité ou l'abonnement s'en trouve menacé, avec, en bout de chaîne, un appauvrissement possible de l'offre de contenus en ligne.

Deuxième risque, l'opacité des conditions de visibilité. Là où un moteur de recherche affiche dix liens, l'agent présente trois ou quatre offres, sélectionnées selon des critères que personne, à l'extérieur, ne connaît. L'expérience menée par l'Autorité l'illustre : les sources varient massivement d'un agent à l'autre et d'une thématique à l'autre. Les professionnels du commerce en ligne développent en réaction des stratégies de GEO, Generative Engine Optimization, l'équivalent du SEO pour les agents : données structurées, descriptions sémantiques riches, gestion des avis clients. Le référencement d'hier se rejoue, avec une différence de taille : la visibilité y est plus binaire, une page étant exploitable par l'agent ou ne l'étant pas. Selon un acteur du secteur cité dans l'avis, moins de 1 % des pages produits en France seraient aujourd'hui correctement lisibles par un agent d'IA. Le chantier est immense, y compris pour les e-commerçants lyonnais et régionaux dont la clientèle commence à préparer ses achats dans une interface conversationnelle.

Troisième risque, l'autopréférence et les verrouillages des acteurs intégrés. L'avis, citant l'arrêt Google Shopping (CJUE, 10 sept. 2024, aff. C-48/22 P), transpose aux agents d'IA une grille bien connue : une entreprise dominante qui favorise son propre agent au sein de son écosystème, qui lie l'agent à sa suite logicielle ou qui dégrade l'accès des agents tiers à ses services s'expose à une qualification d'abus. Le contentieux a déjà commencé. Amazon a bloqué l'accès de sa plateforme aux agents tiers et obtenu, aux États-Unis, une injonction contre Perplexity, aujourd'hui suspendue en appel. Meta a introduit des conditions excluant les assistants d'IA concurrents de WhatsApp : l'autorité italienne a imposé des mesures conservatoires en décembre 2025, suivie par la Commission européenne le 9 juin 2026. L'Autorité y voit la preuve que le droit existant permet d'agir vite, notamment par les mesures provisoires.

S'y ajoute la question, encore ouverte, de la monétisation. Les principaux agents reposent sur un modèle freemium, et l'équation économique du gratuit conduit certains éditeurs vers la publicité : OpenAI teste depuis début 2026 l'intégration d'annonces dans ChatGPT, à des tarifs initialement très élevés. D'autres ont fait le choix inverse, Perplexity ayant abandonné ses tests publicitaires par crainte de perdre la confiance de ses utilisateurs et Anthropic ayant annoncé conserver un environnement sans publicité. L'enjeu juridique est identifié par l'avis : dans une interface conversationnelle, la frontière entre la réponse organique et le contenu publicitaire risque de se brouiller, alors que l'art. 26 du DSA impose que l'utilisateur identifie clairement la publicité. La publicité conversationnelle, où l'annonce ouvre un dialogue avec l'annonceur, mettra cette exigence à l'épreuve.

Dernier ensemble de risques, plus prospectif : le commerce agentique lui-même. Renouvellement automatique d'achats sans réévaluation des offres, mandat donné à l'agent dont la durée de validité et la vérification par le marchand posent des questions inédites de consentement, collusion algorithmique enfin, si des agents de vendeurs et d'acheteurs négociant entre eux apprenaient à converger vers des prix coordonnés. L'Autorité juge ce dernier scénario prématuré en l'état, faute de capacité de négociation autonome des agents, mais le garde à l'œil, dans la ligne de son étude commune de 2019 avec le Bundeskartellamt sur les algorithmes.

Six recommandations, aucune loi nouvelle

La réponse de l'Autorité surprendra ceux qui attendaient un appel au législateur. Sa première recommandation est de mobiliser pleinement le cadre existant : droit de la concurrence, DMA, DSA, règlement sur l'IA, RGPD et Data Act forment un corpus déjà substantiel, dont certains textes ne sont pas encore pleinement déployés. Si des mesures spécifiques devenaient nécessaires, l'Autorité privilégie le droit souple, lignes directrices ou mécanismes de concertation inspirés des procédures de spécification du DMA, et renvoie toute évolution normative à l'échelle de l'Union. Position classique de l'institution, mais réaffirmée ici avec netteté : la vitesse d'intervention prime la création de normes.

La deuxième recommandation cible trois angles de vigilance concurrentielle : les prises de participation des grands acteurs du numérique au capital d'éditeurs d'agents concurrents et leurs partenariats, la possibilité effective pour l'utilisateur de choisir un agent autre que celui intégré par défaut, et les modalités de définition des paramètres qui gouvernent la sélection et le classement des services dans les réponses. Ce dernier point mérite d'être médité par tout éditeur d'agent : la transparence des critères de visibilité devient un sujet de conformité.

La troisième recommandation porte sur les canaux de distribution des agents, au premier rang desquels les plateformes MaaS. L'Autorité accueille favorablement la position préliminaire de la Commission du 25 juin 2026 tendant à désigner les services cloud d'Amazon et de Microsoft comme contrôleurs d'accès au titre du DMA, et invite à envisager la désignation des places de marché de modèles comme services de plateforme essentiels. La quatrième recommandation mise sur la pédagogie et la coordination des régulateurs, DGCCRF et PEReN en tête. Les cinquième et sixième appellent les acteurs du secteur à organiser l'interopérabilité, la portabilité effective des données entre agents et des standards techniques ouverts, gouvernés de manière transparente et collaborative, pour éviter qu'un acteur dominant ne capture les protocoles du commerce agentique.

On mesure la philosophie d'ensemble : pas de régulation ex ante nouvelle, mais un maillage serré de vigilances, avec la menace, explicite, d'un traitement contentieux si les pratiques identifiées se matérialisent.

Ce que les entreprises doivent anticiper dès maintenant

Pour un avis dépourvu de portée contraignante, le texte dessine des obligations de prudence très concrètes. Trois catégories d'acteurs sont directement concernées.

Les entreprises qui vendent en ligne, d'abord. La visibilité dans les réponses des agents devient un actif commercial, qui se travaille techniquement (structuration des catalogues, préparation aux protocoles UCP et ACP) et juridiquement. Les conditions générales de vente devront traiter l'hypothèse d'un agent agissant pour le compte d'un client : certains sites donnent déjà instruction aux agents qui les visitent de lire les CGV et de s'y conformer jusqu'à l'éventuelle transaction. La question du mandat, de la validation du paiement et de la charge des erreurs de l'agent devra être anticipée dans les documents contractuels avant que le commerce agentique ne se généralise.

Les entreprises clientes de services d'IA, ensuite. Le passage à la tarification à l'usage impose de négocier des clauses de prévisibilité tarifaire, des plafonds et des mécanismes de sortie. La dépendance à un modèle accessible par API justifie des clauses de réversibilité, de continuité de service et, pour les secteurs sensibles, des garanties de localisation des données. L'incident d'exportation de juin 2026 a montré que le risque de retrait réglementaire d'un modèle n'est plus théorique : il a désormais sa place dans la cartographie des risques fournisseurs.

Les éditeurs et intégrateurs d'agents, enfin. Ceux qui adossent un agent à une position forte sur un marché connexe devront auditer leurs pratiques d'intégration, de couplage et d'accès des tiers à l'aune de la jurisprudence sur l'autopréférence et les ventes liées. Ceux qui monétisent leurs réponses par la publicité devront organiser, dès la conception de l'interface, la distinction entre contenu organique et contenu sponsorisé. Pour tous, la documentation des critères de classement et de recommandation constituera la meilleure assurance face à la vigilance annoncée.

Au cabinet, à Lyon, ces questions rejoignent celles que se posent déjà les PME régionales du commerce et des services numériques : comment exister dans des réponses d'agents dont les critères échappent à toute prise, et comment contracter avec des fournisseurs d'IA dont les conditions évoluent au rythme du secteur. L'avis 26-A-05 ne tranche rien de contentieux. Il fixe le cadre d'analyse, nomme les pratiques à risque et prévient les acteurs. Dans un secteur où les positions se cristallisent vite, ceux qui liront cet avertissement comme un simple document prospectif prendront un risque que les autres auront évité.

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un agent d'IA au sens de l'avis 26-A-05 ?

L'avis retient une acception large. L'agent d'IA désigne à la fois l'assistant conversationnel classique, qui répond à des questions, et l'agent doté de capacités agentiques, qui planifie et exécute des tâches de manière autonome en se connectant à des services tiers. La Commission européenne le définit comme une application logicielle qui perçoit et interagit avec un environnement virtuel sans contrôle humain direct. ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot ou Meta AI entrent dans ce périmètre.

L'avis crée-t-il de nouvelles obligations pour mon entreprise ?

Non. Un avis rendu sur le fondement de l'art. L. 462-4 C. com. est un document consultatif : il ne qualifie aucune pratique et ne crée aucune norme. Il annonce en revanche une vigilance renforcée des services de l'Autorité sur les risques identifiés, notamment l'autopréférence, les ventes liées et les verrouillages techniques ou contractuels. Les obligations applicables restent celles du droit existant : droit de la concurrence, DMA, DSA, règlement sur l'IA, RGPD et Data Act.

Un agent d'IA peut-il déjà effectuer un achat à ma place ?

Pas en France à la date de l'avis. Aucun agent grand public ne peut valider un achat, utiliser les données bancaires de l'utilisateur ni placer un produit dans un panier de manière autonome. Le stade actuel est celui du commerce conversationnel : l'agent recommande puis redirige vers le site marchand. Les protocoles techniques et les solutions de paiement qui permettront l'achat autonome sont toutefois en cours de déploiement, ce qui laisse aux entreprises un délai court pour s'y préparer.

Mon site de commerce en ligne doit-il s'adapter dès maintenant ?

Le mouvement est engagé. Moins de 1 % des pages produits françaises seraient correctement exploitables par un agent d'IA, alors que les agents deviennent un canal de découverte des produits. La structuration des données du catalogue, les descriptions sémantiques riches et la gestion des avis clients conditionnent la visibilité dans les réponses. Les entreprises lyonnaises que nous accompagnons intègrent également le sujet dans leurs CGV, pour encadrer l'intervention d'agents agissant pour le compte de clients.

Que risque une entreprise dominante qui favorise son propre agent d'IA ?

Une qualification d'abus de position dominante, sur le fondement de l'art. 102 TFUE ou de l'art. L. 420-2 C. com. L'avis cite la grille de l'arrêt Google Shopping (CJUE, 10 sept. 2024, aff. C-48/22 P) et rappelle les précédents récents : mesures conservatoires de l'autorité italienne contre Meta en décembre 2025, puis mesures provisoires de la Commission européenne le 9 juin 2026 pour rétablir l'accès des assistants d'IA concurrents à WhatsApp. Les autorités ont démontré leur capacité à intervenir rapidement.

Mon entreprise dépend d'un modèle d'IA accessible par API : quels contrats revoir ?

Trois chantiers. La tarification d'abord : le passage des forfaits à la facturation à l'usage a fait doubler ou tripler certaines factures, ce qui justifie plafonds, clauses de revoyure et engagements de prévisibilité. La réversibilité ensuite : portabilité des données, continuité de service et plan de migration doivent être contractualisés. Le risque réglementaire enfin : l'épisode des restrictions d'exportation américaines de juin 2026 montre qu'un modèle peut devenir indisponible sans préavis, ce qui doit être traité comme un risque fournisseur à part entière.

L'Autorité recommande-t-elle une nouvelle loi sur les agents d'IA ?

Non. Elle recommande la mise en œuvre pleine et effective du cadre existant et, si des mesures spécifiques s'avéraient nécessaires, le recours prioritaire au droit souple, lignes directrices ou concertation inspirée des procédures de spécification du DMA. Toute évolution normative devrait selon elle être conduite à l'échelle de l'Union européenne, afin d'éviter une fragmentation réglementaire dans un secteur en mouvement rapide.

Sources

• Avis n° 26-A-05 du 17 juillet 2026 relatif au fonctionnement concurrentiel du secteur des agents d'intelligence artificielle
• Texte intégral de l'avis (PDF)
• Communiqué de presse de l'Autorité de la concurrence du 17 juillet 2026