The French Competition Authority has issued a comprehensive opinion on the AI agents sector, welcoming the European Commission’s preliminary stance to bring AWS and Azure under the Digital Markets Act (DMA) and urging Brussels to extend its scrutiny to Model-as-a-Service (MaaS) marketplaces. The opinion, based on a public consultation with some 40 stakeholders, maps the competitive dynamics, risks, and regulatory levers shaping the agent ecosystem.

API-based access to generative models lowers initial barriers but creates dependency: providers control performance, updates, pricing, and can impose restrictive terms. Open models offer an alternative but may “not be sufficient to stay technologically competitive in the long term,” the authority warns.

Vertical integration gives deep-pocketed players structural advantages. Pre-installing agents on devices—like Perplexity on Samsung smartphones—or embedding them in operating systems, browsers, and messaging apps accelerates user acquisition, fuelling the feedback loops essential for model improvement. Exclusive data partnerships (OpenAI with Le Monde and Prisma Media, Meta with Reuters, Mistral with AFP) and privileged search-engine access further tilt the field. The DMA’s Article 6, which mandates data sharing by gatekeepers, could rebalance data asymmetries, especially after the Commission’s recent instructions to Google granting chatbot developers access to search data.

Freemium pricing encourages users to run multiple agents in parallel, partially mitigating lock-in. Yet substitution remains difficult. Data portability tools have appeared—Anthropic’s knowledge-import feature and Google’s Gemini equivalent—but they rely on provider cooperation and do nothing for concurrent multi-agent use.

AI agents increasingly act as entry points to third-party services via mini-apps, raising disintermediation fears. While agents do not yet autonomously select providers, their answers satisfy many user queries. The authority notes that news sites receive less than 1% of traffic from AI agents (INA, 2025), compared to 20% from Google Search and News. Agents could also refuse to distribute certain services or impose restrictive conditions. A related risk is “conversational advertising”—click-to-chat ads that blur the line between organic responses and paid promotions.

Source transparency is minimal. Ranking criteria, partnership influences, and prioritisation rules remain opaque, with “no established criteria to guarantee effective visibility.” Recommendations typically surface far fewer sources than classic search results, lacking pagination or diversity unless explicitly prompted.

Vertically integrated firms could self-preference their agents, tie services to agent use, or lock out rivals technically and contractually. Amazon blocked third-party agents from its marketplace and obtained a US injunction against Perplexity. Predatory pricing also looms, as agents are often bundled free or cheaply within larger software suites.

As agents’ remit expands, technical standardisation is coalescing around agentic commerce, but governance risks being captured. Open-source protocols have multiplied: OpenAI’s Universal Commerce Protocol and Agentic Commerce Protocol (with Stripe), Anthropic’s “Project Deal”, and payment-led initiatives like Visa’s Trusted Agent Protocol, Amex’s Agentic Commerce Experiences, and Mastercard’s AP4M. In France, true agentic commerce—where agents autonomously complete purchases—does not yet exist; agents mostly redirect to merchant sites, which currently draw under 5% of traffic from them. The disintermediation threat is partial but real, eroding customer knowledge and journey control, though this mirrors earlier shifts from search engines and price comparators.

The authority’s own tests underlined source diversity shortfalls. Across 500 queries to ChatGPT and Gemini on electronics, appliances, hotels, and transport, source variety swung wildly: for 100 transport queries, OpenAI cited 42 domains, Gemini 112; for 50 accommodation queries, 152 versus 276. Price comparators dominated—Gemini cited Idealo in 87% of responses. This concentration may reflect that under 1% of web pages reliably enable agentic product recommendations (Mirakl, 2026).

Algorithmic collusion is currently theoretical. Agents could eventually fix prices on the seller side and negotiate on the buyer side, but they lack true negotiation capabilities and user representation. A nearer-term concern is automated repeat purchases that limit competition.

The authority recommends using existing regulatory tools, citing the effective interim measures against Meta in Italy and at EU level. If new rules are needed, it favours soft law—guidelines or DMA-style specification procedures with stakeholder input. It calls for vigilance over big tech’s equity stakes and partnerships in agent firms, guarantees for rival agents within integrated ecosystems, and equitable access to distribution channels. Crucially, it advocates examining whether certain MaaS platforms should be designated as DMA gatekeepers, given that major agent developers also control the underlying generative models.

La Commission européenne veut soumettre AWS et Azure au DMA… et c’est tant mieux, d’après l’Autorité de la concurrence.

Cette dernière « accueille favorablement » la position préliminaire de Bruxelles. Et l’invite une nouvelle fois à étendre sa réflexion aux places de marché de modèles d’IA (MaaS, Model as a Service). En toile de fond, la publication d’un avis sur le secteur des agents d’IA.

Les API réduisent les barrières à l’entrée… ou pas

L’Autorité de la concurrence s’était autosaisie en janvier. Elle a collecté, dans le cadre d’une consultation publique, les retours d’une quarantaine de parties prenantes.

Si l’accès à des modèles par API réduit les barrières à l’entrée, leur adaptation et leur intégration peut nécessiter des investissements importants. Leurs fournisseurs contrôlent par ailleurs la performance technique, les mises à jour et la politique tarifaire. En plus de pouvoir intégrer des clauses restrictives dans leurs conditions d’utilisation.

Les modèles ouverts évitent cet écueil, mais pourraient « ne pas être [suffisants] pour rester compétitif à long terme sur le plan technologique », estime l’Autorité de la concurrence.

Données, recherche, préchargements… La mécanique de l’intégration verticale

Sur le principe de la boucle de rétroaction, atteindre une masse critique d’utilisateurs est indispensable à l’amélioration continue des agents d’IA. En la matière, l’intégration verticale – dans les OS, les navigateurs, les messageries, les boutiques d’applications, etc. – procure des avantages structurels majeurs. Les partenariats visant à préinstaller des agents d’IA sur des appareils peuvent renforcer ces barrières. L’Autorité de la concurrence mentionne, à ce sujet, le préchargement de Perplexity sur des smartphones Samsung.

L’accès à des technologies de moteur de recherche est un autre avantage potentiel. Comme l’accès à des sources de données spécialisées. Par exemple grâce à des partenariats avec les éditeurs de presse (OpenAI avec Le Monde et Prisma Media, Meta avec Reuters et CNN, Mistral AI avec l’AFP…).

Le DMA pourrait limiter l’asymétrie des données accessibles aux éditeurs d’agents IA tiers, veut croire l’Autorité de la concurrence. L’article 6 prévoit effectivement un accès des utilisateurs professionnels aux données que génèrent les contrôleurs d’accès. Ainsi que le partage des données de recherche avec les moteurs tiers. La Commission européenne a récemment communiqué à Google des instructions qui vont dans ce sens, avec les chatbots IA parmi les bénéficiaires potentiels.

Le freemium, réponse partielle au verrouillage

Chez le grand public comme chez les professionnels, la tendance est à utiliser plusieurs agents d’IA en parallèle. Favorisée par la prééminence du modèle freemium, cette pratique est de nature à limiter les effets de verrouillage. Mais elle ne signifie pas qu’il est facile de substituer un agent à un autre.

Des outils de portabilité des données ont émergé. En mars, Anthropic a commencé à en promouvoir un qui permet d’importer des connaissances d’un autre agent. Depuis mai, Google propose, en France, un service similaire dans Gemini. Ces fonctionnalités dépendent toutefois du bon vouloir des acteurs du marché, qui peuvent choisir de les bloquer. Elles ne sont en outre pas utiles lorsqu’on utilise plusieurs agents en parallèle.

Un risque de désintermédiation… limité en l’état

Les « mini-apps » de ChatGPT en témoignent : les agents d’IA deviennent des points d’entrée pour accéder à des services tiers sans quitter l’environnement. Même si en l’état, les systèmes ne choisissent pas de manière autonome quels fournisseurs activer, il existe un risque de désintermédiation. D’autant plus que les réponses des agents semblent satisfaire une grande partie des requêtes. L’Autorité de la concurrence en veut pour preuve que les sites de presse reçoivent moins de 1 % de leur trafic en provenance des agents IA (INA, 2025), contre 20 % issu de Google Search et Actualités (Alliance de la presse d’information générale, 2025).

Dans la même logique, les agents d’IA pourraient façonner les usages en refusant de distribuer certains services ou en imposant des conditions restrictives. Pourrait aussi naître un risque de confusion entre contenus organiques et contenus publicitaires. L’Autorité de la concurrence évoque, sur ce point, la notion de « publicité conversationnelle », actuellement en test. Elle permet, en cliquant sur une pub, de lancer un dialogue avec l’annonceur. Et pourrait, dans ces conditions, être perçue comme un prolongement de l’agent IA (comme une de ses recommandations).

Le flou sur l’exposition des sources

Les règles de référencement, de partenariats et de priorisation pour l’affichage des contenus apparaissent peu transparentes pour l’Autorité de la concurrence. Qui affirme ainsi qu’il « ne semble pas exister actuellement de critères établis pour garantir aux sites une visibilité efficace ».

La manière dont sont présentées les recommandations limite le nombre et la diversité des sources, ajoute-t-elle. Sans instructions spécifiques, il n’y a pas, comme sur les moteurs de recherche, une liste d’au moins 10 liens avec possibilité de visiter les pages de résultats suivantes.

De la vente liée à l’éviction par les prix, un terreau potentiel de stratégies anticoncurrentielles

Les entreprises à forte intégration verticale pourraient favoriser leurs agents au sein de leurs services (autopréférence). Mais aussi empêcher l’accès à un service sans un agent associé (ventes liées et groupées). Il existe également un risque de verrouillage contractuel et technique (API limitées pour les concurrents externes, par exemple). Illustration avec Amazon, qui a bloqué l’accès à sa marketplace pour les agents d’IA tiers. Il a même attaqué Perplexity devant la justice US et a obtenu une injonction en première instance.

L’Autorité de la concurrence appelle aussi à la vigilance sur les modalités de commercialisation des agents d’IA. En l’état, ils sont souvent inclus gratuitement ou à moindre coût dans les suites logicielles. Les entreprises concernées peuvent toutefois décider de pratiquer une stratégie d’éviction par les prix.

Garder l’œil sur la gouvernance des protocoles du commerce agentique

À mesure que le rayon d’action des agents d’IA s’élargit, une standardisation technique s’opère… avec la possibilité qu’un acteur ou un petit groupe d’acteurs dominant en capture la gouvernance. Un risque à surveiller en particulier dans le domaine du « commerce agentique ».

Il n’y a pas encore, sur le marché français, de tels services au sens où l’entend l’Autorité de la concurrence : en l’état, les agents redirigent vers les sites marchands. Ces derniers n’en tirent néanmoins, pour le moment, q’une part infirme de leur trafic (moins de 5 % en France).

De par cette redirection, le risque de désintermédiation semble actuellement partiel. Les sites marchands font tout de même face à une dégradation potentielle de la connaissance du client et du contrôle sur son parcours. Des risques cependant pas nouveaux. Moteurs de recherche, comparateurs de prix et agrégateurs les ont déjà posés, sans désintermédier totalement les sites marchands.

Les e-commerçants, pas tous à la même enseigne

Le problème de diversité des sources peut compliquer la valorisation des catalogues des sites e-commerce. Elle dépend des thématiques. L’Autorité de la concurrence l’a expérimenté en posant 500 questions à ChatGPT et à Gemini. 300 indiquant une volonté d’achat et 200 relatives à la poursuite du parcours. Le tout sur 4 thématiques : « produits électroniques », « produits électroménagers », « réservation d’hôtels et d’hébergements » et « réservation de transports ».

Sur 100 questions dans les transports, OpenAI a cité 42 domaines ; Gemini, 112. Sur 50 questions dans l’hébergement, OpenAI en a cité 152 ; Gemini, 276.

Les comparateurs de prix sont très présents dans les sources citées. Chez Gemini, Idealo l’est dans 87 % des réponses. Le Dénicheur et 123comparer.com, chacun dans 44 %. Le manque de variété a peut-être à voir avec le peu de pages permettant aux agents de recommander des produits de manière fiable (moins de 1 % ; Mirakl, 2026).

Une vague de protocoles en puissance pour le commerce agentique

Avec UCP (Universal Commerce Protocol) et ACEP (Agentic Commerce Protocol), OpenAI ont ouvert la voie à des protocoles communs.

Open source et décentralisé, UCP a fait ses débuts officiels en janvier. Développé au sein d’une coalition d’acteurs de la tech, du commerce en ligne et des systèmes de paiement (Carrefour, Shopify, Stripe, Visa, Walmart…), il repose principalement sur la déclaration de capacités au sein d’un fichier hébergé dans le dossier well-known.

Également open source, ACP a fait ses débuts en septembre 2025. OpenAI et Stripe le codéveloppent. Les marchands doivent demander à y participer, puis soumettre leur catalogue via des flux de données et mettre en place des API permettant de réaliser les tâches jusqu’à la finalisation de la commande.

Du côté d’Anthropic, on a lancé une expérimentation « Project Deal » pour des transactions entre agents d’IA représentant à la fois acheteur et vendeur.

Les fournisseurs de services de paiement sont aussi sur les rangs. En 2025, Visa a introduit le Trusted Agent Protocol. En avril, Amrcian Express a lancé Agentic Commerce Experiences. Puis en juin, Mastercard a poussé AP4M (Agent Pay for Machines).

La collusion algorithmique, un risque encore théorique

La question de la désintermédiation prend une portée particulière pour les renouvellements d’achats. Certains agents peuvent les programmer, au risque de limiter la concurrence sur les produits concernés.

On ne peut pas non plus exclure le risque de collusion algorithmique. Cela pourrait se réaliser si les agents devenaient, du côté vendeur, des outils de fixation de prix et de mise en avant de produit. Et si, côté acheteur, ils négociaient les prix tout en recommandant des produits. Actuellement, toutefois, faute de capacités de négociation et de véritable représentation de l’utilisateur dans l’acte d’achat, la mise en place de pratiques d’entente par voie algorithmique reste une hypothèse.

S’inspire des procédures de « spécification » du DMA

L’Autorité de la concurrence appelle à mobiliser le cadre réglementaire existant. Elle considère que les procédures engagées contre Meta en Italie puis au niveau de l’UE « témoignent de la capacité des autorités à intervenir dans des délais relativement courts et à obtenir des résultats effectifs, en particulier par le recours à des mesures provisoires ».

L’autorité juge que s’il fallait adopter des mesures spécifiques, les instruments de droit souple, comme les lignes directrices, seraient à privilégier. Ou bien des mécanismes de concertation avec les parties prenantes, à l’image des procédures de « spécification » que prévoit le DMA.

Soumettre certaines plates-formes MaaS au DMA ?

L’Autorité de la concurrence incite à la vigilance quant aux prises de participation des grandes entreprises du numérique au sein d’éditeurs d’agents IA. Ainsi qu’aux partenariats entre ces acteurs. Elle souhaite aussi que soit garantie la possibilité pour les utilisateurs d’exploiter des agents concurrents de ceux intégrés par défaut au sein de l’écosystème de ces grandes entreprises.

Autre souhait : favoriser un accès équitable aux canaux de distribution des agents d’IA. C’est là qu’intervient la proposition de soumettre certaines plates-formes MaaS au DMA. Motif : plusieurs grands acteurs éditeurs d’agents exercent un contrôle sur les modèles génératifs sous-jacents.

Illustration générée par IA

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