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OutilsArs Technica AI · 1 min de lecture

Codex s'enrichit de nouvelles fonctionnalités, dont l'utilisation de votre ordinateur en arrière-plan

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OpenAI a déployé aujourd'hui une nouvelle version de son application desktop Codex, apportant un ensemble de fonctionnalités inédites qui étendent son champ d'action bien au-delà du code. Parmi les ajouts les plus notables figure la capacité d'effectuer des tâches sur l'ordinateur de l'utilisateur en arrière-plan, sans interrompre le travail en cours sur le bureau. L'entreprise a détaillé cette mise à jour dans un billet de blog officiel, présentant également des améliorations pour les développeurs et une ouverture vers des usages non techniques.

Cette fonctionnalité d'exécution en arrière-plan représente un changement de paradigme significatif : l'agent ne se contente plus de répondre à des requêtes ponctuelles, il agit de manière autonome sur la machine pendant que l'utilisateur continue son activité normale. Pour les développeurs comme pour les professionnels du secteur, cela ouvre la voie à une automatisation plus profonde des tâches répétitives, qu'il s'agisse de refactorisation de code, de recherche ou de traitement de fichiers, sans mobiliser l'attention de l'utilisateur.

Cette mise à jour s'inscrit dans la stratégie plus large d'OpenAI de transformer Codex en une "super app" polyvalente, capable de couvrir à la fois les besoins techniques et les tâches de travail du savoir en général. La compétition dans ce segment s'intensifie, avec des concurrents comme Anthropic (Claude) et Google (Gemini) qui proposent également des agents de bureau. OpenAI mise sur l'intégration native et la discrétion d'exécution pour se différencier dans une course qui redéfinit la relation entre l'humain et l'ordinateur.

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Gemini peut désormais contrôler votre téléphone : les nouvelles fonctionnalités clés
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Google a dévoilé une série de nouvelles fonctionnalités pour son assistant Gemini lors d'un événement Android organisé en amont de sa conférence annuelle Google I/O. Présentées par Ben Greenwood, directeur des expériences Android chez Google, ces nouveautés visent à intégrer Gemini plus profondément dans l'usage quotidien du smartphone : l'assistant s'invite désormais dans Chrome sur Android, dans les suggestions de remplissage automatique, et peut interagir directement au sein des applications tierces. Google en profite pour lancer une nouvelle marque, Gemini Intelligence, destinée à regrouper les fonctionnalités les plus avancées de l'assistant sur les appareils Android haut de gamme. L'enjeu principal de cette mise à jour est de transformer Gemini en un véritable agent capable d'agir à la place de l'utilisateur sur son téléphone, pas seulement de répondre à des questions. En s'intégrant aux applications et au remplissage automatique, Gemini peut potentiellement exécuter des tâches complexes sans que l'utilisateur ait besoin de naviguer manuellement entre les écrans. Cela représente un saut qualitatif dans l'assistance mobile, particulièrement pour les utilisateurs qui délèguent de plus en plus leurs tâches numériques à l'IA. Cette annonce s'inscrit dans une compétition acharnée entre Google et Apple, qui prépare sa propre refonte d'Apple Intelligence pour iOS 19. En réservant Gemini Intelligence aux appareils Android les plus récents, Google adopte une stratégie similaire à celle d'Apple, utilisant l'IA comme argument de vente pour pousser les utilisateurs vers le renouvellement de leurs appareils. Les détails complets seront probablement précisés lors de Google I/O dans les prochains jours.

UELes utilisateurs européens d'Android pourront bénéficier de ces nouvelles capacités agentiques de Gemini, sous réserve de conformité avec le RGPD et le Digital Markets Act qui encadrent l'intégration d'assistants IA dans les systèmes d'exploitation.

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Amazon a annoncé de nouvelles fonctionnalités pour Bedrock AgentCore, sa plateforme de développement d'agents IA, qui promettent de réduire drastiquement le temps nécessaire pour passer d'une idée à un agent fonctionnel. La pièce maîtresse de cette mise à jour est le "managed agent harness", une couche d'infrastructure gérée qui permet de déclarer et lancer un agent en trois appels d'API seulement, sans écrire de code d'orchestration. Le développeur n'a qu'à définir quel modèle utiliser, quels outils appeler et quelles instructions suivre : AgentCore assemble automatiquement le calcul, la mémoire, les identités et la sécurité. La plateforme est compatible avec les frameworks déjà en usage dans l'industrie : LangGraph, LlamaIndex, CrewAI et Strands Agents, le framework open source d'AWS qui propulse le harness. AgentCore gère également la persistance de l'état de session sur un système de fichiers durable, ce qui permet à un agent de suspendre une tâche en cours et de la reprendre exactement là où il s'était arrêté. Jusqu'ici, construire l'infrastructure sous-jacente d'un agent, compute, sandbox d'exécution de code, connexions sécurisées aux outils, stockage persistant, gestion des erreurs, représentait plusieurs jours de travail avant de pouvoir tester la moindre logique métier. Avec AgentCore, tester une variante d'agent, changer de modèle ou ajouter un outil devient une modification de configuration et non une réécriture de code. Rodrigo Moreira, VP Engineering chez VTEX, l'un des premiers utilisateurs, confirme que ce qui prenait auparavant des jours de mise en place peut désormais être validé en quelques minutes. Cette accélération du cycle de prototypage est particulièrement significative pour les équipes produit qui veulent itérer rapidement sur la logique agent sans s'embourber dans la plomberie backend. Les patterns "human-in-the-loop", souvent coûteux à implémenter, deviennent pratiques grâce à la persistance native de session, sans nécessiter de refonte architecturale ultérieure. La sortie de ces fonctionnalités s'inscrit dans une concurrence féroce entre les grands fournisseurs cloud pour capter les équipes qui industrialisent l'IA agentique. AWS fait le pari que les développeurs adoptent plus facilement un service géré s'il supprime la friction initiale tout en restant extensible : lorsque les besoins d'orchestration personnalisée ou de coordination multi-agents se précisent, il suffit de basculer d'une configuration déclarative vers du code, sur la même plateforme, avec la même pipeline de déploiement et le même isolement microVM. La prochaine étape annoncée, déployer et opérer les agents depuis le même terminal, vise à unifier le cycle complet de développement, de la première idée jusqu'à la production, dans un seul environnement sans rupture d'outil.

UELes équipes de développement françaises et européennes peuvent réduire leur temps de prototypage d'agents IA, accélérant l'industrialisation de l'IA agentique pour les entreprises du continent.

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En 2026, le "vibe coding" s'est imposé comme l'approche dominante du développement logiciel assisté par IA. Le principe, popularisé par Andrej Karpathy, ancien directeur de l'IA chez Tesla et OpenAI, consiste à décrire en langage naturel ce que l'on veut construire, puis à laisser un agent IA générer le code correspondant. Le développeur fixe la direction et valide le résultat, l'agent prend en charge l'essentiel de l'implémentation. Une comparaison récente de quinze outils phares illustre la diversité des approches disponibles : des plateformes agents complètes comme Atoms, qui mobilise une équipe d'agents spécialisés couvrant architecture, SEO et intégration Stripe pour livrer une application prête à déployer, jusqu'aux IDE natifs IA comme Cursor, qui conserve le développeur au coeur du code tout en automatisant les modifications multi-fichiers via son "Agent Mode". D'autres acteurs majeurs figurent dans ce panorama : Replit, environnement entièrement navigateur sans installation locale, idéal pour le prototypage rapide ; Claude Code d'Anthropic, interface en ligne de commande avec mémoire de projet persistante ; GitHub Copilot, désormais capable d'exécuter des tâches complètes depuis une invite en langage naturel ; et Windsurf avec son agent Cascade orienté collaboration en temps réel. Cette évolution réduit concrètement le coût du passage de l'idée au prototype. Un fondateur peut désormais tester un concept sans recruter une équipe d'ingénieurs. Un développeur expérimenté peut déléguer le code répétitif pour se concentrer sur l'architecture. Les cycles d'itération raccourcissent, les boucles de feedback se resserrent. Pour l'industrie, cela signifie que la barrière technique à la création de logiciels s'abaisse significativement, ce qui ouvre le développement à des profils non-ingénieurs tout en augmentant la productivité des développeurs chevronnés. Le choix entre ces outils repose sur un arbitrage central : jusqu'où déléguer à l'agent et combien garder de contrôle sur le code produit. Le vibe coding s'inscrit dans une tendance plus large portée par la montée en puissance des grands modèles de langage, notamment ceux d'Anthropic, OpenAI et Google, qui alimentent la plupart de ces outils. La capacité d'un outil à comprendre une base de code existante, à gérer des projets de grande taille, et à s'intégrer dans des workflows de revue via des pull requests devient un critère de sélection clé, en particulier pour les équipes d'entreprise soumises à des règles strictes en matière de confidentialité des données. La prochaine étape probable est l'automatisation complète de bout en bout, de la spécification produit au déploiement en production, un territoire où Atoms se positionne déjà, mais que Cursor, Copilot et Replit approchent chacun par des voies différentes. Le développeur de 2026 choisit moins son langage que son niveau d'autonomie accordé à la machine.

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Microsoft développe de nouvelles fonctionnalités pour son assistant Copilot, directement inspirées d'OpenClaw, l'agent IA open source qui a bouleversé le secteur de l'intelligence artificielle ces derniers mois. Selon des déclarations faites dimanche à The Information, Omar Shahine, vice-président de Microsoft, a confirmé la création d'une équipe dédiée chargée d'explorer les possibilités offertes par des technologies comme OpenClaw dans un contexte d'entreprise. L'objectif central est de déployer un réseau d'agents toujours actifs, capables de travailler 24h/24 et 7j/7 pour le compte des utilisateurs au sein des applications Microsoft 365. Cette initiative répond à une pression concurrentielle croissante sur le segment des clients professionnels, notamment de la part d'Anthropic. Pour Microsoft, l'enjeu est de transformer Copilot d'un simple assistant conversationnel en un véritable opérateur autonome capable d'exécuter des tâches complexes sans intervention humaine constante. Ce type d'agents persistants pourrait modifier en profondeur la façon dont les entreprises délèguent des processus entiers à l'IA, allant bien au-delà de la simple génération de texte. Ce virage s'inscrit dans une dynamique plus large où les grandes plateformes logicielles cherchent à intégrer des capacités agentiques avancées avant que des acteurs spécialisés ne s'imposent sur ce marché. OpenClaw, en tant que projet open source, a imposé un nouveau standard d'autonomie et d'exécution de tâches pour les agents IA, forçant des géants comme Microsoft à accélérer leur feuille de route. L'intégration dans l'écosystème Microsoft 365, utilisé par des centaines de millions de professionnels, donnerait à ces agents une portée considérable si le projet aboutit.

UEL'intégration d'agents IA autonomes dans Microsoft 365, massivement adopté par les entreprises françaises et européennes, pourrait transformer en profondeur la façon dont les organisations délèguent leurs processus métier à l'IA.

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