Les environnements de travail des employés de bureau sont en pleine mutation : après l’ère des intranets, des réseaux sociaux internes et des plateformes collaboratives, c’est aujourd’hui le paradigme agentique qui s’impose comme la prochaine rupture majeure. L’émergence des agents intelligents, capables d’agir en autonomie au sein de nos outils quotidiens, redessine les contours de ce que l’on appelle désormais les « Agentic Workplaces« . Mais entre l’effervescence des startups, la domination structurelle de Microsoft et Google, et le déficit de maturité numérique de la plupart des entreprises, la question n’est plus de savoir si cette révolution aura lieu, mais qui sera en mesure d’en tirer réellement parti, et quand.
En synthèse :
- L’ère des chatbots touche à sa fin. L’embauche du créateur d’OpenClaw par OpenAI marque un tournant dans la course à l’IA : les chatbots ne sont plus qu’une étape transitoire, et la bataille se déplace vers les outils de pilotage d’agents intelligents capables d’accomplir des tâches complexes.
- Trois approches coexistent sur le marché agentique. D’un côté les startups qui innovent à un rythme effréné, de l’autre les grands éditeurs (Microsoft, Google, Salesforce, Adobe…) qui intègrent des agents dans leurs suites existantes, et enfin une troisième voie avec des logiciels de gestion locale d’agents (Claude Cowork, Codex, OpenWork…) qui séduisent les profils techniques mais se heurtent aux réalités organisationnelles des grandes entreprises.
- Le problème fondamental des chatbots est le manque de contexte. Leur nature amnésique oblige à tout réexpliquer à chaque nouvelle conversation. Les outils agentiques résolvent ce problème en s’intégrant directement dans l’environnement de travail des utilisateurs, accédant à leurs applications, fichiers et données pour agir en autonomie.
- Microsoft et Google disposent d’un avantage décisif. En fournissant déjà les environnements numériques de travail à des centaines de millions d’utilisateurs, ils sont les mieux placés pour transformer les Digital Workplaces en Agentic Workplaces, loin d’être les victimes de cette révolution agentique.
- La maturité numérique reste le véritable goulot d’étranglement. Les environnements agentiques de travail ne sont ni pour tout le monde, ni pour tout de suite : seules les entreprises disposant de données structurées, de processus documentés et d’équipes à l’aise avec l’IA pourront en tirer parti. Comme toujours, les outils arrivent trop tôt, l’adoption trop tard.
Il y a vingt ans, nous débattions du bien-fondé des réseaux sociaux internes (cf. Qu’est-ce que l’Entreprise 2.0 ? publié en 2007). Il y a dix ans, c’était l’apogée des outils de collaboration en ligne (cf. Des réseaux sociaux internes aux plateformes de collaboration conversationnelles publié en 2016). Il y a 5 ans, je commençais à vous parler des environnements numériques de travail (cf. De nouveaux modes de collaboration requièrent de nouveaux outils publié en 2019). Plus récemment, j’abordais également le no-code dans le contexte de la pandémie (cf. Le no-code pour s’adapter plus vite dans un environnement post-COVID publié en 2020).
La constante de tous ces articles, et des réflexions qu’ils exposent, est l’évolution de l’environnement de travail des cols blancs, les travailleurs du savoir. Aujourd’hui, la question n’est plus de savoir si les agents intelligents vont à nouveau transformer nos environnements de travail, mais à quelle vitesse, et qui seront les réels bénéficiaires de cette transformation.
La fin de l’hégémonie des chatbots
Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, nous avons vécu trois années folles où l’IA à travers les chatbots occupait toute la scène médiatique et s’invitait dans toutes les conversations. Les chatbots ont ainsi le mérite de proposer un paradigme simple, rassurant et compréhensible : une boîte de dialogue où vous posez une question pour obtenir une réponse. Mais cette interface a ses limites, et le marché commence à les percevoir clairement.
Ainsi, les données de trafic ne mentent pas : Gemini progresse fortement, là où ChatGPT commence à ralentir. La part de marché des chatbots s’érode au profit des assistants numériques, et les acteurs en place le savent : Le trafic de Gemini fait un bond, celui de ChatGPT ralentit.
C’est dans ce contexte qu’il faut apprécier le rachat express d’OpenClaw par OpenAI, moins de deux mois après sa sortie : une acquisition éclaire qui envoie un signal fort à toute l’industrie.
Pour ceux qui n’ont pas suivi, et on les comprend tant cette histoire est rocambolesque, OpenClaw est un logiciel qui cumule les fonctions d’environnement local d’exécution d’IA et de passerelle. Traduction : c’est un agent intelligent qui est installé sur votre ordinateur, avec lequel vous communiquez via messagerie (vous lui envoyez des instructions par WhatsApp) pour qu’il puisse accomplir des tâches à votre place (il crée et pilote des agents intelligents en fonction de votre besoin) en s’appuyant sur des ressources locales (les modèles, applications et fichiers auxquels vous lui donnez accès).
Le principe est plutôt simple, et le succès a été immédiat : en moins de deux mois, OpenClaw est devenu l’un des projets open source les plus populaires, attirant l’attention des investisseurs et sociétés technologiques :
In a podcast, OpenClaw creator Peter Steinberger describes his phone calls with Mark Zuckerberg and Sam Altman, and says he had been contacted by « every big VC ».
Sous la pression de ce projet open source au succès fulgurant, l’éditeur de ChatGPT a donc décidé de faire une offre d’embauche très généreuse au créateur pour pouvoir repartir à l’offensive sur le terrain des assistants numérique (Peter Steinberger Chose OpenAI, The Code Was Never the Point). L’embauche de Peter Steinberger pour « piloter la prochaine génération d’agents intelligents » ne laisse aucun doute sur les intentions d’OpenAI : l’ère agentique est officiellement déclarée ouverte, et les chatbots ne sont plus qu’une étape transitoire dans l’évolution de l’IA générative : OpenAI’s acquisition of OpenClaw signals the beginning of the end of the ChatGPT era.
Vous noterez que cette embauche est la dernière étape d’un long cheminement, puisque je publiais déjà en 2024 ces deux articles sur le sujet :
L’adoption des chatbots est bridée par leur interface conversationnelle qui se révèle contre-intuitive et déroutante pour la majeure partie des utilisateurs. Outre les usages liés à la génération et la manipulation de contenus, les utilisateurs ne seront convaincus de changer leurs habitudes que par des outils capables d’assumer des tâches complexes nécessitant de fortes capacités de raisonnement.
– Les agents intelligents sont les nouveaux chatbots
Si ChatGPT est indéniablement le chatbot le plus puissant du marché, ce service en ligne n’est qu’une façon d’interagir avec les modèles génératifs, qui ne sont qu’une façon de mettre en oeuvre le concept d’intelligence artificielle. Les assistants numériques proposés par les Big Techs présentent l’avantage de pouvoir accéder aux profils, informations et données des utilisateurs pour pouvoir personnaliser les réponses.
Le fait d’intégrer les assistants numériques aux systèmes d’exploitation permet également d’exploiter toutes les ressources matérielles et logicielles des ordinateurs et smartphones. La combinaison d’agents intelligents reposant sur différents modèles génératifs permettra aux assistants numériques de rendre des services à plus forte valeur ajoutée.
– Chatbots et agents intelligents ne sont qu’une étape intermédiaire vers les assistants numériques
Les cartes sont donc de nouveau battues et la course aux utilisateurs est relancée. Notamment chez Meta, dont le patron nous a à nouveau montré qu’il avait été visionnaire avec le rachat de Manus en fin d’année dernière, un service agentique qui vient de lancer une fonctionnalité équivalente à OpenClaw : Manus launches personal AI agents in Telegram, with more messaging apps to come. Mais aux côtés des poids lourds américains, les éditeurs chinois ne restent pas les bras croisés : GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering.
La niche des outils de pilotage d’agents intelligents est certes minuscule, mais le potentiel est gigantesque, car les utilisateurs ont une insatiable soif de nouveauté, ils ne demandent qu’à passer à l’étape d’après : 64% of 16-24-year-olds used AI in 2025.
Cependant, il faut distinguer deux réalités qui coexistent sans nécessairement se rejoindre.
Une solution, deux approches (et même trois)
Comme le disait le personnage de Clint Eastwood à Tuco dans Le bon la brute et le truand : « Le monde se divise en deux ».
Nous avons d’un côté, les startups qui innovent à un rythme que peu d’entreprises peuvent suivre. La dernière en date étant la sortie de la nouvelle version du modèle « tout terrain » d’Anthropic : Introducing Claude Sonnet 4.6. Ce nouveau modèle a la particularité d’être très performant dans les usages agentiques et le « Computer Use » : Claude Sonnet 4.6 is the new leader in GDPval-AA, slightly ahead of Anthropic’s Opus 4.6 on agentic performance.
Non seulement Sonnet 4.6 égale les performances de son grand frère, mais il le fait en consommant 5 fois moins d’électricité, ce qui est un très bon signal pour les entreprises : Anthropic’s Sonnet 4.6 matches flagship AI performance at one-fifth the cost, accelerating enterprise adoption.
Un réel exploit technique, mais qui illustre aussi ce rythme effréné que les directeurs marketing eux-mêmes jugent excessif : l’adoption de l’IA agentique est bien plus lente que le rythme d’évolution des technologies (‘Agentic with a small a’: CMOs are adopting AI more slowly than it’s evolving).
De l’autre côté, nous avons les grands éditeurs de suites logicielles professionnelles qui n’ont pas attendu le signal de départ (l’emballement de la communauté pour un projet open source comme OpenClaw). Microsoft et Google intègrent ainsi depuis l’année dernière des outils agentiques dans leur suite (Copilot for Microsoft 365 et Gemini for Workplace), tandis que Salesforce, Adobe, ServiceNow ou Oracle proposent des agents pré-conçus dans leur verticale métier. Ces plateformes tiennent leurs promesses, avec de nombreux agents préconçus prêts à l’emploi, mais elles rendent les entreprises encore plus dépendantes de leur éditeur.
Face à ces deux approches antinomiques, les grands éditeurs d’IA proposent une troisième voie : des logiciels de création et de gestion locale d’agents, comme Cowork d’Anthropic ou Codex d’OpenAI. Des solutions qui séduisent les profils techniques et les early adopters, mais qui se heurtent à des réalités organisationnelles et humaines à laquelle aucune entreprise ne peut échapper : l’accès aux données ainsi que le niveau d’aisance des salariés avec les outils numériques et informatiques.
L’agentic workplace, la solution au problème de contexte
Si j’ai été le premier à vous vanter les mérites de ces outils (Web agentique : la révolution qui ne vous attendra pas), le point bloquant est le suivant : aucune DSI n’acceptera que ses collaborateurs utilisent des outils agentiques open source sans un minimum de stabilité, une approche industrielle et surtout un accès sécurisé aux connaissances et données de l’entreprise. Voilà pourquoi elles tolèrent l’utilisation des chatbots.
Ceci étant dit, et pour résumer une longue explication : les chatbots sont des services très puissants, puisqu’ils reposent sur les modèles de dernière génération (GTP 5.2, Opus 4.6, Gemini 3 Pro…). Mais cette puissance est fortement bridée par la nature amnésique des chatbots : à chaque nouvelle conversation il faut leur expliquer qui vous êtes, ce que vous devez faire, comment le faire et sur la base de quels documents de référence. Dans l’absolu, ce n’est pas très gênant, mais il n’est pas possible d’espérer les fameux gains de productivité promis dans cette configuration de travail.
Il suffit de se connecter à un chatbot pour constater qu’effectivement, il n’a aucun moyen d’anticiper vos besoins.
Heureusement, vous avez la possibilité de créer des versions spécialisées d’un chatbot en lui fournissant des instructions ainsi que des documents de référence. Dans l’exemple ci-dessous, que j’utilise pour mes formations, j’ai créé un chatbot dédié à la veille du marché des véhicules électriques pour qu’il puisse m’envoyer une newsletter hebdomadaire selon le gabarit que j’ai défini :
Ce système de chatbots spécialisés fonctionne bien (les CustomGPTs, Gems, Copilots…), mais il faut un minimum d’expérience pour les créer, ainsi que pour les exploiter et les partager dans de bonnes conditions (fiabilité, sécurité, passage à l’échelle…).
Le talon d’Achille des chatbots est que, malgré la puissance des modèles auxquels ils sont adossés et la richesse des fonctionnalités qu’ils proposent, ils restent des services en ligne qui ne peuvent exploiter que les informations, données ou ressources que vous leur fournissez. Comme j’ai déjà eu l’occasion de vous l’expliquer : si vous posez la mauvaise question, si vous ne formulez pas bien votre question, si vous ne fournissez pas les bons documents, ou pas dans le bon format, ces chatbots se révèleront inadaptés à vos besoins. C’est très certainement ce qui explique la frilosité des utilisateurs à adopter les services d’IA générative : ils ont du mal à changer leurs habitudes et à adopter de nouvelles façons de travailler avec l’IA.
C’est précisément pour remédier à ce goulot d’étranglement de l’adoption que les éditeurs s’affrontent maintenant sur le terrain des logiciels de gestion d’agents intelligents comme Claude Cowork ou Codex : en mettant un pied dans votre ordinateur, cette nouvelle génération outils s’intègre à votre environnement de travail pour pouvoir mieux comprendre qui vous êtes, ce que vous faite, comment vous le faite… et ainsi réaliser à votre place des tâches diverses en autonomie. C’est le fameux paradigme agentique que j’ai déjà décrit précédemment : il n’est plus question d’outils que l’on manipule, mais d’agents que l’on pilote.
Pour pouvoir pleinement profiter de la puissance des agents intelligents, les utilisateurs doivent faire évoluer leur environnement de travail. Nous passons ainsi des environnements de travail numériques (Digital Workplaces) où sont rassemblés les applications et outils de communication / collaboration reposant sur les bases de données et de connaissances internes aux environnements de travail agentiques (Agentic Workplaces) où des agents intelligents exploitent des compétences personnalisées ou pré-définies (les skills) pour pouvoir manipuler les applications internes ou d’autres agents (réunis dans des plugins) en ayant accès aux bases de données et de connaissances internes.
L’important n’est pas d’utiliser le meilleur modèle génératif ou le tout dernier système agentique, mais de proposer le tout dans un environnement fiable, sécurisé et intuitif. Encore une fois, il ne s’agit pas d’un outil supplémentaire, contrairement à ce que mon schéma peut vous faire croire, mais d’un nouveau paradigme de l’informatique où les humains ne sont contentent plus d’utiliser des logiciels ou d’interagir entre eux à l’aide d’applications en ligne, mais d’exprimer des besoins à un assistant qui va piloter un ensemble d’agents exploitant différentes ressources.
Pour que cela fonctionne, il faut que les modèles et les agents aient accès à un contexte riche, structuré, sécurisé, et que ces capacités soient accessibles à tous les salariés, pas seulement à une élite informatique. Installer et paramétrer Claude Cowork n’est pas si compliqué, mais ça peut représenter une barrière infranchissable pour ceux qui ne sont pas à l’aise avec l’informatique ou qui ont peur de se faire taper sur les doigts par la DSI.
Voilà pourquoi Microsoft ou Google ont un énorme avantage : ils fournissent déjà un environnement de travail numérique à des centaines de millions d’utilisateurs et ont gagné la confiance des DSI. La transformation de leur Digital Workplace en une Agentic Workplace se fait d’autant plus simplement qu’ils gèrent également les informations, données et fichiers des entreprises. Tout ce qui leur reste à faire est de déployer des solutions simples à comprendre et à prendre en main pour exploiter des agents pré-conçus ou pour les créer : Des intranets collaboratifs aux environnements numériques de travail augmentés par l’IA.
Cette emprise sur le marché des entreprises est un avantage concurrentiel que Microsoft compte bien mettre en avant, notamment avec les annonces récentes autour de Foundry IQ, la couche de connaissances « métier » sur laquelle les agents et IA peuvent s’appuyer.
Ne rêvez pas : Google et Microsoft ne seront pas les victimes de la révolution agentique, ils en seront au contraire les principaux bénéficiaires, précisément parce qu’ils ont déjà la mainmise sur les données, les identités, les connaissances, les flux de travail… ainsi que la confiance des DSI.
J’adore Claude Cowork, mais je me sens seul…
Si vous lisez ce blog régulièrement, alors vous savez déjà que je suis extrêmement enthousiaste à l’idée d’assister à et de participer à la révolution agentique. Par ailleurs, je suis travailleur indépendant, je fais donc mes propres choix pour les outils avec lesquels je veux travailler, ce qui m’a amené à tester et à adopter Claude Cowork.
Mais c’est mon choix, car il existe de nombreuses alternatives. À commencer par les outils agentiques dédiés aux développeurs que l’on peut utiliser pour de nombreuses autres tâches (ex : Codex d’OpenAI, Antigravity de Google, Cursor…), ainsi que des outils agentiques pour les non-développeurs comme OpenWork ou Kuse Cowork.
Il y a également des offres dans le cloud pour créer votre propre instance d’OpenClaw ou pour exploiter des systèmes équivalents comme celui de Kimi, l’éditeur chinois : Kimi Claw: Deploy OpenClaw in seconds.
Vous pourriez me faire remarquer que ce Kimi Claw semble bien loin du monde de l’entreprise, et vous auriez raison. Le fait est qu’avec un niveau global d’incertitude aussi élevé, il est de plus en plus dur de trouver un CDI. D’où le nombre croissant de travailleurs solo, comme moi, qui n’ont pas d’autres choix que se mettre à leur compte. C’est en partie pour eux, et pour les internautes avertis que Kimi ou Meta s’aventurent sur le territoire du web agentique (par le biais de Manus).
N’allez surtout pas penser que le web agentique est un concept technologique flou réservé aux experts de l’IA, car le marché est en train de s’organiser à une vitesse inédite dans l’histoire du web. Un nouveau standard a d’ailleurs été présenté par Google la semaine dernière pour pouvoir faciliter le travail des agents intelligents : WebMCP.
Pour vous la faire simple : WebMCP est une bibliothèque javascript à intégrer à votre site web ou service en ligne pour que des agents puissent exploiter son contenu ou ses fonctionnalités de façon simple et standardisée : Google Chrome ships WebMCP in early preview, turning every website into a structured tool for AI agents.
C’est en quelque sorte, l’équivalent du standard NLWeb proposé l’année dernière par Microsoft. Un standard qui n’a pas eu le succès espéré, pour le moment, mais autour duquel Microsoft communique activement pour ne pas se laisser déborder, notamment pour tout ce qui touche au commerce agentique.
Bref, tout ça pour dire que les innovations autour des agents intelligents sont nombreuses et très fréquentes, qu’elles vont assurément changer la donne, mais qu’elles ne parviendront à toucher les salariés lambda que si elles s’insèrent de façon harmonieuse dans un existant informatique et humain.
Encore et toujours une question de maturité numérique
Nous approchons ici de la limite de l’enthousiasme que je porte à la révolution des agents intelligents : les environnements agentiques de travail ne sont certainement pas pour tout le monde, ni pour tout de suite. Seules les organisations qui ont su développer une vraie maturité numérique pourront tirer parti de ce nouveau paradigme : données et connaissances structurées, processus documentés, équipes à l’aise avec l’IA… Pour les autres, c’est-à-dire la grande majorité des entreprises, le chemin restera long.
Trente ans d’observation des usages et technologies numériques m’ont appris une chose : les outils arrivent toujours trop tôt, leur adoption toujours trop tard. Les environnements de travail agentiques (agentic workplaces) ne feront pas exception à cette règle.
Pourtant, la révolution agentique est bien réelle, mais comme toutes les révolutions informatiques / numériques précédentes, elle sera plus longue, plus complexe et plus inégale que les annonces et communiqués de presse ne le laissent entendre.
Questions / Réponses
Quelle est la différence entre un chatbot et un agent intelligent ?
Un chatbot est un service en ligne avec lequel vous conversez via une boîte de dialogue : vous posez une question, il fournit une réponse. Un agent intelligent va plus loin : il accède à des ressources (vos applications, fichiers, données…) pour accomplir des tâches complexes en autonomie.
Pourquoi dit-on que les chatbots sont amnésiques ?
À chaque nouvelle conversation, un chatbot repart de zéro : il ne sait pas qui vous êtes, ce que vous faites ni sur quels documents vous travaillez. Il faut donc lui fournir tout le contexte à chaque fois, ce qui limite considérablement les gains de productivité. C’est précisément ce problème de mémoire et de contexte que les agents intelligents cherchent à résoudre en s’intégrant directement à votre poste de travail.
Qu’est-ce qu’un environnement de travail agentique (« Agentic Workplace ») ?
C’est l’évolution des environnements numériques de travail actuels (les Digital Workplaces). Au lieu d’utiliser vous-même des logiciels et des applications, vous exprimez vos besoins à un assistant qui pilote un ensemble d’agents intelligents. Ces agents exploitent des compétences prédéfinies (les « skills« ) et accèdent aux bases de données et applications internes de l’entreprise pour exécuter des tâches à votre place en autnomie.
Pourquoi Microsoft et Google sont-ils favoris dans cette course aux environnements de travail agentiques ?
Ces deux géants fournissent déjà les suites bureautiques et les environnements de travail numériques utilisés par des millions de salariés. Ils gèrent également les données, les identités et les flux de travail des entreprises, et bénéficient de la confiance des directions informatiques (DSI). Transformer leurs outils existants en environnements agentiques est donc bien plus simple pour eux que pour un nouvel entrant.
Mon entreprise peut-elle adopter ces outils agentiques dès maintenant ?
Pas nécessairement, car seules les organisations ayant atteint une vraie maturité numérique (données structurées, processus documentés, équipes à l’aise avec l’IA…) pourront en tirer parti. Pour la grande majorité des entreprises, le chemin reste long, et comme pour toutes les révolutions numériques précédentes, l’adoption sera plus lente et plus inégale que ce que les annonces laissent croire.