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L'automatisation des tâches par Gemini est lente, maladroite et vraiment impressionnante
OutilsThe Verge AI · 1 min de lecture

L'automatisation des tâches par Gemini est lente, maladroite et vraiment impressionnante

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Gemini franchit un cap symbolique sur mobile en prenant littéralement le contrôle des applications à la place de l'utilisateur. Testé sur le Pixel 10 Pro et le Galaxy S26 Ultra, cette nouvelle fonctionnalité d'automatisation des tâches permet à l'assistant IA de naviguer dans des apps, passer des commandes et déclencher des actions sans intervention humaine, une première sur smartphone grand public.

L'enjeu dépasse la simple commodité. Depuis des années, les assistants vocaux promettent une interaction naturelle avec le téléphone mais se cantonnent à des réponses textuelles ou à des raccourcis basiques. Avec cette approche, Google tente de concrétiser la vision d'un agent IA véritablement opérationnel, capable d'agir dans des interfaces conçues pour les humains, ce que l'industrie appelle l'"agentic AI".

Pour l'heure, la fonctionnalité reste en version bêta et limitée à un nombre restreint de services : quelques plateformes de livraison de repas et d'applications de transport. L'expérience est décrite comme lente et parfois maladroite. Elle ne résout aucun problème urgent que l'utilisateur ne pouvait déjà gérer seul. Mais le principe fonctionne, hors démo contrôlée, hors keynote soigneusement scénarisée.

C'est précisément ce dernier point qui marque une rupture. Les démonstrations d'agents IA sur mobile ont longtemps semblé prometteuses sur scène avant de décevoir en conditions réelles. Que Gemini y parvienne, même imparfaitement, sur du matériel commercialisé suggère que l'automatisation contextuelle sur smartphone n'est plus un horizon lointain, mais une trajectoire engagée.

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Google et Samsung lancent en bêta une fonctionnalité d'automatisation de tâches via Gemini sur le Galaxy S26 Ultra, permettant à l'IA d'utiliser des applications (livraison de repas, VTC) de façon autonome dans une fenêtre virtuelle. Activée par de simples instructions texte, elle prend en charge des actions comme commander un repas ou réserver un trajet. La démonstration en conditions réelles donne une impression déconcertante de voir son téléphone "s'utiliser tout seul".

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L'automatisation robotisée des processus (RPA) n'est pas morte, mais elle se réinvente profondément sous l'influence de l'intelligence artificielle. Longtemps limitée aux tâches répétitives et structurées, saisie de données, traitement de factures, contrôles de conformité, la RPA se retrouve aujourd'hui intégrée dans des architectures hybrides où elle coexiste avec des modèles de langage et du machine learning. Le secteur entre dans une phase de transition graduelle, non de remplacement brutal. L'enjeu est majeur pour les entreprises qui ont massivement investi dans l'automatisation ces dernières années, notamment dans la finance, les opérations et le support client. La RPA classique, fondée sur des règles prédéfinies, peine à gérer les données non structurées, messages, documents, images, et se révèle fragile dès que les processus évoluent. Chaque modification entraîne des coûts de maintenance croissants, érodant progressivement la valeur des déploiements existants. Gartner a identifié une nouvelle génération de systèmes d'automatisation dits "adaptatifs", capables de combiner RPA et IA pour traiter un éventail bien plus large d'entrées. Des acteurs historiques du secteur comme Appian et Blue Prism, cette dernière désormais intégrée à SS&C Technologies, ont élargi leurs plateformes vers ce que l'industrie nomme l'intelligent automation : des flux de travail où l'IA interprète les données en amont, puis transmet des informations structurées aux bots RPA pour exécution. Les recherches de McKinsey & Company suggèrent par ailleurs que l'IA générative pourrait automatiser des tâches de prise de décision et de communication, bien au-delà du simple traitement de données routinier. La transition reste néanmoins prudente. De nombreuses organisations conservent leurs systèmes RPA existants là où les processus sont stables et bien documentés, paie, reporting financier, audits réglementaires, précisément parce que la prévisibilité des bots constitue un atout dans les environnements régulés. La vraie question pour les DSI n'est plus "RPA ou IA ?" mais plutôt comment calibrer l'équilibre entre les deux pour maximiser la valeur sans repartir de zéro.

UELes entreprises européennes utilisant des plateformes RPA dans des secteurs régulés (finance, conformité) peuvent s'appuyer sur cette analyse pour planifier une hybridation progressive avec l'IA générative sans refonte de leurs systèmes existants.

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Google intègre Gemini, son modèle d'intelligence artificielle générative, directement dans Android Auto, la plateforme embarquée qui équipe des dizaines de millions de véhicules dans le monde. L'annonce a été faite par la firme de Mountain View dans le cadre de sa stratégie d'extension de l'IA à l'ensemble de son écosystème matériel et logiciel. Concrètement, Gemini remplace l'Assistant Google classique au volant et promet de traiter les commandes vocales de façon bien plus naturelle : demander d'envoyer un message, lancer un itinéraire ou trouver une station-service ne nécessite plus de formuler une phrase figée et précise. Le système comprend désormais le contexte, anticipe certains besoins, et peut par exemple proposer automatiquement un trajet si un rendez-vous figure dans l'agenda, ou suggérer un itinéraire alternatif en cas d'embouteillage avant même que l'automobiliste ne pose la question. L'intégration s'accompagne également d'une refonte visuelle : nouveaux widgets, cartes enrichies, interface repensée dans la continuité d'Android sur smartphone. L'enjeu est direct pour des millions d'automobilistes qui avaient progressivement renoncé aux assistants vocaux embarqués, trop souvent sources d'incompréhensions et de frustrations. Si Gemini tient ses promesses, l'interaction avec le véhicule devient un véritable gain de temps et de sécurité, en réduisant la nécessité de manipuler un écran ou un téléphone en conduite. Pour Google, l'impact est tout aussi stratégique : Android Auto est présent sur la quasi-totalité des constructeurs automobiles mondiaux, ce qui fait de la voiture un point d'entrée massif pour ancrer Gemini dans les habitudes quotidiennes. La refonte de l'interface vise par ailleurs à unifier l'expérience utilisateur entre smartphone, montre connectée et voiture, renforçant l'adhérence à l'écosystème Google. Cette évolution s'inscrit dans une tendance plus large qui voit les grands modèles de langage quitter les interfaces textuelles pour coloniser l'environnement physique. Après les moteurs de recherche, les smartphones et les lunettes connectées, la voiture s'impose comme le prochain terrain d'expansion de l'IA ambiante. Google n'est pas seul sur ce segment : Apple CarPlay évolue dans la même direction avec Siri, et plusieurs constructeurs comme BMW ou Mercedes développent leurs propres assistants IA embarqués. La question qui se pose désormais est celle de l'équilibre entre utilité réelle et saturation de l'interface : si certaines fonctionnalités proactives semblent genuinement pertinentes, l'accumulation de widgets et de recommandations à l'écran pourrait paradoxalement augmenter la charge cognitive du conducteur. Les prochains mois de déploiement diront si Gemini parvient à s'imposer comme un copilote discret et fiable, ou s'il reproduit les travers des assistants qui l'ont précédé.

UEAndroid Auto étant présent sur des millions de véhicules vendus en Europe, dont des marques européennes comme BMW et Mercedes, les automobilistes français et européens seront directement concernés par cette intégration de Gemini dans leur quotidien de conduite.

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Amazon a lancé Nova Act, un service AWS conçu pour automatiser les tests d'assurance qualité (QA) dans les pipelines de livraison logicielle. Contrairement aux frameworks traditionnels qui s'appuient sur des sélecteurs CSS, des identifiants d'éléments ou des références structurelles pour naviguer dans les interfaces, Nova Act utilise un modèle de compréhension visuelle et le langage naturel, exactement comme le ferait un utilisateur humain. La solution s'accompagne de QA Studio, une interface de référence incluant un frontend web, une API et une CLI, construite sur une infrastructure serverless AWS. Les équipes peuvent y créer des suites de tests via un assistant de parcours utilisateur, déclencher des exécutions à la demande, les planifier ou les intégrer directement dans leurs pipelines CI/CD. L'ensemble s'appuie sur Amazon Bedrock AgentCore Browser pour la prévisualisation en direct et AWS Secrets Manager pour la saisie sécurisée des données sensibles. L'enjeu est considérable pour les équipes produit et engineering. Dans les organisations actuelles, les critères d'acceptance sont définis par les product managers en langage métier, implémentés par les développeurs, puis retranscrits en code d'automatisation, souvent par ces mêmes développeurs. Ce fossé entre ceux qui comprennent les besoins utilisateurs et ceux qui maintiennent les tests crée une dette technique permanente : chaque refactoring d'interface ou ajustement de layout casse des dizaines de tests, même quand les fonctionnalités restent intactes. Nova Act supprime ce goulot d'étranglement en permettant à n'importe quel membre de l'équipe, y compris des non-développeurs, de rédiger et maintenir des tests en langage naturel. Quand un designer déplace un bouton ou qu'un développeur restructure un composant React, les tests s'adaptent automatiquement sans intervention manuelle. Cette annonce s'inscrit dans une course plus large des grands fournisseurs cloud à proposer des agents capables d'interagir avec des interfaces graphiques. OpenAI avec Operator, Anthropic avec Computer Use, et désormais AWS avec Nova Act ciblent tous le même marché : remplacer les scripts d'automatisation fragiles par des agents visuels autonomes. Pour AWS, l'intégration native dans l'écosystème Bedrock et les services managés représente un avantage compétitif face aux solutions standalone. Le marché du test logiciel automatisé pèse plusieurs milliards de dollars et souffre d'un taux d'échec élevé des projets d'automatisation traditionnels, souvent abandonnés après quelques mois faute de ressources pour maintenir les scripts. Si Nova Act tient ses promesses de résilience aux changements UI, il pourrait redistribuer significativement les cartes dans ce secteur et accélérer l'adoption de l'approche "shift-left" où les tests sont écrits dès la définition des exigences.

UELes équipes engineering européennes utilisant AWS peuvent intégrer Nova Act dans leurs pipelines CI/CD, mais aucun impact réglementaire ou institutionnel direct sur la France ou l'UE.

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