L’appel aux résultats du quatrième trimestre d’Amazon.com Inc. a ouvert une fenêtre sur la façon dont la société pense que les achats vont évoluer. Dans cet avenir, la vision de l’entreprise n’est pas centrée sur les places de marché ou les sites Web.
Au lieu de cela, les dirigeants ont décrit à plusieurs reprises un avenir dans lequel les « agents » de l’IA rechercheraient des produits. De plus, les agents peuvent comparer les options et passer des commandes au nom des utilisateurs au sein des systèmes d’entreprise. Pour les distributeurs en gros et les vendeurs B2B, le signal porte moins sur un produit unique que sur une orientation. Le commerce pourrait de plus en plus se faire via des logiciels et non via des écrans.
« La principale manière dont les entreprises tireront profit de l’IA est de recourir à des agents, certains les leurs, d’autres provenant d’autres », a déclaré le PDG Andy Jassy aux analystes le 5 février.
Ces commentaires interviennent alors qu’Amazon présente les nouvelles fonctionnalités AWS conçues pour aider les entreprises à créer et déployer ce qu’elle appelle des charges de travail agentiques, y compris des outils qui connectent les agents aux données, à l’identité, aux politiques de gouvernance et aux ressources de calcul à grande échelle.
Amazon se classe n°1 dans la base de données Top 2000 de Digital Commerce 360. La base de données permet à Digital Commerce 360 de suivre les plus grands détaillants en ligne nord-américains en fonction de leurs ventes annuelles de commerce électronique.
Amazon est également n°3 dans la base de données mondiale des marchés en ligne de Digital Commerce 360. Cette base de données classe les 100 plus grands marchés de ce type en fonction de la valeur brute des marchandises (GMV) de tiers.
Comment Amazon perçoit les agents et le commerce B2B
Du côté du commerce, Amazon a cité Rufus, son assistant d’achat IA, comme un des premiers exemples de la façon dont l’IA peut raccourcir le chemin de la recherche à l’achat. Amazon a déclaré que Rufus était utilisé par plus de 300 millions de clients en 2025 et que les clients qui l’utilisaient étaient environ 60 % plus susceptibles de finaliser un achat.
Jassy a présenté Rufus comme un aperçu de la façon dont les achats pourraient fonctionner lorsque des agents logiciels, plutôt que des personnes, gèrent les comparaisons et les paiements.
« Les clients compteront de plus en plus sur des agents capables de naviguer, de comparer et d’effectuer des transactions en leur nom », a déclaré Jassy.
Il a également reconnu qu’Amazon s’attend à travailler avec des agents tiers « horizontaux » – des systèmes d’IA situés en dehors des détaillants individuels – tout en affirmant que les agents spécifiques aux détaillants peuvent présenter des avantages car ils peuvent s’appuyer sur des données plus riches sur les prix, les stocks et l’historique des achats.
Pour le commerce B2B, cette distinction est significative. De nombreux achats professionnels sont répétés, basés sur des règles et des données.
Une grande partie des discussions a porté sur AWS, qui a déclaré un chiffre d’affaires trimestriel de 35,6 milliards de dollars, en hausse de 24 % sur un an, et qui fonctionne désormais à un taux annualisé de 142 milliards de dollars.
Jassy a décrit de nouveaux services qui permettent aux entreprises de former des modèles d’IA personnalisés sur leurs propres données et de déployer des agents pouvant fonctionner sur les systèmes de l’entreprise.
« Les entreprises voudront que les modèles soient formés dès le début sur leurs propres données », a déclaré Jassy. « Cela fait partie de leur base d’apprentissage. »
Les puces personnalisées d’Amazon
Amazon a également souligné sa stratégie de silicium personnalisé, affirmant que les puces Trainium et Graviton représentent désormais un chiffre d’affaires annuel combiné de plus de 10 milliards de dollars, offrant un rapport qualité-prix 30 à 40 % supérieur à celui des processeurs comparables. Amazon a déclaré que Trainium sous-tend une grande partie de la charge de travail d’inférence pour Bedrock, sa plate-forme de modèles d’IA.
Pour les distributeurs, ces outils réduisent le coût et la complexité du déploiement de l’IA pour les devis, les prévisions, le service client et l’automatisation des commandes.
Amazon n’a pas directement discuté de son marché B2B lors de l’appel. Mais sa stratégie en matière d’IA a plusieurs implications pour la distribution.
Les agents d’IA dépendent d’un contenu produit, de données de prix et de disponibilité claires, structurées et lisibles par machine. Les distributeurs disposant de données incohérentes peuvent avoir du mal à participer à mesure que les achats passent à des flux de travail automatisés.
Si les agents exécutent les commandes dans les systèmes ERP et d’approvisionnement, la capacité d’exposer les catalogues, les prix, les conditions de crédit et l’état des commandes via les intégrations sera plus importante que la conception de la vitrine.
Achats récurrents de maintenance, réparation et exploitation (MRO) ; électrique; systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC); plomberie; et les fournitures de sécurité pourraient se produire de plus en plus sans qu’un humain parcoure un site. Les agents peuvent simplement valider les termes du contrat et passer la commande.
Dans un monde axé sur les agents, les acheteurs peuvent privilégier les fournisseurs dont les systèmes renvoient systématiquement des engagements précis en matière de prix, de stocks et de livraison.
Amazon a annoncé son intention d’investir 200 milliards de dollars en dépenses d’investissement en 2026, principalement dans les capacités AWS et IA. Cette ampleur d’investissement souligne à quel point l’entreprise estime que l’IA et l’infrastructure cloud occuperont une place centrale dans les futures expériences client.
Pour les distributeurs, ce qu’il faut retenir n’est pas qu’Amazon ait lancé une nouvelle fonctionnalité B2B. Amazon se prépare à un monde où les achats sont de plus en plus délégués aux logiciels – et les fournisseurs qui réussiront seront ceux dont les systèmes sont prêts à effectuer des transactions avec des machines aussi facilement qu’avec des personnes.
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