A propos de Bartholome Mark/Becher, Shmuel I., The End of Shopping (August 01, 2025). 68 William & Mary Law Review (forthcoming 2026), University at Buffalo School of Law Legal Studies Research Paper No. 2025-011 – available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5572479 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5572479:

L’article part du constat que les systèmes d’intelligence artificielle ne se contentent plus de conseiller les consommateurs. Ils deviennent des agents capables d’agir à leur place : de comparer des offres, gérer des comptes ou abonnements, réserver et conclure un achat sans validation humaine immédiate. Le shopping pourrait ainsi cesser d’être une activité distincte pour devenir un service permanent exécuté en arrière-plan. Les gains sont réels : un agent peut examiner davantage d’offres qu’un humain, lire des conditions contractuelles complexes, suivre les prix, agréger des avis, détecter des frais cachés, changer de fournisseur et coordonner de nombreux achats. À grande échelle, il pourrait même regrouper la demande de milliers d’utilisateurs et accroître leur pouvoir de négociation. La thèse des auteurs est toutefois que cette mutation ne relève pas seulement de la commodité. Le shopping remplit des fonctions économiques, psychologiques et sociales que le droit actuel, conçu pour des décisions humaines, ne protège pas adéquatement.

La première partie décrit la technologie et les facteurs favorisant son adoption. La personnalisation combine deux ensembles de données. Le premier concerne l’utilisateur : navigation, achats, localisation, appareil, caractéristiques démographiques, habitudes, goûts, personnalité et parfois état émotionnel, auxquels s’ajoutent les comportements de consommateurs similaires. Le second concerne le marché : catalogues, prix présents et passés, stocks, conditions générales, avis, contenus d’influenceurs et évaluations indépendantes. En réunissant ces informations, l’agent construit une représentation détaillée des besoins de l’utilisateur et de l’offre disponible. Le passage décisif intervient lorsque l’outil ne présente plus seulement des options, mais reçoit le pouvoir de choisir et d’exécuter. Il peut alors surveiller les besoins du ménage, renouveler ou résilier des services, acheter avant l’épuisement d’un produit ou réserver au meilleur moment.

Cette évolution est soutenue par les entreprises, qui espèrent réduire leurs coûts, augmenter les ventes et limiter les retours, et par les consommateurs, qui y voient une forte réduction du temps et des efforts nécessaires pour rechercher, comparer et conclure. Pour les auteurs, le bon point de comparaison n’est pas une machine parfaite, mais l’acheteur humain, soumis à la fatigue, au manque d’attention, aux biais et à la manipulation. Même imparfaits, les agents peuvent donc rapidement devenir plus performants que leurs utilisateurs. La transition sera progressive : chaque délégation semblera mineure, alors que leur accumulation transformera profondément le marché.

La deuxième partie examine d’abord la fonction économique du shopping. La théorie classique suppose que le consommateur choisit rationnellement les biens qui satisfont ses préférences et discipline ainsi les vendeurs, contraints d’améliorer la qualité, de réduire les prix et d’innover. Dans cette perspective, le shopping n’a pas de valeur propre. La réalité est différente. Les consommateurs disposent d’informations incomplètes, rencontrent de faux avis, des recommandations intéressées, un excès de choix et des contrats illisibles. Même informés, ils utilisent des raccourcis mentaux prévisibles et sont sensibles à la rareté, à la présentation des prix, aux marques ou aux émotions. Plus fondamentalement, leurs préférences sont souvent façonnées par le marketing, les tendances et les choix d’autrui.

Le droit américain tente de corriger ces défaillances. Le droit des marques réduit les coûts de recherche, les règles sur la publicité trompeuse combattent les fausses déclarations et diverses lois standardisent l’information sur le crédit ou les garanties. Selon les auteurs, ces instruments restent partiels, insuffisamment appliqués et constamment dépassés par l’innovation commerciale. Le manque de ressources, le lobbying et la protection constitutionnelle du discours commercial réduisent leur efficacité.

Les agents pourraient améliorer cette situation. Ils peuvent lire les clauses négligées par les humains, révéler les frais cachés, comparer les garanties et les politiques de confidentialité, automatiser une résiliation et réduire les coûts de changement de fournisseur. Ils peuvent aussi faire apparaître de petits vendeurs, ignorer certains artifices émotionnels et sélectionner selon le prix, la durée de vie ou le coût total. Mais la vulnérabilité ne disparaît pas : elle se déplace. L’agent dépend des données accessibles et des objectifs de son fournisseur. Une plateforme peut favoriser ses produits, ses partenaires, les offres sponsorisées ou les articles les plus rentables. Les vendeurs peuvent manipuler les recommandations par des contenus destinés aux modèles. Les achats passés peuvent reproduire les biais antérieurs et enfermer l’utilisateur dans un profil. L’opacité des systèmes empêche enfin d’évaluer leur loyauté. La concurrence entre agents peut limiter ces risques, mais elle ne suffit pas lorsque les utilisateurs ne peuvent ni comprendre ni contrôler le système.

Les auteurs analysent ensuite la fonction du shopping dans l’autonomie personnelle. Choisir contribue à construire et exprimer son identité : vêtements, alimentation, logement ou marques traduisent des valeurs, une appartenance ou une aspiration. Le shopping procure aussi le plaisir de l’anticipation entre la décision et la consommation, ainsi que celui de la découverte inattendue. L’automatisation peut affaiblir ces dimensions. Un agent qui déduit l’identité à partir des comportements passés risque de la figer et de confondre prédiction et volonté. Une transaction exécutée instantanément réduit le temps de projection et le sentiment d’avoir préparé son choix. Une recommandation trop personnalisée diminue l’exposition à la nouveauté et produit une chambre d’écho commerciale. Toute délégation n’est pas contraire à l’autonomie : renoncer à choisir peut être un choix raisonnable. Le problème apparaît lorsque l’agent agit de manière opaque, présente l’achat comme un fait accompli et retire à l’utilisateur la possibilité de réviser ses préférences.

La troisième dimension est sociale. Les lieux de commerce permettent des interactions, même brèves, avec les vendeurs ou d’autres clients. Le commerce en ligne conserve aussi des formes de participation sociale par les avis, les réseaux sociaux, les vidéos ou les achats partagés. Acheter pour autrui remplit une autre fonction : le cadeau exprime une attention dont la valeur dépend en partie du temps, de l’effort et du jugement du donateur. Les achats participent encore à des rites familiaux, religieux ou culturels et transmettent des vertus comme l’économie, la prudence et la capacité à négocier. Un agent peut choisir un meilleur cadeau ou obtenir un meilleur prix, mais vider l’acte de sa signification relationnelle. Il peut transformer le participant à un rituel en simple destinataire, réduire l’exposition à d’autres pratiques et supprimer le mérite attaché à la recherche d’une bonne affaire. À long terme, la délégation peut aussi appauvrir la culture économique du consommateur et ses capacités générales de comparaison et de jugement.

La dernière partie propose une réglementation adaptée aux machines. Les auteurs se concentrent sur les mesures préventives applicables aux agents généralistes et laissent de côté la responsabilité après dommage ainsi que les systèmes enfermés dans l’écosystème d’un seul vendeur. Ils signalent aussi un enjeu distributif : les consommateurs modestes peuvent bénéficier davantage des économies tout en étant plus exposés aux pratiques des plateformes dominantes.

Pour garantir un choix rationnel, les agents devraient être traités comme des biens dont la qualité est difficile à vérifier, même après usage. Les auteurs proposent des certifications et audits indépendants, éventuellement encouragés par des avantages fiscaux ou une protection conditionnelle contre la responsabilité. Ils suggèrent des « étiquettes nutritionnelles algorithmiques » indiquant l’étendue du marché consulté, les résultats par rapport à des prix de référence, les conflits d’intérêts, les produits sponsorisés et les conclusions des audits. Elles pourraient former un indice de confiance adapté à l’utilisateur. Sur le terrain de la concurrence, il faudrait interdire l’auto-préférence et le traitement discriminatoire des vendeurs tiers, rendre les classements transparents, imposer la portabilité des profils, préférences et historiques, et obliger les commerçants à fournir des données exactes dans des formats standardisés et lisibles par machine. L’objectif est d’éviter que l’agent devienne une infrastructure contrôlée par quelques plateformes.

Pour préserver l’autonomie, le droit devrait aussi orienter la conception. Les agents pourraient intégrer les valeurs éthiques de l’utilisateur, annoncer les achats à venir, prévoir un délai avant exécution, demander confirmation pour les opérations inhabituelles, permettre de corriger le profil et proposer un mode d’exploration ou un réglage de nouveauté. Les auteurs relient cette exigence à l’accès aux données. Un agent nourri surtout de contenus synthétiques ou anciens risque de se dégrader et de reproduire le passé. Ils estiment donc que l’entraînement sur des œuvres protégées, lorsqu’il sert à extraire des tendances et à produire des recommandations sans reproduire les œuvres, devrait relever du fair use. La décision Warhol de la Cour suprême a rendu cette solution incertaine ; si les tribunaux refusent de distinguer l’entraînement fonctionnel d’une réutilisation expressive, le Congrès devrait créer une exception. Il devrait également autoriser au niveau fédéral la collecte automatisée lorsque les données sont publiquement accessibles, factuelles et utilisées pour un système au service des consommateurs. Cette règle clarifierait la portée des fichiers robots.txt et des clauses « do not train », sous réserve de limites contre les usages abusifs.

Enfin, les auteurs veulent maintenir la dimension sociale. Les agents pourraient intégrer des recommandations de proches ou de groupes, permettre une navigation commune, organiser des achats collectifs et rappeler des objectifs de prudence. Mais certaines décisions exigent une présence humaine. Tout agent devrait donc comporter un bouton d’arrêt permettant de désactiver l’automatisation pour une transaction, une période, un lieu ou une relation, et de soustraire certains espaces à la surveillance. Le système pourrait signaler qu’un cadeau a été choisi en « mode humain ». Les réglages par défaut devraient préserver l’intervention humaine lorsque l’achat touche aux relations personnelles, aux rites, aux convictions politiques ou à la vie privée, tout en laissant l’automatisation fonctionner pour les opérations routinières.

Au-delà de ce contrôle individuel, les auteurs défendent un « interrupteur » institutionnel. L’État pourrait limiter certains usages lorsque la délégation menace l’apprentissage du jugement, la sociabilité ou la culture civique. Ils envisagent une vérification de l’âge et l’interdiction d’agents autonomes pour les mineurs non supervisés, des certifications périodiques permettant de retirer du marché les systèmes trop intrusifs ou trop orientés vers la consommation, ainsi que des clauses d’expiration imposant au législateur de réexaminer régulièrement le dispositif. Leur modèle suit une progression : information et rapports aux autorités, portabilité et standardisation des données, contrôles de conception comme le bouton d’arrêt ou le réglage de nouveauté, puis mesures impératives telles que limites d’âge, certification obligatoire et clauses de révision.

La conclusion n’annonce donc pas la disparition de tout achat, mais la rupture du lien traditionnel entre transaction, expérience et relation sociale. Pour les auteurs, le droit doit conserver les gains d’efficacité de l’agent autonome sans laisser l’optimisation commerciale remplacer la concurrence, l’autodétermination et les pratiques humaines qui donnent au shopping une portée dépassant la simple acquisition.

Me Philippe Ehrenström, avocat, LLM, CAS en Droit et Intelligence artificielle, CAS en Protection des données – Entreprise et administration