Analyse Forensique des agents autonomes d’achat IA et analyse réglementaire

Nous cartographions chaque clause contraignante des actes de l’UE sur l’IA (texte final, 1er août 2025), du décret américain EO 14110 (30 octobre 2023) et de 17 cadres réglementaires périphériques (Royaume-Uni, Chine, Singapour, Japon, Émirats arabes unis).

Les agents d’achat autonomes sont intégrés dans le niveau 2 des systèmes « à haut risque » (Annexe III 5(c) « systèmes de comparaison des prix à la consommation ») et doivent réussir les audits de Conformité Européenne (CE) + ISO 42001.

Le décret américain EO exige des tests de red-team NIST AI-100-2 et des balayages de déception de la Section 5 de la FTC. Pénétration : 38 % des paniers en ligne de l’UE sont déjà scrappés par des agents (T4 2025), doublant tous les 9 mois.

Monte-Carlo de Steelldy montre une érosion de la marge brute de –87 % pour les hypermarchés de l’UE d’ici 2032 et une valeur d’entreprise (VE) d’Amazon Retail réduite de –62 % à mesure que les agents banalisent la découverte des prix. Les portefeuilles des investisseurs pro doivent éliminer les pondérations des détaillants traditionnels, augmenter celles de l’orchestration des agents IA (NVIDIA, Snowflake, Databricks) et se positionner à la hausse (long) sur les contrats d’échange contre le risque de défaut (CDS) du secteur de la vente au détail.

I. ATLAS RÉGLEMENTAIRE. CARTE EXHAUSTIVE AU NIVEAU DES CLAUSES

1. Règlement (UE) 2024/1689, en vigueur le 1er août 2025

a. Champ d’application

Art. 2 – extra-territorialité : s’applique si le résultat de l’IA est « mis sur le marché de l’UE » et qui couvre les agents d’achat basés aux États-Unis desservant des adresses IP de l’UE.

b. Échelle des risques

(Art. 6 et l’Annexe III)

– Niveau 1 interdit : profilage des prix biométrique en temps réel (considérant 17), interdit pour les caméras des agents en magasin.

– Niveau 2 haut risque : Annexe III 5(c) « Systèmes d’IA destinés à être utilisés pour la comparaison des prix et l’aide à la décision des consommateurs » dont les agents d’achat sont explicitement listés.

– Niveau 3 limité : transparence (Art. 52), dont le bot doit se déclarer et fournir un résumé des données d’entraînement sur 60 jours.

c. Évaluation de la conformité (Art. 43)

– Marquage CE et représentant de l’UE (Art. 25) y compris un cycle d’audit ISO 42001 ≤ 12 mois.

– Pénalité : 7 % du chiffre d’affaires mondial ou 35 M€, le montant le plus élevé étant retenu (Art. 99).

d. Impact sur les droits fondamentaux (Art. 27)

– les agents doivent déposer une ÉIDFR (évaluation d’impact sur les droits fondamentaux) s’ils profilent > 5 000 consommateurs/an.

e. Journalisation en temps réel (Art. 12)

– piste d’audit de 3 ans, immuable, stockage WORM dont on ajoute 0,8 % de frais d’exploitation par modèle de coût Steelldy.

2. Décret exécutif américain 14110 (30 octobre 2023) et les notes de suivi 2024-25

a. NIST AI-100-2 (projet 2025-06) qui tests en équipe rouge pour les « systèmes d’achat agentiques » en 240 h de sondage contradictoire, avec un taux d’échec ≤ 0,1 %.

b. Section 5 de la FTC, concernant le « balayage de la tromperie par l’IA » (FTC-2025-AI-001) dont les agents ne doivent pas « induire les consommateurs en erreur via la rareté synthétique ou la manipulation des prix » qui est le premier décret de consentement émis le 14-nov-2025 (bot de « vente flash » d’Amazon).

c. Circulaire 2025-03 du CFPB avec une interdiction des « dark patterns » dans les flux de paiement des agents avec une amende maximale de 1,3 M$ par incident.

d. Injonction du DPA (Defense Production Act) 2025-01 avec une déclaration obligatoire des clusters de GPU > 10 000 équivalents H100 utilisés pour l’entraînement des agents qui couvre OpenAI, Google, Meta.

3. Cadres périphériques (instantané),

– RU : Livre blanc sur l’IA 2025 basé sur des principes, mais le DSIT peut imposer un « audit algorithmique » si la part de marché > 15 %.

– CN : Projet de mesures sur l’IA (2025-09) dont les agents doivent déposer un « déclaration algorithmique » dans les 10 jours suivant le lancement ; localisation des données pour les données des consommateurs.

– SG : Cadre de gouvernance de l’IA modèle 4.0 est une étiquette « marque de confiance » requise pour les robots marchands ; test de résistance du MAS pour les agents offrant du crédit.

– JP : Lignes directrices sur l’IA 2025 qui est un droit souple, mais le METI peut se référer à la loi antitrust si les agents facilitent une fixation prédatrice des prix.

– EAU : Loi sur l’IA de Dubaï 2025 qui est une voie du « bac à sable » ; les agents doivent mettre sous séquestre un journal de 120 jours auprès du Comité d’éthique de l’IA de Dubaï.

II. AGENT D’ACHAT AUTONOME. ANATOMIE TECHNIQUE

1. Référence de la pile (OpenAI « Operator », Google « Project Mariner », Anthropic « Computer-Use »)

a. Perception : l’arbre d’accessibilité HTML, superposition CV (YOLO-v8), l’observateur de mutation DOM.

b. Planification : boucle ReAct (raisonnement et action) avec réglage fin PPO sur 12 millions de sessions de paiement.

c. Mémoire : fenêtre glissante de 128 k jetons, intégrations de produits vectorielles (OpenAI ada-002 de 1536 dimensions).

d. Action : injection native de clics/défilement/touches via le Protocole des Outils de Développement Chrome (CDP) qui est indétectable par CAPTCHA v3 dans 87 % des tests (équipe rouge Steelldy, déc. 2025).

2. Budget de latence (médiane, fibre UE)

– Analyse des prix sur 847 sites : 2,34 s (contre 47 min pour un humain)

– Aller-retour de l’API de négociation (coupon, cashback) : + 0,8 s

– Paiement (remplissage automatique, contournement OTP) : en plus de 1,1 s

– Total 4,24 s avec 10× plus rapide qu’un chemin de clic humain.

3. Précision et surface de manipulation

– Précision des prix : 99,7 % (contre 94 % pour un humain, Nielsen 2025)

– Détection des frais cachés (livraison, réapprovisionnement) : et plus de 18 % mieux que les rapports des consommateurs

– Bouclier anti-« dark patterns » qui supprime les incitations du type « seulement 2 restants » vers –11 % de conversion pour les détaillants utilisant des tactiques de rareté.

III. INDICATEURS DE PÉNÉTRATION. CUBE EN TEMPS RÉEL STEELLDY

Source : 1,2 milliard de sessions de navigation/semaine, 847 points de terminaison de vente au détail, 14 langues, scraping GPT-4o et Gemini-2-Flash ; pseudonymisation conforme au RGPD.

Metric	Q-1 2025	Q-4 2025E	2030E
EU agent penetration	8 %	38 %	78 %
US agent penetration	11 %	44 %	81 %
Avg price delta vs human	–6.2 %	–9.3 %	–14.7 %
Time-to-optimal purchase	47 min	11 min	2.3 s
Retailers scraped per query	120	410	847
Network elasticity ε	–1.8	–2.3	–2.7

^{ε estimated via STEELLDY IV regression (t = –11.4, p < 0.001, n = 2.4 M baskets)}

IV. MOTEUR À COMPRESSION DE MARGE. STEELLDY MONTE-CARLO

Modèle : 10 000 trajectoires antithétiques, copule GARCH-EVT, structure par terme à 3 facteurs, choc de spread de financement ; superposition de coût réglementaire (conformité RGPD UE = +0,8 % frais d’exploitation).

Scenario label (percentile)	Agent penetration	EU hypermarket margin	Amazon retail margin
Bull (90th)	65 %	1.8 %	8.1 %
Base (50th)	78 %	0.7 %	5.2 %
Bear (10th)	88 %	0.2 %	3.4 %
Crisis (1st)	94 %	–0.1 %	2.1 %

^{Break-even opex for EU hypermarket = 1.1 % → extinction below 1 %.}

V. SURCOÛT RÉGLEMENTAIRE. MODÈLE OPEX STEELLDY

Pile des coûts de conformité pour un agent de commerce électronique à haut risque de niveau 2 (volume UE > 50 M€) :

Cost item	2025E	2030E
EU AI Act – CE mark + ISO 42001 audit	€2.4 m	€1.8 m
NIST AI-100-2 red-team (US)	€0.8 m	€0.6 m
GDPR pseudonymisation & 3-yr WORM log	€1.1 m	€0.9 m
FTC deception-sweep legal buffer	€0.5 m	€0.4 m
Total annual compliance	€4.8 m	€3.7 m
As % of EU retail revenue	0.78 %	0.51 %

^{Passed through to retailers as 0.15 % take-rate increase → further margin pressure.}

VI. MICRO étude de cas. CARREFOUR ET AUCHAN SOUS PRESSION DES AGENTS

1. Carrefour Roumanie : part des agents dans les paniers en ligne 41 % (T4 2025) – Marge d’EBITDA : 1,2 % → –0,3 % après alignement des prix piloté par les agents. Cascade de liquidation (demander nos calculs détaillés) (€ … M) :

Asset	Book value	Recovery %	Net
Real-estate (8 hypermarkets)	[…]	65 %	[…]
Inventory	[…]	75 %	[…]
Goodwill	[…]	0 %	0
Gross proceeds	[…]		[…]
Exit costs (lay-offs, penalties)	–[…]	100 %	–[…]
Net to equity	[…]

Writedown booked = €340 m → ALADDIN model error < 3 %.

2. Auchan Italie avec des parts d’agent de 44 % ; déflation du panier de –9,3 % en glissement annuel dont la Marge d’EBITDA à l’équilibre nécessaire : 5,1 % contre –2,8 % actuellement avec un écart impossible.

VII. SURVEILLANCE DES RISQUES. STEELLDY RED FLAGS

• Resserrement réglementaire : Art. 6 du DMA de l’UE avec les clauses de parité de prix pourraient être interdites qui accélère la pénétration des agents.

• Asymétrie fiscale : règle OCDE 2026 sur la valorisation au prix du marché des cryptomonnaies qui augmente la volatilité des trésoreries BTC pour les entreprises DAT.

• Réaction sociale : 1,8 million d’emplois en hypermarché dans l’UE menacés et une résistance politique, taxe potentielle de renflouement pour les travailleurs de la vente au détail (0,1 % de taxe sur les ventes).

• Course aux armements technologique : bloqueurs de bots de récupération de données (Cloudflare, Akamai) et une guerre de latence entre le chat et la souris. Steelldy estime +18 % de dépenses d’investissement en capacité serveur pour les détaillants.

Le fossé réglementaire (Réglement sur l’IA de l’UE, décret exécutif 14110 des États-Unis) ne ralentit pas l’adoption des agents, mais ils la standardisent, abaissant les barrières à l’entrée pour les orchestrateurs conformes. L‘économie des hypermarchés est mathématiquement impossible avec une marge brute inférieure à 1 %. L’extinction de 87 % de la valorisation des hypermarchés de l’UE est déjà intégrée dans le prix, mais la correction de 62 % d’Amazon ne l’est pas. Tradex en conséquence.

Références

1. Données de simulation du discount d’émission en fonction du taux de remplissage passif (α). Disponibles sur demande au contact@steelldy.com.
2. Calcul des frais d’exploitation par modèle de coût Steelldy
3. Steelldy Monte-Carlo modèle
4. Steelldy OPEX modèle