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McDonald's teste un système de commande au drive propulsé par l'IA de Google

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McDonald's teste depuis plusieurs semaines un nouveau système de commande vocale par intelligence artificielle dans ses restaurants drive-thru américains. Baptisé ArchIQ et surnommé "Archy", le dispositif a été dévoilé lors de la convention mondiale de la chaîne et est actuellement déployé dans cinq établissements aux États-Unis dont les adresses n'ont pas été communiquées. Développé en partenariat avec Google, le système accepte les commandes en anglais et en espagnol, gère les modifications de commande en temps réel et affiche le total avant de demander au client d'avancer. Selon le compte X McFranchisee, géré par un franchisé McDonald's, ArchIQ a déjà traité plus d'un million de transactions, avec environ 90 % des commandes traitées sans intervention humaine. Le système serait également capable de reconnaître les clients réguliers et de proposer leur commande habituelle, bien que McDonald's n'ait pas fourni de détails techniques sur ce mécanisme. En amont du déploiement, les restaurants américains reçoivent des unités Google Edge Cloud pour faire tourner l'infrastructure.

L'enjeu est considérable pour une entreprise qui a enregistré 37 milliards de dollars de ventes à ses membres fidélité en 2025, soit une hausse de 20 %, avec près de 210 millions d'utilisateurs actifs sur 90 jours dans 70 marchés. ArchIQ s'inscrit dans le plan de croissance "McDonald's > NEXT", dont l'objectif est d'améliorer les opérations en restaurant et la rentabilité par unité. Le système ne se limite pas à la prise de commande: il surveille les équipements, alerte les managers en cas de panne de congélateur ou de goulot d'étranglement en cuisine, combinant outil de vente et support opérationnel. Le PDG Chris Kempczinski a reconnu dans une note interne que l'automatisation progressive du parcours client réduit les occasions d'interaction avec le personnel, ce qui, selon lui, élève le niveau d'exigence pour les moments où ce contact a lieu.

Ce test intervient après l'échec d'une précédente expérimentation menée avec IBM dans plus de cent restaurants, abandonnée en 2024 suite à de nombreuses erreurs de commande, dont un cas devenu viral où le système aurait ajouté pour plus de 250 dollars de nuggets à la commande d'un client. McDonald's avait alors annoncé vouloir continuer d'explorer la technologie de commande vocale malgré cette déconvenue. La chaîne n'est pas seule sur ce terrain: Taco Bell et Wendy's ont également annoncé des systèmes similaires. Le trafic drive-thru est resté négatif tout au long de 2025, oscillant entre -5 % et -8 % selon QSR Magazine, ce qui renforce la pression sur les opérateurs pour optimiser leurs coûts. Si une partie des internautes ayant visionné les démonstrations d'ArchIQ dit préférer l'interaction avec un employé, McDonald's n'a pas encore communiqué de calendrier pour étendre le dispositif au-delà des cinq sites pilotes.

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1MarkTechPost

Google DeepMind présente un pointeur de souris IA propulsé par Gemini, capable de capturer le contexte visuel et sémantique autour du curseur

Google DeepMind a présenté cette semaine un pointeur de souris dopé à l'intelligence artificielle, propulsé par Gemini, capable de comprendre non seulement où l'utilisateur pointe, mais aussi ce qu'il pointe et pourquoi c'est pertinent. Le système est encore expérimental, mais deux démonstrations sont d'ores et déjà accessibles dans Google AI Studio : l'une pour éditer une image, l'autre pour identifier des lieux sur une carte, toutes deux utilisables en pointant et en parlant à voix haute. Une intégration plus profonde, baptisée Magic Pointer, est en cours de déploiement dans Chrome, et une autre est prévue pour Googlebook, la nouvelle gamme d'ordinateurs portables Gemini de Google annoncée simultanément cette semaine. Le problème que cherche à résoudre DeepMind est connu de quiconque a déjà essayé d'utiliser un assistant IA en pleine session de travail : les outils actuels vivent dans leur propre fenêtre, obligeant l'utilisateur à interrompre son flux pour décrire manuellement ce qu'il regardait, coller une question dans un chatbot, puis importer la réponse dans son document d'origine. Le pointeur IA brise ce cycle en transmettant au modèle un contexte visuel et sémantique en temps réel, dérivé de la position du curseur et de l'état de survol, sans que l'utilisateur ait à formuler ce contexte en texte. Concrètement, cela permet de pointer un tableau de statistiques et demander une version en camembert, de survoler une recette pour en doubler les ingrédients, ou de pointer un PDF pour en obtenir un résumé en points à coller directement dans un email. Cette initiative s'inscrit dans une tendance plus large chez les grandes plateformes technologiques : rendre l'IA ambiante plutôt que cloisonnée dans une fenêtre de chat. Depuis l'émergence des grands modèles de langage grand public, la friction principale reste l'interface : les modèles sont puissants, mais les utilisateurs doivent sérialiser manuellement leur environnement en texte pour les actionner. DeepMind formalise quatre principes de conception pour y remédier, dont "maintenir le flux" (l'IA suit l'utilisateur là où il travaille, sans détour) et "montrer et dire" (le pointeur capte le contexte visuel, remplaçant les prompts détaillés par un simple geste). Microsoft avance en parallèle avec Copilot intégré à Windows, tandis qu'Apple mise sur des capacités similaires avec Apple Intelligence. Avec l'annonce simultanée des laptops Googlebook et le déploiement dans Chrome, Google positionne Gemini comme une couche système universelle, ce qui pourrait redéfinir profondément la manière dont des centaines de millions d'utilisateurs interagissent avec leur ordinateur au quotidien.

UEL'intégration d'une IA ambiante dans les navigateurs et systèmes d'exploitation pourrait modifier les pratiques numériques de millions d'utilisateurs européens, soulevant des questions sur la dépendance aux grandes plateformes et la conformité au RGPD.

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2AWS ML Blog

Un système alimenté par IA pour la collecte de preuves de conformité

Des équipes d'Amazon Web Services ont développé et documenté un système automatisé de collecte de preuves pour les audits de conformité, s'appuyant sur Amazon Bedrock et une extension de navigateur compatible Chrome et Firefox. Concrètement, l'outil exécute des workflows prédéfinis qui naviguent automatiquement dans des interfaces web — GitHub, consoles AWS, applications internes — en capturant des captures d'écran horodatées, puis les stocke de manière organisée dans Amazon S3. Le cœur intelligent du système repose sur le modèle Amazon Nova 2 Lite : lorsqu'un auditeur lui soumet un document de conformité en langage naturel, le modèle l'analyse et génère automatiquement les workflows JSON exécutables correspondants. En fin de cycle, Amazon SES produit et envoie un rapport de conformité par e-mail. L'authentification est gérée via Amazon Cognito couplé à AWS STS et IAM, garantissant des accès à privilèges minimaux vers Bedrock, S3 et SES. L'impact est direct pour les équipes de conformité et de sécurité des entreprises, qui consacrent aujourd'hui des dizaines d'heures par cycle d'audit à des tâches manuelles répétitives — naviguer de page en page, faire des captures d'écran, les renommer et les classer. Ce système rend le processus reproductible à l'identique d'un audit à l'autre, élimine les erreurs humaines de capture ou d'organisation, et produit une piste d'audit complète avec horodatage et chiffrement au repos. L'approche par extension navigateur présente un avantage structurel important : elle fonctionne avec n'importe quelle application web sans nécessiter d'accès API spécifique, et s'adapte aux évolutions d'interface grâce à l'automatisation pilotée par IA plutôt que par des sélecteurs CSS fragiles. Ce développement s'inscrit dans une tendance plus large d'industrialisation des agents IA pour des tâches d'entreprise à haute valeur réglementaire. Les audits SOC 2, ISO 27001 ou PCI-DSS imposent des volumes de preuves considérables, et la pression réglementaire sur les entreprises tech ne faiblit pas — notamment en Europe avec NIS2 et l'AI Act. AWS positionne ici Bedrock non pas comme un simple moteur de génération de texte, mais comme une couche d'orchestration capable de piloter des interfaces utilisateur réelles, ce qui représente un saut qualitatif par rapport aux intégrations API classiques. La prochaine étape logique sera l'extension de ces agents à des workflows multi-systèmes entièrement autonomes, où l'humain ne valide plus que l'exception — un modèle qui soulève déjà des questions sur la supervision et la responsabilité dans les processus réglementaires.

UELes entreprises européennes soumises à NIS2 ou à l'AI Act pourraient adopter des approches similaires pour automatiser la collecte de preuves d'audit, réduisant la charge de conformité réglementaire.

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3AWS ML Blog

Créer un moteur de tests A/B propulsé par l'IA avec Amazon Bedrock

Amazon Bedrock, Amazon ECS, DynamoDB et le protocole MCP peuvent être combinés pour construire un moteur de tests A/B piloté par l'IA, capable d'assigner les variantes en fonction du contexte utilisateur en temps réel plutôt qu'aléatoirement. Ce système réduit le bruit statistique et accélère la convergence vers un gagnant : par exemple, il détecte que les membres premium réagissent négativement à un message "Livraison gratuite" déjà inclus dans leur abonnement, tandis que les visiteurs venant de sites de bons plans y sont très réceptifs. L'approche permet d'identifier ces patterns comportementaux bien plus tôt que les semaines habituellement nécessaires avec un A/B testing classique.

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4AI News

Google teste l'agent IA Remy pour Gemini, avec un accent mis sur le contrôle utilisateur

Google teste en interne un nouvel agent IA baptisé Remy, conçu pour s'intégrer à l'application Gemini et agir de manière autonome au nom des utilisateurs dans leurs tâches professionnelles et quotidiennes. L'information provient de Business Insider, qui affirme avoir consulté un document interne et échangé avec deux personnes au fait du projet. Selon ce document, Remy se présente comme un "agent personnel disponible 24h/24", capable de gérer des tâches complexes, d'apprendre les préférences de l'utilisateur et de se connecter aux services Google comme Gmail, Calendar, Docs, Drive, ainsi qu'à des plateformes tierces telles que GitHub, Spotify ou WhatsApp. Pour l'heure, le projet est en phase de "dog-fooding", c'est-à-dire testé exclusivement par des employés de Google. Aucune date de lancement public n'a été communiquée, et Google a refusé de commenter. Remy représente une évolution significative dans la stratégie de Google autour de Gemini, qui cherche à dépasser le simple chatbot pour devenir un assistant capable d'agir, et non plus seulement de répondre. Si Google propose déjà un "Agent Mode" dans Gemini, Remy serait selon les sources une version nettement plus avancée, intégrant un apprentissage des préférences utilisateur et une gestion de tâches multi-étapes. Cette orientation vers les agents autonomes soulève toutefois des questions de contrôle et de vie privée que Google semble anticiper : le Privacy Hub de Gemini permet déjà aux utilisateurs de consulter et supprimer l'historique d'activité, de gérer les données de personnalisation et de révoquer l'accès aux applications connectées. Les chercheurs de Google Research ont par ailleurs formalisé des principes pour les agents IA, insistant sur des pouvoirs strictement limités, des actions observables et l'application du principe de moindre privilège. La course aux agents autonomes s'est accélérée ces derniers mois dans l'ensemble du secteur. OpenAI a attiré l'attention début 2025 avec OpenClaw, un agent capable de répondre à des messages et de mener des recherches de façon autonome, dont le créateur a été recruté par Sam Altman en février. Le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, a lui-même évoqué l'ambition de construire un "assistant numérique" de référence, sans préciser le calendrier. Remy s'inscrit dans cette dynamique où les grandes plateformes IA cherchent à passer du stade de l'assistant conversationnel à celui d'un véritable mandataire numérique. Les détails techniques restent flous: l'architecture de Remy, le modèle sous-jacent et le degré d'autonomie réel, notamment la question de savoir s'il peut agir sans confirmation explicite de l'utilisateur, n'ont pas été divulgués.

UELe déploiement futur de Remy serait soumis à l'AI Act européen, notamment aux exigences de transparence et de contrôle utilisateur imposées aux agents autonomes, que Google semble anticiper via son Privacy Hub.

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