OpenAI lance Presence, une plateforme pour créer et gérer des agents vocaux et chatbots en temps réel
OpenAI a dévoilé Presence, une nouvelle offre entreprise destinée au déploiement et à la gestion d'agents IA dans les workflows clients et internes des sociétés. Le produit permet à des agents de répondre aux questions, d'accéder aux systèmes de l'entreprise, d'exécuter des actions approuvées et d'escalader vers un humain lorsque nécessaire, le tout sous des politiques, permissions et standards d'évaluation définis par le client. Presence est disponible immédiatement mais uniquement via un programme de disponibilité générale limitée : les déploiements sont pilotés par les Forward Deployed Engineers d'OpenAI et une sélection d'intégrateurs systèmes mondiaux, sans accès en libre-service. OpenAI n'a communiqué ni tarifs, ni limites géographiques, ni conditions contractuelles, ni le coût du travail d'intégration nécessaire à un déploiement. La compatibilité avec des modèles concurrents, notamment les alternatives chinoises open weights comme GLM-5.2 et Kimi K3, reste également sans réponse pour l'instant. À son lancement, Presence couvre les interactions vocales et le chat en temps réel, avec l'ambition affichée de s'étendre à l'email et à d'autres canaux, sans confirmation officielle sur ce dernier point.
Ce lancement répond à un problème devenu central à mesure que les entreprises dépassent le stade de la démonstration : faire en sorte que les agents IA se comportent de façon fiable en production, alors que les règles métier, les besoins clients et les conditions opérationnelles évoluent constamment. Plutôt que de devoir assembler soi-même les modèles, API, connexions aux systèmes internes, contrôles de sécurité et outils d'évaluation d'OpenAI, les entreprises travaillent directement avec les équipes de déploiement d'OpenAI pour intégrer des agents prêts pour la production dans leurs workflows existants. Chaque déploiement démarre avec une mission précise, comme résoudre un problème de facturation, traiter une demande d'assurance ou gérer une requête informatique interne, et l'agent ne reçoit que les informations et accès strictement nécessaires à cette tâche. C'est le client qui détermine ce que l'agent peut faire seul, ce qui nécessite une validation, et à quel moment un humain doit reprendre la main.
Avant leur mise en production, les agents sont testés contre des requêtes courantes, des cas limites et des scénarios à risque plus élevé, avec des évaluateurs qui vérifient le résultat obtenu, le respect des politiques, l'usage correct des outils et le déclenchement des escalades. Des garde-fous interviennent dès qu'une interaction sort du cadre défini par l'organisation. OpenAI a montré à VentureBeat des captures d'écran illustrant des administrateurs lançant des simulations en masse face à des changements de politique, comme une nouvelle politique de remboursement annuel, ainsi que des tableaux de bord suivant la santé de la production, les intentions clients et la performance des tâches, sans toutefois préciser comment ces indicateurs sont calculés ni comment ils s'articulent avec des engagements contractuels de service. Une fois en production, l'outil continue de surveiller les sessions, les escalades et les signaux de qualité pour identifier les points à ajuster.
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