Du copilote au coéquipier : pourquoi Andreessen Horowitz parie sur le « parenting » des agents IA ?

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.

Agents IA : pourquoi Singapour attire OpenAI et Google ?

Lors de l'ATxSummit 2026 ce 20 mai, Singapour a officialisé deux accords stratégiques distincts avec OpenAI et Google, marquant une nouvelle étape dans son ambition de devenir la capitale asiatique de l'intelligence artificielle. OpenAI s'engage à investir plus de 300 millions de dollars singapouriens dans la cité-État et à y ouvrir son premier laboratoire d'IA appliquée hors des États-Unis, avec la création de plus de 200 postes techniques dédiés à l'intégration de modèles IA dans des environnements métier réels. Google, de son côté, formalise un partenariat axé sur la gouvernance et la recherche appliquée, avec notamment la publication d'un livre blanc conjoint avec le gouvernement sur le déploiement sécurisé des agents IA, dans la continuité d'un environnement de test lancé en 2025. Les deux géants ciblent des secteurs prioritaires comme la santé, la finance, les services publics et les infrastructures numériques, et prévoient des programmes de formation pour ingénieurs, enseignants et PME. Ces annonces confirment Singapour comme terrain d'expérimentation de référence pour l'industrialisation des agents IA en Asie-Pacifique. Pour les entreprises technologiques et les grands groupes qui cherchent à déployer l'IA à grande échelle, la cité-État offre une combinaison rare : infrastructures robustes, cadre réglementaire prévisible, viviers de talents qualifiés et soutien actif de l'État. OpenAI et Google rejoignent ainsi Amazon Web Services, Microsoft et Google DeepMind, qui avaient déjà établi des positions fortes dans le pays. L'enjeu concret est d'accélérer l'adoption opérationnelle des agents autonomes dans des entreprises locales et régionales, en développant des systèmes capables d'automatiser des tâches complexes et de soutenir des opérations métier critiques. Ce positionnement n'est pas le fruit du hasard. Depuis plusieurs années, Singapour investit méthodiquement dans son infrastructure technologique, traitant désormais l'IA comme une infrastructure stratégique au même titre que le cloud ou les télécommunications. Le gouvernement a engagé plus d'un milliard de dollars singapouriens sur la période 2025-2030 pour renforcer la recherche publique et accélérer l'adoption de l'IA dans l'économie nationale. Pour OpenAI, la cité-État représente surtout une porte d'entrée vers l'ensemble de la région Asie-Pacifique, avec un environnement politique et économique plus stable que d'autres marchés régionaux. La question des agents autonomes sécurisés, portée activement par Google, sera centrale pour la suite : à mesure que les entreprises intègrent ces systèmes dans des processus critiques, la gouvernance devient un avantage concurrentiel autant qu'une nécessité réglementaire.

Les copilotes ne suffisent plus : AWS et Aily Labs misent sur l’IA qui prend des décisions

Après la vague des copilotes d'entreprise, AWS et Aily Labs annoncent un partenariat pour déployer des agents d'intelligence décisionnelle auprès des entreprises du Fortune 500. L'annonce, relayée début décembre 2025, positionne ces agents comme disponibles sur AWS Marketplace et adossés à Amazon Bedrock, la plateforme de modèles de fondation d'Amazon. Cinq fonctions métier sont visées en priorité : la finance, la chaîne d'approvisionnement, la fabrication, la recherche et développement, ainsi que le commerce. Au cœur du dispositif, Aily Labs propose un « Super Agent » qui orchestre plusieurs centaines de modèles de machine learning et des milliers d'agents d'entreprise, capables de suivre des indicateurs de performance, de repérer un risque ou une opportunité, de simuler différents scénarios, puis de recommander ou d'exécuter une décision. Grâce à Amazon Bedrock, le système peut faire appel à plusieurs modèles de fondation, dont ceux d'Anthropic, et orienter chaque tâche vers le modèle jugé le plus adapté. Pour les clients déjà présents sur AWS, Aily Labs affirme pouvoir déployer sa solution en une seule journée, directement dans l'infrastructure de données et les mécanismes de sécurité existants du client. Cette évolution marque un changement de nature dans l'usage de l'IA en entreprise. Là où un copilote se contente de produire une synthèse ou d'assister un salarié dans une tâche, l'agent décisionnel entend répondre directement à une question opérationnelle : que faut-il faire, quelles en seront les conséquences, et quelle action peut être engagée immédiatement. Un système capable de relier une baisse de la demande à la production, aux niveaux de stocks et aux prévisions financières touche ainsi directement à la performance de l'entreprise, et non plus seulement à la productivité individuelle d'un employé. Pour les grands groupes visés en premier lieu, notamment dans les secteurs pharmaceutique et des biens de consommation, l'enjeu commercial est également important : la facturation peut être centralisée sur le compte AWS existant et intégrée aux engagements de dépenses cloud déjà négociés, ce qui simplifie l'adoption sans créer de nouveau fournisseur à référencer. Le problème que cible Aily Labs n'est pas la rareté des données mais leur fragmentation. Les grandes entreprises accumulent déjà d'importants volumes d'informations dans leurs systèmes financiers, leurs chaînes logistiques, leurs usines ou leurs activités commerciales, mais ces données restent enfermées dans des silos distincts. Les méthodes traditionnelles, fondées sur des rapports statiques et des analyses manuelles, ralentissent les arbitrages et peuvent faire manquer des opportunités. En s'appuyant sur l'infrastructure et la sécurité déjà en place chez AWS, sans imposer de nouveaux audits de conformité, ce partenariat illustre une tendance plus large du secteur du cloud à intégrer l'IA générative directement dans les processus de décision des grandes entreprises, plutôt que de la cantonner à un rôle d'assistance périphérique.

💬 On passe du copilote qui écrit à ton côté à l'agent qui décide à ta place, et ça change tout niveau responsabilité. Le pitch "un jour de déploiement" me fait doucement rigoler, c'est jamais aussi simple une fois que ça touche la vraie stack de données d'un Fortune 500. Mais le vrai signal, c'est que le cloud ne vend plus de l'assistance, il vend de l'arbitrage automatisé, et ça déplace le pouvoir de décision bien plus profondément dans l'organisation qu'un simple copilote.

Enquête Box : pourquoi les leaders de l'IA en entreprise surpassent leurs pairs

Une nouvelle étude de Box, menée auprès de 1 640 décideurs informatiques aux Etats-Unis, au Royaume-Uni, en France et au Japon, révèle une accélération spectaculaire de la maturité des entreprises en matière d'intelligence artificielle. La part des organisations se qualifiant d'avancées ou de pionnières est passée de 8% à 64% en seulement un an, tandis que celle des entreprises encore au stade précoce ou n'ayant pas démarré s'est effondrée de 53% à 9%. Selon ce rapport intitulé "State of AI in the enterprise", 80% des organisations constatent un retour sur investissement notable, défini comme une amélioration d'au moins 10%, et plus de la moitié observent un impact business mesurable dans les six mois suivant l'approbation d'un projet. Pour Olivia Nottebohm, directrice des opérations de Box, ce basculement s'explique moins par une avancée technique isolée que par la manière dont les entreprises organisent désormais leurs usages de l'IA, passant d'expérimentations individuelles à des opérations agentiques systématisées et déployées en production de façon reproductible. L'écart de performance entre les entreprises les plus avancées et les autres tient avant tout à la rigueur d'exécution. La moitié des entreprises pionnières affichent un ROI supérieur à 25%, contre seulement 11% des entreprises en phase précoce, les catégories intermédiaires (avancées à 33%, en développement à 16%) se situant entre les deux. Ce qui distingue les leaders, précise Nottebohm, ce sont les équipes dédiées au déploiement des agents, une gouvernance formelle pour les encadrer, et la cohérence de la couche de contenu sur laquelle ces agents s'appuient, plutôt qu'une approche expérimentale et informelle. L'accès au contenu s'impose d'ailleurs comme le principal frein à la rentabilité de l'IA en entreprise en 2026: 96% des organisations jugent indispensable que leurs agents accèdent à des contenus spécifiques à l'entreprise, mais seules 36% ont effectivement connecté leurs agents à des contenus fiables pour de nombreux usages. Un quart des organisations pointent la fragmentation des données entre systèmes, 24% des difficultés d'intégration, 21% un manque de contrôles d'accès adéquats et 18% des contenus trop désorganisés pour être exploitables. Ce déficit de confiance dans les contenus a aussi des conséquences en matière de sécurité: près de la moitié des organisations déclarent avoir déjà subi un incident d'exposition de données lié à l'IA, une proportion qui grimpe à 60% chez les entreprises pionnières, sans doute davantage exposées du fait de leurs nombreux agents et systèmes connectés, mais aussi mieux équipées pour détecter ces incidents. La part des organisations dotées de cadres de gouvernance établis ou avancés est passée de 24% en 2025 à 73% cette année, même si des lacunes subsistent dans l'instrumentation: seules 39% disposent d'une visibilité complète sur les usages sanctionnés et non sanctionnés de l'IA, et 34% ont établi des standards formels. Parmi les organisations les plus matures, 63% considèrent désormais leurs documents non structurés, contrats et rapports comme un avantage concurrentiel plutôt qu'un poids mort archivé numériquement, illustrant un changement de regard sur la donnée d'entreprise à l'ère des agents.