Le retour à la réalité de DoorDash sur le commerce par agents est intervenu lors de sa conférence téléphonique sur les résultats du troisième trimestre : les outils d’IA externes n’ont généré que « plusieurs centaines » de commandes au total, selon le cofondateur et PDG Tony Xu.¹ Pour une plateforme qui affirme effectuer environ 3 millions de livraisons par jour, ce chiffre est à peine perceptible.

Le message de Xu n’était ni un rejet ni une reddition. « Il ne faut jamais lutter contre la gravité », a-t-il déclaré à propos des évolutions technologiques. « Mais en même temps, il ne faut pas être dans le déni. »¹ Selon lui, les preuves immédiates montrent que les clients continuent très largement de se rendre directement sur l’application DoorDash pour commander de la nourriture.

Cet écart reflète les limites pratiques du déploiement actuel. Le connecteur Model Context Protocol de DoorDash, qui permet à certains services d’IA tiers de passer des commandes via la plateforme, n’a été introduit que récemment et n’est accessible qu’à un petit groupe de premiers partenaires bêta, la commande de déjeuners d’entreprise figurant parmi ses principaux usages.² Les agents externes doivent sinon emprunter une voie plus contraignante via le web.

DoorDash n’a pas attendu que des tiers valident le modèle. L’entreprise a présenté un agent CLI en juillet, lancé son outil de commande par texte en septembre et déployé Ask DoorDash au cours de l’été. Le chatbot peut constituer un panier à partir de la photo d’une recette ou faire des suggestions à partir d’une demande générale, comme un dîner pour une famille de quatre personnes.¹

L’entreprise n’a divulgué aucun total de commandes comparable pour ces outils internes, mais affirme que les paniers Ask DoorDash sont constitués cinq fois plus vite, avec des commandes dont la valeur du panier est près de 50 % plus élevée et qui comportent environ 60 % d’articles uniques supplémentaires par rapport aux commandes traditionnelles des mêmes consommateurs.²

Le contraste est saisissant : les agents tiers n’ont pas encore généré de volume, tandis que DoorDash voit des signes que sa propre IA peut améliorer les achats. L’argument à plus long terme de Xu est que les agents pourraient se révéler plus utiles pour les achats nécessitant une réflexion approfondie, où ils peuvent travailler de manière proactive en arrière-plan — et non pour la tâche rapide et habituelle consistant à commander le dîner.²