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Kore.ai lance la plateforme d'agents IA Artemis et intensifie la concurrence face à Microsoft et Salesforce

Kore.ai a lancé mercredi la plateforme Artemis, une refonte complète de sa technologie centrale destinée aux entreprises qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser des agents d'intelligence artificielle. Fondée par Raj Koneru, PDG et fondateur, la société mise sur un principe résumé ainsi : "vous faites de l'IA avec de l'IA, vous concevez avec l'IA, vous construisez avec l'IA, vous testez avec l'IA, vous déployez avec l'IA." Au coeur technique de la plateforme se trouve l'Agent Blueprint Language (ABL), un langage déclaratif compilé basé sur YAML qui standardise la façon dont les agents IA, les workflows et les systèmes multi-agents sont définis, validés et gouvernés. L'ABL embarque son propre analyseur syntaxique, compilateur et environnement d'exécution, et supporte six modèles d'orchestration natifs : superviseur, délégation, transfert, distribution parallèle, escalade et fédération agent-à-agent. La plateforme intègre également Arch, un système IA qui traduit des objectifs métier formulés en langage naturel en code ABL prêt pour la production, en sélectionnant automatiquement la topologie multi-agents adaptée, en générant les données de test et en assurant le déploiement puis le suivi en production.

L'enjeu principal est de compresser ce qui prenait traditionnellement des mois de travail d'ingénierie en quelques jours. En s'appuyant sur des artefacts YAML stockables dans GitHub et intégrables aux pipelines CI/CD, Kore.ai permet aux développeurs, aux équipes métier et aux directions informatiques de travailler sur un standard commun, sans avoir à choisir entre une plateforme no-code rigide et un framework pro-code complexe. L'optimisation en boucle fermée constitue l'atout différenciant le plus concret : si un agent déployé atteint seulement 30% d'automatisation alors que l'objectif est de 50%, Arch analyse les écarts, régénère et redéploie automatiquement une version améliorée du code ABL en se basant sur les données d'usage réelles. Koneru illustre l'impact : "grâce à ce cycle d'optimisation, on fait monter l'aiguille à 50% en ajustant l'application sur la base du comportement effectif."

La sortie d'Artemis s'inscrit dans une course effrénée entre les grands éditeurs de logiciels d'entreprise pour devenir l'infrastructure de référence des agents IA : Microsoft, Salesforce, Google et ServiceNow investissent massivement dans ce segment. Face à ces géants, la stratégie de Kore.ai repose sur la neutralité technologique et sur le comblement d'un vide identifié par Koneru entre la génération de code et son exécution réelle en production, avec la gestion des versions, la gouvernance et l'observabilité que cela requiert. L'ABL se positionne comme une couche intermédiaire universelle entre les instructions en langage naturel des utilisateurs et l'infrastructure de production, un pari sur la standardisation plutôt que sur l'intégration verticale propriétaire qui caractérise les offres concurrentes.

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1VentureBeat AI

Writer lance des agents IA capables d'agir de façon autonome, face à Amazon, Microsoft et Salesforce

Writer, la plateforme d'agents IA pour les entreprises soutenue par Salesforce Ventures, Adobe Ventures et Insight Partners, a lancé le 30 avril 2026 un système de déclencheurs événementiels pour sa suite Writer Agent. Ce nouveau mécanisme permet à ses agents IA de surveiller en temps réel des signaux métier dans Gmail, Gong, Google Calendar, Google Drive, Microsoft SharePoint et Slack, puis d'exécuter automatiquement des workflows complexes en plusieurs étapes, sans qu'aucun humain n'ait à initier le processus. Le lancement comprend également un connecteur Adobe Experience Manager, un plugin d'observabilité Datadog et la prise en charge du chiffrement avec clés personnalisées (bring-your-own encryption keys). Selon Doris Jwo, vice-présidente Product Management chez Writer, le principe est simple : dès qu'un événement qualifié survient dans l'un de ces outils, un "playbook" prédéfini se déclenche et orchestre l'ensemble de la séquence de travail, sans intervention humaine. Ce passage du mode réactif au mode proactif représente une rupture structurelle dans la façon dont les entreprises utilisent l'IA. Jusqu'ici, même les plateformes les plus avancées exigeaient qu'un salarié ouvre une interface et formule une requête. Désormais, c'est l'agent qui surveille, détecte et agit. L'exemple concret fourni par Writer illustre bien l'enjeu : lorsqu'un brief créatif atterrit dans un dossier Google Drive dédié, le système déclenche automatiquement une cascade de playbooks qui rassemble la recherche, génère les visuels et prépare les livrables pour validation humaine, comprimant ainsi plusieurs heures de coordination Slack et de passages de relais entre équipes marketing. C'est précisément ce goulot d'étranglement humain que Writer dit avoir identifié comme principal frein à l'adoption à grande échelle de ses workflows automatisés. Writer n'est pas seul sur ce terrain. AWS, Salesforce et Microsoft accélèrent tous sur leurs propres plateformes agentiques, et la bataille pour devenir le système nerveux autonome des grandes entreprises ne fait que commencer. Writer avait introduit ses playbooks en novembre 2025 pour permettre aux équipes métier d'automatiser des tâches récurrentes sans écrire une ligne de code ; les déclencheurs événementiels en sont la prochaine évolution logique, transformant ces workflows de procédures manuelles en processus permanents et autonomes. La question qui reste ouverte, et qui agite l'ensemble de l'industrie, est celle de la gouvernance : jusqu'où les entreprises sont-elles prêtes à déléguer des décisions à des agents qui agissent seuls, en temps réel, sur des données sensibles et des outils critiques ? Les nouveaux contrôles de sécurité annoncés simultanément par Writer semblent être une réponse directe à cette préoccupation.

UELes entreprises européennes envisageant d'adopter ces agents autonomes devront évaluer leur conformité RGPD, notamment pour le traitement automatisé sans intervention humaine de données sensibles issues de Gmail, SharePoint ou Google Drive.

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2Pandaily

Tencent lance une bêta internationale de sa plateforme d'agents IA QClaw

Tencent Cloud a lancé le 21 avril 2026 la version bêta internationale de QClaw, sa plateforme d'agents IA destinée au grand public. Développé par l'équipe Tencent PC Manager et construit sur le framework open-source OpenClaw, le produit avait d'abord été lancé sur le marché chinois en mars 2026. La version internationale intègre plus de 80 mises à jour fonctionnelles et a été développée en à peine cinq jours, la majorité du code ayant été générée par intelligence artificielle. QClaw est actuellement disponible en accès anticipé aux États-Unis, au Canada, à Singapour et en Corée du Sud, avec une prise en charge multilingue. Durant cette phase bêta, les utilisateurs reçoivent une allocation quotidienne de tokens et l'accès anticipé reste limité en nombre de places. La proposition centrale de QClaw est de rendre les agents IA accessibles sans installation ni compétences techniques particulières. La plateforme propose un "Agent Playground" rassemblant des rôles variés comme des coachs fitness ou des tuteurs en langues, et s'intègre avec les principaux modèles du marché, notamment GPT et Claude. Un mécanisme de sécurité intégré surveille et valide les actions exécutées par les agents, répondant directement aux inquiétudes croissantes autour de l'autonomie des IA. Ce positionnement "plug-and-play" cible un segment de marché encore peu saturé : les utilisateurs non-développeurs qui souhaitent bénéficier de l'automatisation sans friction technique. Cette sortie internationale s'inscrit dans la stratégie d'expansion mondiale accélérée des géants technologiques chinois, qui cherchent à exporter leurs outils IA à mesure que le marché intérieur arrive à maturité. Tencent rejoint ainsi Alibaba, ByteDance et d'autres acteurs dans la course à l'adoption internationale de leurs plateformes IA. La vitesse de développement revendiquée, cinq jours pour une mise à jour majeure, illustre comment les entreprises utilisent désormais l'IA pour accélérer leur propre cycle de production logicielle. La compatibilité avec des modèles concurrents comme Claude signale une approche ouverte visant à maximiser l'adoption, plutôt qu'un écosystème fermé. Les prochains mois diront si QClaw peut s'imposer face à des concurrents comme Manus ou les offres d'agents d'OpenAI sur ces marchés anglophones.

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3Le Big Data

Microsoft Agent 365 ; la plateforme conçue pour piloter vos assistants IA

Microsoft a mis en disponibilité générale le 1er mai 2026 sa plateforme Agent 365, un centre de contrôle centralisé conçu pour superviser l'ensemble des agents et assistants IA déployés au sein d'une organisation. Présentée une première fois lors du Microsoft Ignite du 18 novembre 2025, la plateforme s'intègre à la Frontier Suite et à Copilot Studio. Elle repose sur cinq piliers fonctionnels : inventaire des agents actifs, contrôle des opérations, visualisation des activités, interopérabilité entre systèmes, et sécurité des données. L'interface unique agrège toutes ces informations pour les directions informatiques qui gèrent simultanément plusieurs assistants spécialisés, certains dédiés à la relation client, d'autres aux processus internes. L'enjeu est considérable : contrairement aux assistants conversationnels classiques qui se contentent de répondre à des questions, les agents IA de nouvelle génération peuvent exécuter des actions concrètes, interagir avec des applications métiers et prendre des décisions autonomes dans un périmètre défini. Cette autonomie accrue crée un angle mort de gouvernance pour les entreprises qui déploient ces outils à grande échelle : sans cadre centralisé, il devient difficile de savoir ce que font réellement les agents, quelles données ils touchent, et si leurs actions respectent les politiques de conformité. Agent 365 se positionne précisément comme la réponse à ce problème, en permettant d'appliquer des règles de sécurité uniformes à travers tout l'écosystème IA de l'entreprise. La plateforme s'inscrit dans un virage stratégique plus large de Microsoft, qui ne cherche plus seulement à fournir des outils de création d'agents via Copilot Studio, mais aussi à proposer la couche d'administration qui permet de les opérer à l'échelle. Après plusieurs mois de déploiements progressifs et de tests, le passage en disponibilité générale en mai 2026 marque la maturité de cette approche. Microsoft se retrouve ainsi en concurrence directe avec des acteurs comme ServiceNow ou Salesforce, qui développent leurs propres frameworks d'orchestration d'agents. La question qui s'ouvre pour les entreprises est celle du verrouillage : adopter Agent 365 comme plan de contrôle unique, c'est aussi lier davantage son infrastructure IA à l'écosystème Microsoft, au moment même où les agents autonomes commencent à toucher aux processus les plus critiques de l'entreprise.

UELes entreprises européennes déployant Copilot Studio et Microsoft 365 sont directement concernées par cette couche de gouvernance, qui soulève également la question du verrouillage technologique à l'heure où l'UE pousse à la souveraineté numérique.

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4VentureBeat AI

Nvidia lance une plateforme d'agents IA pour entreprises avec Adobe, Salesforce et SAP parmi 17 adopteurs à GTC 2026

Lors de la conférence GTC 2026, Jensen Huang a présenté lundi l'Agent Toolkit de Nvidia, une plateforme open source destinée à la création d'agents d'IA autonomes en entreprise. Dix-sept géants du logiciel ont immédiatement annoncé leur adoption : Adobe, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, CrowdStrike, Atlassian, Cadence, Synopsys, IQVIA, Palantir, Box, Cohesity, Dassault Systèmes, Red Hat, Cisco et Amdocs. La plateforme regroupe quatre composants clés : Nemotron, une famille de modèles ouverts optimisés pour le raisonnement agentique ; AI-Q, un blueprint permettant aux agents de percevoir, raisonner et agir sur les données d'entreprise ; OpenShell, un environnement d'exécution open source imposant des garde-fous de sécurité, de réseau et de confidentialité ; et cuOpt, une bibliothèque d'optimisation. Ces agents peuvent traiter des tickets de support client, concevoir des semi-conducteurs, gérer des essais cliniques ou piloter des campagnes marketing, le tout de façon autonome. L'enjeu commercial est considérable. En faisant adopter cette pile logicielle par des entreprises présentes dans pratiquement chaque secteur du Fortune 500, Nvidia ne vend pas directement ses GPU — il conçoit un écosystème logiciel qui les rend indispensables. Le composant AI-Q promet par ailleurs de réduire les coûts de traitement de plus de 50 % en routant les tâches complexes vers des modèles frontier et les tâches de recherche vers les modèles Nemotron moins coûteux. Nvidia revendique également que son agent basé sur AI-Q se classe en tête des benchmarks DeepResearch Bench et DeepResearch Bench II, ce qui, si validé indépendamment, rendrait la plateforme non seulement pratique mais compétitivement incontournable. La confiance des entreprises, obstacle historique au déploiement d'agents autonomes, est adressée via OpenShell, développé en collaboration avec Cisco, CrowdStrike, Google, Microsoft Security et TrendAI. Cette annonce s'inscrit dans une stratégie plus large de Nvidia pour étendre son emprise au-delà du matériel. Jusqu'ici, construire un agent d'IA d'entreprise nécessitait d'assembler des briques disparates — modèle de langage, système de récupération d'information, couche de sécurité, orchestrateur — issues de fournisseurs différents jamais conçus pour fonctionner ensemble. Nvidia résout ce problème de fragmentation en proposant une fondation unifiée, open source dans sa licence mais optimisée pour ses propres puces. La stratégie rappelle celle d'une infrastructure de péage : ouverte à tous, mais dont Nvidia contrôle l'architecture. Alors que les entreprises s'apprêtent à déployer massivement des agents autonomes dans leurs systèmes informatiques, la question n'est plus tant de savoir si elles adopteront ces outils, mais si une alternative crédible à l'écosystème Nvidia pourra émerger avant que la dépendance ne soit totale.

UESAP, Siemens et Dassault Systèmes figurent parmi les 17 premiers adopteurs, exposant les grandes entreprises européennes à une dépendance croissante envers l'écosystème logiciel et matériel de Nvidia pour leurs déploiements d'agents IA.

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