Amazon $AMZN a annoncé mercredi qu'elle partage la technologie derrière son assistant IA Alexa for Shopping avec des détaillants externes via un nouveau produit AWS appelé AWS Agentic Shopping Assistant.
L'Assistant de Shopping Agentic d'AWS regroupe l'architecture derrière Alexa pour le Shopping, et Kate Spade l'a déjà déployé.

Matthias Balk/Picture Alliance via Getty Images
Amazon $AMZN a annoncé mercredi qu'elle partage la technologie derrière son assistant IA Alexa for Shopping avec des détaillants externes via un nouveau produit AWS appelé AWS Agentic Shopping Assistant.
L'Agentic Shopping Assistant d'AWS a été construit en utilisant les mêmes fondations et apprentissages derrière Alexa for Shopping, donnant aux détaillants accès à une technologie IA éprouvée et à grande échelle adaptée à leur catalogue spécifique et à leur clientèle.
Les détaillants utilisant le service ont accès au code sous-jacent, aux principes de conception et au savoir-faire opérationnel développés grâce à Alexa for Shopping, leur permettant de créer des outils de commerce conversationnel calibrés à leur propre inventaire, identité et clients, a déclaré l'entreprise. Amazon a indiqué que les détaillants peuvent lancer en environ 60 jours avec le soutien du centre d'innovation AWS Generative AI, plutôt que de prendre des années de développement à partir de zéro.
Kate Spade, appartenant à Tapestry, est le premier détaillant à déployer l'outil en production. Le 13 avril, Tapestry a lancé le Kate Spade AI Gift Concierge, construit sur le modèle Claude Haiku 4.5 d'Anthropic en utilisant Amazon Bedrock, a déclaré l'entreprise. L'assistant engage les acheteurs dans une conversation sur l'occasion, le destinataire et le style pour générer des recommandations de produits, ciblant l'expérience d'achat de cadeaux. D'autres détaillants sont actuellement en phase de test, a déclaré Amazon.
« Nous sommes enthousiasmés par les possibilités que le commerce agentique peut apporter à nos clients », a déclaré Yang Lu, directeur de l'information et du numérique chez Tapestry, dans un communiqué. « AWS a apporté la recette, mais ensemble nous avons construit la personnalisation dont nos consommateurs avaient besoin. »
La stratégie de commercialisation fait écho à un plan plus large qu'Amazon a répété à plusieurs reprises, selon CNBC — créer quelque chose pour ses propres opérations et finalement le transformer en une ligne de produits, une trajectoire qui s'est déjà jouée avec l'informatique en nuage, la technologie de magasin sans caissier et les services logistiques.
Amazon a déclaré que les sessions d'achat conversationnelles convertissent à 3,5 fois le taux de la recherche par mots-clés traditionnelle et a présenté le produit comme un moyen pour les détaillants de maintenir des relations directes avec les clients plutôt que de céder l'expérience d'achat à des plateformes d'IA tierces. Amazon a également fait valoir que les détaillants ont un avantage informationnel concurrentiel — une expertise accumulée sur leurs propres produits et acheteurs — que les systèmes d'IA à usage général sont intrinsèquement incapables de reproduire.
Quartz a rapporté plus tôt ce mois-ci qu'Amazon a rebaptisé son chatbot Rufus en Alexa for Shopping, intégrant directement l'assistant dans la barre de recherche principale d'Amazon et ajoutant des fonctionnalités telles que des comparaisons de produits côte à côte, des aperçus générés par l'IA, jusqu'à une année d'historique des prix, et une fonctionnalité Acheter pour Moi qui peut compléter des achats sur des sites de détaillants tiers. Alexa for Shopping s'est appuyée sur 300 millions de clients qui ont utilisé Rufus en 2025 et a généré près de 12 milliards de dollars de ventes supplémentaires pour Amazon l'année dernière, a déclaré la société.
Dans le commerce de détail, le tableau concurrentiel est fragmenté, selon CNBC, avec des acteurs majeurs tels que Walmart $WMT, Target $TGT et Gap $GPS développant simultanément des capacités d'IA propriétaires et concluant des accords avec des plateformes externes, y compris OpenAI et Google $GOOGL.
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