Anthropic vient d’annoncer Claude Duet, un agent IA personnel qui travaille en arrière-plan dans vos applications. Il rejoint Grok Bot, Muse de Meta et Dots d’OpenAI dans une nouvelle course : permettre de déléguer du travail à une IA, puis de fermer l’application pendant qu’elle avance.
Des agents IA personnels et persistants
Comment appeler ces nouveaux outils ? Les éditeurs parlent d’agents personnels, d’assistants proactifs ou de coéquipiers IA. Je les regroupe ici sous le terme d'agents IA personnels et persistants : ils conservent du contexte et peuvent poursuivre un travail au-delà d’une conversation.
La promesse dépasse l’échange de messages avec un chatbot. Ces agents disposent d’outils, d’une mémoire et d’un ordinateur dans le cloud. Ils peuvent consulter les applications auxquelles on leur donne accès, préparer des documents et réaliser des actions, avec des validations selon leur nature et les permissions accordées.
D’une demande à une responsabilité
Prenons un cas concret : préparer un rendez-vous client.
Avec un chatbot, je peux copier mes notes, joindre une présentation et demander une synthèse. Je récupère le résultat, puis je rassemble moi-même les pièces manquantes et je prépare la suite.
Avec un agent connecté à ma messagerie, mon agenda et mes documents, la demande peut devenir :
Prépare mon rendez-vous de demain avec ce client. Retrouve nos derniers échanges, les engagements pris et les sujets encore ouverts. Prépare une note avec les sources et un brouillon d’ordre du jour, sans rien envoyer.
L’agent doit alors retrouver les informations, les croiser et produire un document utilisable. Si une pièce manque, il peut me le signaler. Je peux fermer l’application pendant son travail et revenir consulter le résultat.
Un chatbot connecté à Gmail ou Google Drive peut déjà préparer une réunion. Avec un agent personnel, je pourrais lui confier ce travail dans la durée : consulter régulièrement mon agenda et préparer une note avant chaque rendez-vous client.
L’intérêt est de réunir le contexte, les outils et le suivi dans un même assistant.
Je lui confie un travail à suivre dans le temps, sans devoir lui donner une nouvelle consigne à chaque étape.
Claude Duet : Anthropic entre dans la course
Claude Duet reprend votre compte Claude existant, avec sa mémoire, ses skills et ses connecteurs. Il fonctionne sur son propre ordinateur dans le cloud et reste accessible depuis une application mobile ou le web.
Anthropic met en avant des tâches très concrètes : préparer un point matinal à partir des emails et du calendrier, rechercher des factures impayées dans Stripe, rédiger les relances ou construire une présentation et un dashboard.
Pour un indépendant, cela pourrait prendre cette forme :
Vérifie les factures arrivées à échéance cette semaine. Prépare un récapitulatif et un brouillon de relance pour chacune, à me faire valider.
Claude Duet est conçu pour demander une approbation avant des opérations comme envoyer un message, payer, signer un document ou supprimer un élément.
Au lancement, l’accès reste limité à une "research preview" sur liste d’attente, pour les abonnés Pro et Max aux États-Unis. Le travail en arrière-plan consomme les mêmes quotas que le reste de Claude. L’inclusion dans l’abonnement ne signifie donc pas un usage illimité.
Grok Bot, Muse et Dots : trois autres approches de la délégation
Grok Bot : répartir le travail entre plusieurs bots
Grok Bot met en avant une équipe d’agents spécialisés. Un bot peut faire de la prospection, un autre préparer les notes de frais, un troisième travailler sur des bugs. Ils peuvent échanger et se transmettre du travail.
Les Team Bots étendent cette logique à une équipe humaine. L’exemple produit et engineering décrit un bot qui suit les échanges dans Slack, rassemble le contexte dans les outils de l’équipe, crée des tickets et lance des agents de développement sur des corrections bien délimitées.
Ce scénario prolonge le workflow que je décrivais avec mon agent de QA utilisant Computer Use : une anomalie observée peut devenir une tâche documentée, puis une correction à vérifier.
La différence est que la coordination elle-même commence à être prise en charge par le bot. La page de Grok Bot précise aussi que les bots d’un même utilisateur partagent un ordinateur cloud, avec ses fichiers, son navigateur et ses connexions.
Muse : avancer sur les projets du quotidien
Avec Muse, Meta vise un usage personnel plus large, dans une application dédiée et dans WhatsApp.
Les exemples annoncés concernent aussi bien les emails et les voyages que des objectifs suivis dans le temps. L’agent dispose de son propre navigateur et peut continuer après la fermeture de l’application.
Meta donne notamment l’exemple d’une recette sauvegardée sur Instagram qui devient une liste de courses. Cela rejoint le besoin à l’origine de Sofreh, mon carnet de recettes créé avec ChatGPT Sites : transformer des contenus éparpillés en quelque chose d’utilisable.
Un agent peut prolonger ce parcours vers la préparation d’un menu et des achats à approuver. Au lancement, Meta annonce un déploiement aux États-Unis, avec un accès gratuit pour une partie des usages et des abonnements pour aller plus loin.
Dots : garder le fil des projets
Dots d’OpenAI repose également sur un agent permanent, avec son ordinateur cloud, ses applications connectées et une mémoire qui évolue avec les échanges.
OpenAI donne l’exemple d’une équipe qui prépare le lancement d’un produit. Si les fonctionnalités prévues pour ce lancement changent, Dots prépare une nouvelle version des contenus de communication et des documents concernés, que l’équipe peut relire et valider. Il est joignable dans ChatGPT, Slack et Teams.
Pour mes propres projets, je vois bien l’intérêt d’un assistant qui rassemble les retours utilisateurs et prépare une proposition d’amélioration avec les éléments qui la justifient. La décision de l’intégrer à la roadmap resterait de mon côté.
Les briques existaient déjà, leur assemblage change l’usage
Une partie de ces capacités était déjà présente dans les agents de développement et les outils d’automatisation : conserver des instructions, appeler des outils, naviguer sur un site ou lancer une tâche planifiée.
La nouveauté tient à la manière de les réunir dans un produit que l’on peut solliciter au quotidien.
Dans ma méthode de context engineering, j’explique comment donner aux agents les règles, les documents et les informations nécessaires à une tâche. Les skills transmettent une méthode, tandis que les connecteurs et MCP donnent accès aux données et aux actions.
Ces nouveaux assistants cherchent à prendre en charge une partie de cet assemblage : retrouver le contexte, choisir les outils, suivre l’avancement et restituer un résultat. Pour une personne non technique, la promesse devient beaucoup plus accessible : « voici ce que j’ai besoin de faire ».
Leur ordinateur cloud joue aussi un rôle important. L’agent peut travailler dans un navigateur, y compris sur certains sites sans connecteur dédié, et poursuivre pendant que mon ordinateur est fermé.
Déléguer demande encore de cadrer le travail
La simplicité de la conversation ne supprime pas le besoin d’expliquer le résultat attendu.
« Occupe-toi de mes clients » laisse beaucoup trop de décisions implicites. « Prépare chaque vendredi la liste des dossiers sans réponse depuis sept jours, avec un brouillon de relance que je valide » définit déjà un travail beaucoup plus clair.
Je retrouve ici une partie de mon métier de Product Engineer : préciser le besoin, les sources fiables, les actions autorisées et ce qui permet de considérer le résultat comme correct.
Ces agents peuvent encore mal lire un échange, oublier un élément ou produire un document convaincant avec un chiffre faux.
La délégation devient utile lorsque le résultat est facile à vérifier et à reprendre. Si je dois reconstruire toute la recherche pour lui faire confiance, une partie du gain disparaît.
Ce que cette nouvelle catégorie d’outils change
L’annonce de Claude Duet confirme une direction déjà prise par Grok Bot, Muse et Dots : les grands acteurs de l’IA veulent nous permettre de confier un travail qui se poursuit au-delà du chat.
Pour un freelance ou une petite équipe, la perspective est intéressante. Préparer les rendez-vous, suivre les pièces manquantes d’un dossier ou tenir à jour un projet demande du temps, même lorsque chacune de ces tâches semble petite.
Je commencerais par une responsabilité étroite, avec des sources identifiées et un résultat concret à relire. C’est sur cette répétition que je pourrais juger l’utilité de l’agent, avant d’élargir son périmètre.
Ces produits restent jeunes, et leurs démonstrations ne suffisent pas à garantir la même fiabilité dans nos propres outils. Mais le changement d’usage est clair : nous pouvons commencer à organiser du travail autour d’une IA qui reste disponible entre deux conversations.
Et vous, quelle première tâche récurrente auriez-vous envie de confier à un agent personnel ?
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