DoorDash : quelques centaines de commandes seulement via des agents IA

Les acteurs de l’IA promettent des assistants capables de faire nos achats à notre place. Chez DoorDash, l’application de livraison de repas, le premier chiffre d’usage est minuscule : quelques centaines de commandes seulement sont passées par des agents IA venus de l’extérieur. Un décalage utile à connaître avant d’investir dans ces outils.

Quelques centaines de commandes, pour près d’un milliard

En jeu pour le lecteur : savoir si les agents IA qui achètent sont déjà une réalité commerciale ou encore une promesse. Un premier chiffre existe, et il est faible.

Selon Ars Technica, le cofondateur et PDG de DoorDash, Tony Xu, a répondu à une question d’analyste lors de la présentation des résultats du troisième trimestre, jeudi. Il a déclaré que « les agents IA génèrent plusieurs centaines de commandes » sur DoorDash depuis qu’ils sont en service. Il a lui-même qualifié cela de « très faible cas d’usage ».

Pour mesurer l’écart, DoorDash a traité tout juste moins d’un milliard de commandes au seul troisième trimestre 2026, toujours selon Ars Technica. Les deux chiffres ne couvrent pas la même période : les agents sont comptés depuis leur mise en service, le milliard sur trois mois. La comparaison donne donc un ordre de grandeur, pas un pourcentage exact. Même en retenant 999 commandes, on resterait sous une commande sur un million.

En clair : à ce stade, les agents externes ne pèsent presque rien dans l’activité de DoorDash.

Un agent IA qui commande à votre place, c’est quoi ?

En jeu : comprendre de quoi on parle, car le mot « agent » est utilisé à toutes les sauces.

Un chatbot répond à une question. Un agent IA, lui, agit. Il s’appuie sur un grand modèle de langage (le type d’IA derrière les assistants conversationnels, souvent abrégé LLM) pour comprendre une demande, puis il enchaîne les actions : ouvrir un site, choisir des produits, remplir un panier, valider.

Un exemple du quotidien, imaginé pour l’illustration : vous écrivez à votre assistant « un dîner pour quatre vendredi, sans porc, moins de 60 euros ». L’agent parcourt les restaurants, compose le panier et passe la commande, sans que vous ouvriez l’application.

Pour faciliter ce genre de tâche, DoorDash a lancé il y a moins d’un mois un connecteur fondé sur le Model Context Protocol (MCP). C’est une sorte de prise standard et ouverte : n’importe quel outil d’IA tiers peut s’y brancher pour commander sur la plateforme. Sans ce lien, un agent doit passer par l’interface web, avec plus d’efforts. Ce connecteur n’est disponible que pour un petit nombre de « partenaires en bêta précoce » et sert surtout à simplifier des commandes de repas en entreprise, précise Ars Technica.

Pourquoi si peu d’usage ? Ce que dit la source, et ce qu’elle ne dit pas

En jeu : ne pas tirer de ce chiffre une conclusion plus large que ce qu’il permet.

L’article avance deux éléments d’explication.

• La nouveauté. Le connecteur a moins d’un mois et son accès est restreint. Ars Technica reconnaît qu’il faut être « juste envers les partisans de l’IA » : difficile de juger un usage qui vient à peine d’ouvrir.
• La simplicité de la tâche. Tony Xu estime que les agents pourraient être vraiment utiles pour les « achats à longue réflexion » et les grandes décisions, où ils travailleraient « en arrière-plan, de façon proactive ». Mais pour une tâche aussi simple que commander à manger, dit-il, les clients viennent « directement » sur DoorDash.

L’article ne documente pas d’autres raisons. La confiance (laisser une machine dépenser notre argent) ou l’habitude (on a déjà l’application sur son téléphone) sont des hypothèses plausibles, mais elles restent des questions ouvertes : aucune donnée de la source ne les confirme.

Un autre point mérite l’attention. Le chiffre de Tony Xu exclut les outils d’IA propres à DoorDash. Parmi eux, « Ask DoorDash », lancé cet été, peut par exemple construire un panier à partir de la photo d’une recette ou proposer une commande à partir d’une description floue comme « dîner pour une famille de quatre personnes ».

L’entreprise ne publie pas de statistiques détaillées sur cet outil, mais affirme que les paniers y sont bâtis « cinq fois plus vite ». Selon elle, les commandes faites avec Ask DoorDash ont une valeur moyenne supérieure de près de 50 % et contiennent environ 60 % d’articles différents en plus que les commandes habituelles des mêmes clients. Près de la moitié aboutissent dans des « adresses locales que le client n’avait jamais essayées ». Ce sont des chiffres de l’entreprise, sans volumes, donc à lire comme tels.

En clair : l’IA semble s’installer d’abord à l’intérieur de l’application, là où DoorDash la contrôle, plutôt que via des agents extérieurs. Les volumes manquent pour l’affirmer.

Ce qu’un commerce ou une PME peut en retenir

En jeu : décider s’il faut investir maintenant dans des outils pour « vendre aux agents ». Voici des pistes de lecture, à nuancer selon votre activité. Elles ne viennent pas toutes de la source.

Un chiffre, une plateforme, un secteur. Il s’agit d’une seule entreprise et d’un seul usage, la commande de repas. Rien ne dit que la vente de services, de voyages ou d’équipements suivrait la même courbe. Tony Xu lui-même distingue les achats simples et les décisions longues.

Les standards baissent le coût d’entrée. Si un connecteur ouvert comme le MCP se généralise, être joignable par des agents deviendra peut-être une option technique peu coûteuse. Attendre qu’un standard s’impose évite de payer un développement sur mesure pour un canal encore vide.

Le test vaut mieux que le pari. Avant de dépenser, une PME peut regarder ses propres données : d’où viennent les commandes ? Combien passent par le site, par téléphone, par une plateforme tierce ? Combien, éventuellement, par un assistant ? Si la réponse est « aucune » aujourd’hui, c’est une information en soi.

L’histoire n’est pas écrite. Ars Technica rappelle les premiers essais de commande en ligne de Pizza Hut en 1994 : personne n’aurait alors imaginé qu’aujourd’hui plus de la moitié de ses commandes se feraient en ligne. Les agents pourraient suivre le même chemin, ou non. Tony Xu résume : « on ne doit jamais combattre la gravité », mais « on ne veut pas non plus être dans l’illusion ».

La question à garder en tête pour les prochains trimestres : ce chiffre de « plusieurs centaines » restera-t-il anecdotique quand le connecteur sera ouvert à plus de partenaires, ou prendra-t-il de l’ampleur ? C’est ce que DoorDash dira de nouveau, ou pas, lors de ses prochains résultats.

Sources

• Basically no one is using AI agents for their DoorDash orders - Ars Technica