Malgré tout ce qui se dit sur les agents d'IA qui feront vos courses, les vrais chiffres restent minuscules pour l'instant. Le PDG de DoorDash, Tony Xu, a dit aux analystes que les agents d'IA tiers n'ont généré que quelques centaines de commandes sur tout le temps où ils l'ont pu, contre les près de 1 milliard de commandes que l'appli a traitées rien qu'au troisième trimestre 2026. C'est un utile retour au réel sur l'achat par agent : pour un achat rapide et habituel, les gens ouvrent encore l'appli eux-mêmes.
La façon dont Xu lui-même le présente est la partie la plus parlante. Il a qualifié les commandes par agent de cas d'usage très faible, et a dit voir un vrai potentiel pour les agents d'IA dans les achats à longue réflexion, les décisions majeures où un agent pourrait travailler en arrière-plan en votre nom. Commander le dîner est le type de tâche inverse : simple, fréquent et rapide, et il a dit que pour cela les clients ont tendance à venir directement sur DoorDash. L'écart entre une commande de repas hebdomadaire et une décision d'achat de plusieurs mois est justement là où se situe la valeur d'un agent.
Pour être juste envers les concepteurs d'agents, la tuyauterie est à peine en place. DoorDash n'a lancé son connecteur Model Context Protocol que moins d'un mois avant l'appel, une façon standard pour des outils d'IA externes de commander via sa plateforme, et il reste limité à un petit nombre de partenaires en bêta précoce, surtout utilisé pour fluidifier les commandes de déjeuner d'entreprise. Sans ce lien, un agent doit piloter le site à la main, ce qui est plus lent et plus fragile. Les quelques centaines de commandes en disent donc plus sur la nouveauté et le caractère restreint du connecteur que sur un quelconque plafond de demande.
DoorDash ne reste pas immobile sur l'IA elle-même. Son propre assistant Ask DoorDash, lancé cet été, peut par exemple monter un panier à partir de la photo d'une recette ou suggérer une commande à partir d'une description vague, et l'entreprise dit que ce genre d'outil aide les clients à découvrir des restaurants qu'ils n'ont pas essayés. L'idée est que DoorDash voit plus de valeur dans l'IA au sein de sa propre appli que dans le fait de confier le client à un agent externe.
La lecture honnête est que le chiffre est un instantané, pas un verdict. Un connecteur vieux de quelques semaines et ouvert à une poignée de partenaires ne peut pas montrer ce que serait la demande à grande échelle, et la livraison de repas est peut-être tout simplement le mauvais cas de test, puisque Xu lui-même pointe des achats plus grands et plus lents comme meilleur usage. Malgré tout, la charge de la preuve pèse sur les concepteurs d'agents. La comparaison à retenir est la première commande en ligne timide de Pizza Hut en 1994, qui paraissait anodine à l'époque et représente aujourd'hui l'essentiel de ses commandes, si bien que les quelques centaines d'aujourd'hui pourraient se lire très différemment dans une décennie, ou pas.