Les agents IA connaissent vos données, Norm AI veut leur apprendre vos règles

OpenAI acquiert Ona pour renforcer les agents IA de Codex

OpenAI a annoncé le 11 juin 2026 son intention d'acquérir Ona, une société spécialisée dans les environnements cloud sécurisés pour agents logiciels. L'objectif est d'intégrer la technologie d'Ona directement au sein de Codex, l'assistant de développement d'OpenAI, afin de lui permettre d'exécuter des tâches complexes sur des durées allant de plusieurs heures à plusieurs jours, y compris lorsque l'ordinateur de l'utilisateur est éteint. Codex compte déjà plus de 5 millions d'utilisateurs hebdomadaires, un chiffre en hausse de 400 % depuis le début de l'année 2026. Quelque 2 millions de développeurs ont par ailleurs utilisé les technologies d'Ona pour travailler dans des environnements cloud sécurisés et mutualisés. À l'issue du rachat, l'équipe d'Ona rejoindra directement l'équipe Codex chez OpenAI. Cette acquisition marque un tournant dans la manière dont les agents IA seront déployés en entreprise. Jusqu'ici, les agents fonctionnaient principalement à l'échelle d'une session utilisateur. Avec les environnements persistants d'Ona, un utilisateur pourra lancer une tâche, fermer son ordinateur, et retrouver l'avancement du travail plus tard, tout en conservant le contrôle sur les décisions critiques. Pour les organisations, l'enjeu dépasse la simple performance du modèle : il s'agit désormais de garantir la gouvernance, la gestion des accès et des identifiants, la journalisation des activités et la validation des actions réalisées par les agents. Les agents pourront opérer directement dans le cloud du client, pendant qu'OpenAI fournit l'intelligence et l'orchestration, permettant aux entreprises de conserver la maîtrise de leurs données sans brider les capacités de Codex. Initialement conçu pour assister les développeurs dans l'écriture de code, Codex s'est imposé comme un outil bien plus transversal, mobilisé aujourd'hui pour la recherche d'informations, l'analyse de données, la création de contenu et l'automatisation de processus métiers. Le marché des agents IA entre dans une phase d'industrialisation : après les expérimentations, les entreprises cherchent des solutions intégrables en production, conformes à leurs exigences réglementaires et de sécurité. Ona apporte précisément cette expertise, développée sur plusieurs années en aidant des équipes à migrer leurs workflows depuis des machines locales vers des infrastructures cloud reproductibles. Face à des concurrents comme Microsoft Copilot ou les agents de Google DeepMind qui avancent sur le même terrain, OpenAI consolide ainsi sa position en dotant Codex d'une couche d'exécution sécurisée et persistante, indispensable pour convaincre les grands comptes de passer à l'échelle.

Chez Meta, l’IA coûte cher et les agents ne vont pas assez vite

Lors d'un town hall organisé jeudi 2 juillet chez Meta, deux discours contradictoires ont émergé sur l'état de l'intelligence artificielle du groupe. Mark Zuckerberg a reconnu que le développement des agents IA n'avançait pas au rythme espéré, admettant que « la trajectoire du développement agentique au cours des quatre derniers mois au moins ne s'est pas vraiment accélérée ». Cet aveu intervient après une réorganisation massive : 7 000 salariés ont été transférés vers les équipes IA, dans un climat de tension interne, et environ 10 % des effectifs du groupe ont été supprimés en début d'année. De son côté, Alexandr Wang, ancien patron de Scale AI et désormais à la tête du Meta Superintelligence Labs, a tenu un discours nettement plus optimiste. Il a annoncé qu'un nouveau modèle, nom de code « Watermelon », est en cours d'entraînement avec une puissance de calcul largement supérieure à celle d'« Avocado », le nom interne de Muse Spark, premier modèle maison après l'échec de Llama. Selon Wang, Watermelon viserait un niveau proche de GPT-5.5 d'OpenAI, qui dispose déjà en accès limité de GPT-5.6. Ce grand écart entre les deux dirigeants illustre les difficultés de Meta à transformer des investissements colossaux en résultats concrets. Le groupe a annoncé un budget compris entre 125 et 145 milliards de dollars cette année pour ses seules infrastructures IA, un pari financier immense qui repose sur l'hypothèse que les outils agentiques amélioreront rapidement la productivité interne et la compétitivité face à des concurrents comme Claude Code d'Anthropic. Or, si les agents ne progressent pas assez vite, c'est tout le calendrier de rentabilisation qui se trouve fragilisé, avec des conséquences directes pour les salariés déjà touchés par les licenciements et pour la crédibilité de Meta auprès des investisseurs, qui scrutent les six prochains mois annoncés par Zuckerberg comme délai pour voir des bénéfices tangibles. Cette pression explique aussi pourquoi Meta chercherait, selon une indiscrétion de Bloomberg, à diversifier ses sources de revenus en louant sa puissance de calcul à d'autres entreprises, se positionnant ainsi en concurrent d'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure. L'idée serait de vendre l'accès à des modèles hébergés sur ses propres serveurs, dont Muse Spark, sur le modèle de Bedrock d'Amazon. Cette diversification traduit une volonté de rentabiliser une infrastructure de plus en plus coûteuse, pendant que Wang promet en parallèle une mise à jour majeure de Muse pour rapprocher ses capacités de programmation de celles de Claude Code, dans une course où Meta, malgré des moyens considérables et le recrutement de profils prestigieux via Scale AI, peine encore à démontrer une avance technologique nette sur ses rivaux.

💬 Zuckerberg qui admet en public que les agents n'accélèrent pas, chez Meta ça n'arrive jamais, c'est le signe que la pression interne devient intenable. Sur le papier, Wang promet Watermelon quasi au niveau de GPT-5.5 pendant que la boîte cherche à louer son calcul à la concurrence, ça ressemble plus à une couverture qu'à une stratégie claire. Le chiffre à retenir : Meta a six mois pour transformer 140 milliards de dollars d'infrastructure en résultats visibles, et si les agents ne suivent pas, c'est toute la crédibilité du pari IA du groupe qui saute.

Microsoft ouvre un nouveau front dans le débat sur les données pour les agents IA

Microsoft a durci sa position face à Databricks en bloquant l'accès de ce partenaire de longue date à Power BI, son outil phare d'analyse et de visualisation de données. Début mars, Databricks avait commencé à tester une nouvelle fonctionnalité permettant à ses clients de connecter facilement leurs données hébergées sur sa plateforme à des outils de visualisation tiers, dont Power BI. Microsoft a réagi en fermant cette intégration, protégeant ainsi un produit utilisé par la quasi-totalité des entreprises du Fortune 500 pour piloter leurs opérations via tableaux de bord et graphiques. Cette décision illustre une tension croissante autour du contrôle des flux de données dans l'écosystème des agents IA. Power BI n'est plus seulement un outil de reporting : il devient une porte d'entrée stratégique vers les données d'entreprise que les agents IA exploitent pour automatiser des décisions. En bloquant Databricks, Microsoft cherche à s'assurer que ces flux restent dans son propre écosystème, renforçant l'attrait de ses solutions Fabric et Azure pour les entreprises qui déploient des agents. Ce bras de fer s'inscrit dans une recomposition plus large du marché des données d'entreprise, où Databricks, valorisé à plus de 62 milliards de dollars, concurrence directement Microsoft sur le terrain du traitement analytique et de l'IA. La relation entre les deux entreprises, autrefois complémentaire, se transforme en rivalité frontale à mesure que l'IA agentique redéfinit la valeur des couches données. D'autres partenaires de Microsoft pourraient se trouver dans la même situation si leurs outils empiètent sur des territoires que Redmond considère comme stratégiques.

💬 C'est le jeu classique de la plateforme qui ferme ses portes dès que les enjeux deviennent vraiment sérieux. Microsoft ne bloque pas Databricks parce que ça les gêne aujourd'hui, il bloque parce que Power BI est en train de devenir le point de passage obligatoire pour tout agent IA qui veut lire les données de ton entreprise. À 62 milliards de valorisation, Databricks n'est plus un partenaire à ménager.

Asana rachète Stack AI pour renforcer ses agents IA no-code

Asana a annoncé l'acquisition de Stack AI, une startup spécialisée dans la création d'agents IA no-code et l'orchestration de workflows entre systèmes d'entreprise. L'opération, dont le montant n'a pas été divulgué, vise à doter la plateforme de gestion de projets d'une couche d'automatisation opérationnelle capable de connecter des environnements aussi divers que Salesforce, Oracle, AWS ou DocuSign. Stack AI s'est bâti une réputation solide dans les secteurs réglementés, santé, services financiers, services professionnels, précisément grâce à ses engagements en matière de gouvernance, de sécurité et de fiabilité des flux automatisés. L'intégration prévue associera les capacités d'exécution de Stack AI au "Work Graph" d'Asana, la couche de données organisationnelles qui structure projets, responsabilités et historiques de collaboration au sein des équipes. Cette acquisition répond à un problème concret que rencontre l'industrie : la plupart des solutions IA actuelles restent cantonnées à des usages individuels, résumer un document, répondre à une question, assister un employé dans une tâche isolée. Elles peinent à orchestrer des processus complets qui traversent plusieurs équipes et plusieurs logiciels. Avec Stack AI, Asana vise à passer du copilote personnel à l'automatisation opérationnelle à grande échelle. Les entreprises pourront concevoir des workflows qui traitent des demandes IT, des processus de conformité, du support client ou des opérations financières sans recourir à du développement logiciel complexe. L'enjeu devient ainsi opérationnel plutôt que conversationnel, ce qui représente un changement de paradigme significatif pour l'ensemble du marché des plateformes de collaboration. Asana se positionne depuis plusieurs mois sur la notion de "human-agent teams", des environnements où des agents IA travaillent collectivement avec des humains, avec validations, transferts de tâches, approbations et mémoire partagée, plutôt que d'opérer comme des outils parallèles déconnectés des opérations réelles. Le PDG Dan Rogers a formulé clairement l'ambition : selon lui, la valeur durable ne résidera pas dans les modèles IA eux-mêmes, mais dans la capacité des plateformes à coordonner outils, données, gouvernance et exécution métier dans un flux cohérent. Cette vision distingue Asana des acteurs focalisés sur les assistants conversationnels généralistes, et la place en concurrence directe avec des plateformes comme ServiceNow ou Microsoft 365 Copilot, qui cherchent eux aussi à devenir le système nerveux central de l'entreprise automatisée. L'intégration de Stack AI dans les produits AI Studio et AI Teammates d'Asana devrait être précisée dans les prochains mois.