Le Universal Commerce Protocol est abstrait tant qu'on ne le place pas à côté d'une vraie tâche d'achat. Ci-dessous, huit cas d'usage concrets où des agents opèrent déjà en commerce. Chacun liste ce que fait l'agent, ce qu'il lit chez le marchand, et ce que le marchand doit donc exposer.
1. Découverte produit conversationnelle
Exemple. Un utilisateur demande à ChatGPT ou Perplexity « meilleurs casques à réduction de bruit sous 300 € avec mode aide auditive ».
- L'agent lit : titres produit, attributs techniques (ANC, transparence, aide auditive), prix, disponibilité, confiance marque.
- Le marchand expose : PDPs à attributs typés, JSON-LD Product/Offer, entrées de flux avec specs complètes, retours structurés.
2. Comparaison cross-marchand
Exemple. Un utilisateur demande à l'agent de comparer trois vestes de pluie chez Patagonia, Arc'teryx et une DNVB, sous 200 €, livraison en France avant vendredi.
- L'agent lit : GTINs pour la déduplication, specs techniques, fenêtres de livraison par région, retours.
- Le marchand expose : cohérence des GTIN, shipping rate settings à granularité régionale, parité de prix entre PDP et flux.
3. Approvisionnement et réassort B2B
Exemple. L'agent d'un groupe de restaurants réassort automatiquement des gants jetables chaque mardi dans un budget de 500 €.
- L'agent lit : paliers de prix en gros, disponibilité au SKU, endpoints de compte B2B, comportement facture et TVA.
- Le marchand expose : API catalogue B2B, tarification par palier, SKUs stables, API facture, credentials scopés agent.
4. Cadeau sous contrainte
Exemple. Un utilisateur dit « trouve un cadeau d'anniversaire sous 80 € pour un amateur de papeterie japonaise, livré à Berlin avant samedi, sans emballage plastique ».
- L'agent lit : catégorisation, attributs durabilité, métadonnées d'emballage, éligibilité livraison express.
- Le marchand expose : placement taxonomique enrichi, attributs matière/emballage, heures limites d'expédition.
5. Surveillance de prix et achat déclenché
Exemple. Un agent surveille le prix d'un SKU sneaker précis et achète quand il passe sous 120 €.
- L'agent lit : historique de prix, fraîcheur du prix courant, disponibilité, acceptation agent-pay.
- Le marchand expose : champs
price_effective_untilprécis, flux temps réel, webhooks de changement de prix, support des credentials de paiement agent.
6. Renouvellement d'abonnement et substitution
Exemple. L'agent d'un foyer renouvelle un abonnement de vitamines et substitue quand le SKU préféré est en back-order.
- L'agent lit : termes d'abonnement, éligibilité à la substitution, état stock, date d'expédition attendue.
- Le marchand expose : métadonnées d'abonnement structurées, politique de substitution, API inventaire avec champs ETA.
7. Après-vente — retours et garantie
Exemple. Un agent initie une réclamation garantie pour un blender cassé au nom d'un utilisateur, en fournissant la preuve d'achat.
- L'agent lit : termes de garantie, endpoint de réclamation, historique de commandes, identité de l'acheteur initial.
- Le marchand expose : champs garantie structurés, API retours/réclamation, authentification agent pour le compte d'un utilisateur.
8. Merchandiser augmenté par agent (côté marchand)
Exemple. L'agent interne d'un marchand (style Shopify Sidekick) audite son catalogue, propose de l'enrichissement d'attributs et flagge les GTIN manquants.
- L'agent lit : PIM interne, diagnostics de flux, catalogues publics concurrents.
- Le marchand expose : (à son propre agent) accès PIM authentifié, endpoints d'écriture, logs d'audit.
Leçons transversales
À travers les huit :
- Les politiques structurées sont lues dans chaque scénario — pas un nice-to-have.
- La fraîcheur de prix et de stock est le point de panne le plus fréquent.
- L'authentification agent — agent-en-tant-qu'agent et agent-au-nom-de-l'utilisateur — est l'arête vive.
- Les scénarios B2B sont techniquement plus avancés que le grand public parce que les APIs d'achat existent déjà.
Traduisez cela en étapes concrètes via la checklist de readiness et les bonnes pratiques.