MiMo Code de Xiaomi, outil de codage IA open…

Codex a dépassé les 7 millions d'utilisateurs, en hausse de plus de 10 fois en 6 mois : dépasse-t-il Claude Code ?

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Codex a dépassé les 7 millions d'utilisateurs, en hausse de plus de 10 fois en 6 mois : dépasse-t-il Claude Code ?

OpenAI a franchi une nouvelle étape dans l'adoption de son outil de programmation assistée Codex. Selon des données relayées sur les réseaux sociaux, le nombre d'utilisateurs de Codex a dépassé les 7 millions cette semaine, avec un gain d'environ un million d'utilisateurs en seulement 24 heures, entre le 12 et le 13 juillet 2026. Ce bond fait suite au lancement de GPT 5.6 le 9 juillet, et à une annonce du 12 juillet indiquant que 6 millions d'utilisateurs avaient été atteints en 48 heures. En remontant aux données communiquées par Fidji Simo en mars, qui évoquait 2 millions d'utilisateurs, puis à une estimation de 550 000 à 700 000 utilisateurs au 1er janvier, la progression de Codex représente une multiplication par dix de sa base d'utilisateurs en seulement six mois. À titre de comparaison, Anthropic avait communiqué en février des chiffres autour de 2 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires pour Claude Code, avec un chiffre d'affaires annualisé de 2,5 milliards de dollars, en précisant que cette base avait doublé en six semaines depuis le 1er janvier. Cette divergence de communication entre les deux entreprises interroge. L'hypothèse la plus favorable à Anthropic est que l'essentiel des usages de programmation se serait déplacé vers Claude en tant qu'agent intégré à Slack plutôt que vers l'outil en ligne de commande Claude Code, rendant toute comparaison directe des statistiques d'usage difficile puisque les deux produits n'ont pas la même accessibilité. Il n'empêche que la croissance de Codex, multipliée par dix en six mois, reste un signal fort pour l'industrie des agents de codage, où la course aux utilisateurs et à la rétention devient un enjeu concurrentiel central entre OpenAI et Anthropic, avec des implications directes sur les revenus, l'adoption en entreprise et l'attractivité des différents écosystèmes de développement assisté par IA. Ce mouvement s'inscrit dans un contexte plus large où la qualité du modèle sous-jacent ne suffit plus à faire la différence: le harnais, c'est-à-dire l'environnement d'exécution et d'orchestration entourant l'agent, devient lui-même un facteur décisif de performance. C'est dans cette logique que Prime Intellect a dévoilé cette semaine la version 1 de ses environnements verifiers, une refonte de sa pile logicielle pour l'apprentissage par renforcement agentique, désormais valorisée à un milliard de dollars pour 100 millions de dollars de revenus annualisés. La nouvelle architecture sépare les tâches, le harnais et le moteur d'exécution, et stocke les traces de rollout sous forme de graphes de messages plutôt que de copies répétées, ce qui réduit la croissance des données de complexité quadratique à linéaire et facilite l'entraînement sur des tâches longues, comme un modèle de 100 milliards de paramètres entraîné sur des tâches d'ingénierie logicielle de 40 tours en moins de deux jours sur six nœuds H200.

💬 Dix fois plus d'utilisateurs en six mois, ça change la nature du problème : la bataille des agents de codage ne se joue plus sur le modèle, elle se joue sur la distribution. Anthropic peut toujours dire que Claude Code n'est qu'une partie de l'histoire à cause de Slack, ça n'efface pas l'écart brut avec ses 2 millions d'utilisateurs hebdo. Et le vrai signal de la semaine est peut-être ailleurs, dans les verifiers de Prime Intellect : le harnais qui entraîne ces agents commence à valoir aussi cher que le modèle qui tourne dedans.

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SpaceXAI en open source pour Grok : l'agent Rust, l'interface TUI et les outils derrière son CLI de code

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SpaceXAI en open source pour Grok : l'agent Rust, l'interface TUI et les outils derrière son CLI de code

Elon Musk et sa société xAI ont mis en open source Grok Build, l'agent de codage IA en ligne de commande qui alimente leur outil grok CLI. Le code source a été publié aujourd'hui sur GitHub sous licence Apache 2.0, couvrant l'ensemble de l'infrastructure : le moteur de l'agent, l'interface terminal (TUI), le shell en ligne de commande et les outils de développement associés. Grok Build avait été lancé en version bêta le 25 mai 2026. Il s'agit d'un agent capable de comprendre une base de code, de modifier des fichiers, d'exécuter des commandes shell et de rechercher sur le web, tout en gérant des tâches de longue durée. L'outil fonctionne selon trois modes : une interface terminal interactive en plein écran avec support de la souris, un mode headless pour l'automatisation et l'intégration continue, et une intégration dans les éditeurs de code via l'Agent Client Protocol (ACP). Le dépôt publié s'organise en plusieurs modules (crates) : xai-grok-shell pour le runtime de l'agent, xai-grok-tools pour les implémentations d'outils comme le terminal et l'édition de fichiers, xai-grok-pager pour le rendu de l'interface, et xai-grok-workspace pour la gestion du système de fichiers et du contrôle de version. Cette ouverture change la donne pour les développeurs et les entreprises soucieuses de confidentialité ou de souveraineté technologique. Grok Build peut désormais fonctionner entièrement en local : il suffit de compiler l'outil soi-même, de le connecter à un modèle d'inférence local via un fichier de configuration config.toml, et de s'affranchir complètement des serveurs d'API de xAI. Cette flexibilité ouvre la voie à des déploiements en environnement isolé (air-gapped), à des audits de sécurité approfondis du code avant toute adoption dans un contexte réglementé, ou encore à la création de forks internes adaptés aux besoins spécifiques d'une entreprise, la licence Apache 2.0 le permettant explicitement. En revanche, contrairement à des projets comme Codex CLI d'OpenAI, xAI n'accepte pas les contributions externes (pull requests) sur ce dépôt, ce qui limite son évolution à une gouvernance interne. Cette annonce s'inscrit dans une compétition croissante autour des agents de codage en ligne de commande, un segment où s'affrontent déjà Codex CLI d'OpenAI (également sous licence Apache 2.0, mais limité aux modèles OpenAI), le projet communautaire OpenCode sous licence MIT compatible avec plus de 75 fournisseurs de modèles, et Claude Code d'Anthropic, qui reste propriétaire et fermé aux forks. En rendant son harnais d'agent public tout en conservant le contrôle des contributions, xAI cherche à séduire les développeurs et entreprises en quête de transparence et de personnalisation, sans pour autant renoncer à la maîtrise de sa feuille de route technique. La bataille se joue désormais autant sur l'ouverture du code que sur le choix des modèles compatibles, un terrain où Grok Build se distingue par sa flexibilité totale de configuration.

UELa possibilité de déploiement local intéresse les entreprises européennes soucieuses de souveraineté technologique, mais aucune entreprise ou réglementation française n'est directement concernée.

💬 xAI ouvre le code mais ferme la porte aux contributions, et c'est ça la vraie nouvelle : un open source à sens unique, où tu peux auditer et forker Grok Build, mais jamais peser sur sa feuille de route. Pour les boîtes qui veulent tourner en local, voire en air-gapped, c'est du concret, pas du marketing de circonstance. Reste que la gouvernance, elle, ne bouge pas d'un pouce, xAI garde la main sur tout.

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WebBrain : un agent de navigation IA open-source et local qui lit les pages et automatise des tâches sur Chrome et Firefox

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WebBrain : un agent de navigation IA open-source et local qui lit les pages et automatise des tâches sur Chrome et Firefox

WebBrain est un agent de navigation open source, gratuit et disponible pour Chrome et Firefox, développé par Emre Sokullu sous licence MIT, avec son code source publié sur GitHub. L'extension s'installe dans le panneau latéral du navigateur, en Manifest V3 avec l'API sidePanel sur Chrome et en Manifest V2 avec sidebar_action sur Firefox, et chaque onglet conserve son propre historique de conversation. Elle propose deux modes : le mode Ask, en lecture seule, qui analyse les pages via des scripts de contenu classiques, et le mode Act, capable de cliquer, taper, faire défiler et naviguer, en pilotant la page via le protocole Chrome DevTools et l'API chrome.debugger, ce qui permet de générer des événements reconnus comme fiables par les sites modernes et d'atteindre les iframes cross-origin et le shadow DOM. Les températures sont fixées pour plus de prévisibilité : 0,15 en mode Act, 0,3 en mode Ask et 0 pour les descriptions de captures d'écran. L'outil est disponible en anglais, espagnol, français, turc et chinois, détecte automatiquement la langue du navigateur, ne collecte aucune donnée externe et n'intègre ni télémétrie ni compte utilisateur. Point clé : en connectant WebBrain à un modèle local, aucune donnée de page ne quitte la machine de l'utilisateur, une option rare parmi les agents de navigation IA. Cette approche locale-first change la donne pour la confidentialité des données dans un secteur où la plupart des agents IA de navigateur transitent systématiquement par des API cloud. Les utilisateurs professionnels manipulant des informations sensibles, comptes bancaires, dossiers clients ou données internes d'entreprise, peuvent ainsi automatiser des tâches répétitives comme l'extraction de données depuis des catalogues, le remplissage de formulaires ou le résumé d'articles, sans exposer ces informations à un tiers. WebBrain a aussi été pensé pour limiter les coûts en tokens sur les sessions longues : les captures d'écran sont redimensionnées et compressées en JPEG avant traitement, et l'historique de conversation est tronqué en commençant par les éléments les plus anciens lorsque la fenêtre de contexte se remplit. Il est également possible d'associer un modèle texte économique pour la planification à un modèle de vision distinct pour l'analyse des captures d'écran, une flexibilité qui réduit encore la facture pour les utilisateurs de modèles cloud. Le développement de WebBrain répond à un problème de sécurité identifié dans les agents de navigation : les pages web peuvent dissimuler des injections de prompt destinées à détourner le comportement de l'agent. Face à ce risque, l'outil démarre toujours en mode Ask en lecture seule, demande une confirmation avant toute action jugée conséquente (ces alertes pouvant être désactivées dans les paramètres) et impose une règle stricte pour toute mutation de données : créer, envoyer, soumettre ou acheter passe obligatoirement par l'interface visible du site plutôt que par des appels directs aux API REST ou GraphQL, sauf dérogation ponctuelle via la commande /allow-api en cas d'échec de l'interface. La lecture de contenu, elle, bénéficie de règles plus souples via les outils fetchurl et researchurl puisqu'elle ne modifie rien à distance. WebBrain se positionne ainsi entre les simples extensions IA de navigateur et les frameworks d'agents complets, dans un marché où la question de la confiance et du contrôle utilisateur devient centrale à mesure que ces outils gagnent en autonomie sur des tâches concrètes comme la recherche, le remplissage de formulaires ou l'automatisation multi-étapes.

💬 Reste à voir si ça tient en prod, mais l'idée de base est bonne : un agent qui pilote ton navigateur sans faire transiter tes pages par un cloud tiers, c'est ce que devrait être le standard depuis le début. Là où la plupart des agents web envoient tes onglets bancaires ou tes CRM à une API distante, celui-là tourne en local si tu le branches sur ton propre modèle, ce qui change complètement le calcul risque/bénéfice pour les pros. Le vrai signal du marché, c'est que le contrôle utilisateur (mode lecture par défaut, confirmation avant chaque action, interface visible obligatoire plutôt qu'appels API directs) devient un argument de vente à part entière, pas une case à cocher pour les juristes.

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xAI lance /goal dans Grok Build : exécution autonome longue durée avec vérification intégrée pour les tâches de codage en plusieurs étapes

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xAI lance /goal dans Grok Build : exécution autonome longue durée avec vérification intégrée pour les tâches de codage en plusieurs étapes

xAI a lancé une nouvelle fonctionnalité baptisée /goal au sein de Grok Build, son agent de codage en ligne de commande. Le mode cible l'exécution autonome de tâches longues et complexes : l'utilisateur soumet un objectif en une seule ligne, par exemple "Migrate the auth module to the new API", et l'agent prend en charge l'ensemble du processus sans supervision à chaque étape. Grok Build planifie une approche, la décompose en une liste de tâches visible, puis exécute chaque point séquentiellement. Une fois l'objectif atteint, le panneau bascule sur "Complete" et chaque élément apparaît comme coché. L'utilisateur peut continuer à transmettre des instructions pendant l'exécution, ou piloter la session via les commandes status, pause, resume et clear. L'accès nécessite un abonnement SuperGrok ou X Premium Plus, et le CLI s'installe via une commande curl en une ligne. Ce qui distingue /goal d'un simple agent d'édition de fichiers, c'est l'intégration native de la vérification. L'agent ne s'arrête pas après avoir écrit du code : il continue jusqu'à ce que la tâche soit réalisée et validée. Cette vérification peut prendre trois formes concrètes : relecture du code produit, inspection de pages web pour confirmer le comportement attendu, ou exécution de scripts de test. Ce mécanisme répond à l'une des limites les plus critiquées des agents autonomes, la tendance à déclarer une tâche terminée avant que le résultat ne soit réellement fonctionnel. Pour les développeurs, cela transforme la relation au travail délégué, notamment sur des tâches mécaniques mais étendues : migration de services, ajout d'endpoints, mise à jour de dépendances, portage de configurations sur plusieurs fichiers. Grok Build est l'outil de développement d'xAI, la société d'Elon Musk fondée en 2023, et embarque déjà plusieurs fonctionnalités orientées agents : un mode plan qui bloque les modifications jusqu'à validation explicite, des sous-agents spécialisés travaillant en parallèle, et la compatibilité native avec le protocole MCP (Model Context Protocol), qui permet aux agents de se connecter à des outils et sources de données externes. /goal s'inscrit dans une compétition intense entre les grands acteurs du codage assisté, que ce soit Cursor, GitHub Copilot, Anthropic avec Claude Code ou Google avec Gemini, tous engagés dans une course à l'autonomie fiable sur des tâches longues. La vraie bataille ne porte plus sur la qualité d'une réponse unique, mais sur la capacité à mener à bien une tâche entière, sans supervision constante, et surtout en sachant s'arrêter au bon moment.

💬 La vérification intégrée, c'est exactement ce que tous les agents rataient jusqu'ici. Pas juste écrire le code et te passer la main en prétendant avoir fini, mais inspecter, tester, confirmer que ça tourne, et seulement après s'arrêter. Reste à voir si ça tient vraiment sur de vraies migrations en prod, mais xAI vient d'attaquer le bon problème.

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MiMo Code de Xiaomi, outil de codage IA open source, surpasse Claude Code sur les tâches de plus de 200 étapes

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