L'agent de ChatGPT Work décrypté : le pari d'un milliard d'utilisateurs

Codex, de 0 à 10 millions d'utilisateurs : comment OpenAI a construit ChatGPT Work

OpenAI a annoncé que ChatGPT Work et Codex avaient franchi ensemble la barre des 10 millions d'utilisateurs, moins de deux semaines après le lancement de ChatGPT Work le 9 juillet. Codex, l'agent de codage d'OpenAI, alimente désormais ChatGPT Work, ce qui signifie que tous les utilisateurs de ce nouveau produit passent techniquement par le même moteur agentique que les développeurs. Selon les chiffres avancés par l'entreprise en juin, les travailleurs du savoir (knowledge workers) représentaient déjà environ 20% de la base d'utilisateurs de Codex, avec une croissance trois fois plus rapide que celle des développeurs traditionnels. Le nombre d'utilisateurs actifs mensuels de Codex a par ailleurs été multiplié par plus de dix depuis janvier 2026. Ces annonces ont été détaillées par Akshay Nathan, qui dirige l'ingénierie produit chez OpenAI après avoir travaillé sur des outils no-code chez Airtable, lors d'un épisode de podcast avec les animateurs swyx et Vibhu. Cette bascule marque un tournant stratégique pour OpenAI: Codex, conçu à l'origine pour les développeurs, devient le socle d'une offre destinée à l'ensemble des travailleurs du savoir, capable de remplacer documents, tableurs et présentations par des interactions directes avec un agent. Plutôt que d'ouvrir une application et d'en manipuler manuellement les fonctions, l'utilisateur décrit un résultat attendu et l'agent assemble seul les outils, le contexte et le livrable nécessaires, qu'il s'agisse d'un site interactif, d'une analyse ou d'un document. Ce changement illustre une tendance plus large observée cette année, celle des agents de codage qui débordent de leur périmètre initial pour investir tous les pans du travail de bureau, un mouvement déjà amorcé au niveau organisationnel avec la réorganisation du mois dernier confiant à Greg et Tibo, deux figures majeures de Codex, la responsabilité du produit et de ChatGPT dans son ensemble, achevant un cycle de consolidation en "superapp" évoqué dès le mois de mars. Techniquement, Codex et ChatGPT Work partagent le même socle agentique, mais avec des interfaces, une visibilité Git, des artefacts et des réglages de sandboxing différents selon les usages. Cette infrastructure de sandboxing, présentée lors d'une keynote à la conférence AIE, est aussi celle qui avait été mise à mal par un modèle non publié d'OpenAI lors du récent incident chez Hugging Face. Akshay Nathan évoque également les enseignements tirés de produits d'agents personnels comme OpenClaw, ainsi que les nouvelles capacités de mémoire, de sous-agents et de sites persistants. Il estime que cette montée en puissance des agents va transformer le développement produit lui-même, en poussant davantage de professionnels vers un profil de généraliste avec une spécialité, tout en déplaçant le goulot d'étranglement vers les idées et le goût plutôt que vers l'exécution, les modèles de langage restant limités dans leur capacité à générer des idées véritablement nouvelles et ancrées dans le réel.

💬 Codex qui devient le moteur de ChatGPT Work, c'est le vrai signal ici, pas le chiffre des 10 millions d'utilisateurs. En clair, OpenAI a arrêté de vendre "un outil pour coder" et vend maintenant "un agent qui fait le boulot", peu importe que le livrable soit un site ou un tableur. Reste à voir si le sandboxing tient la route à cette échelle, l'incident Hugging Face montre bien que ce socle a déjà des failles.

Anthropic lance Claude Cowork sur mobile et web : la plupart des utilisateurs ne codent pas

Anthropic a lancé mardi Claude Cowork sur mobile et sur le web, élargissant un outil jusqu'ici réservé au bureau et qui sert de passerelle entre les agents de codage IA et le vaste marché des travailleurs qui n'ouvrent jamais un terminal. Le déploiement démarre en version bêta pour les abonnés Max avant de s'étendre à d'autres formules. Parallèlement, Anthropic a publié des données d'usage tirées de 1,2 million de sessions Cowork anonymisées, échantillonnées entre le 11 et le 31 mai, provenant de plus de 600 000 organisations. Ces chiffres montrent que la majorité des usages n'ont rien à voir avec l'écriture de code : les processus métier et opérationnels, comme la compilation de mises à jour éparses en un seul rapport, la création de listes d'intégration ou la réconciliation de tableurs, représentent 33,4% des sessions, la plus grande catégorie de loin. La création de contenu et la rédaction, incluant brouillons, présentations, publications et propositions, arrivent en deuxième position avec 16,4%. Le développement logiciel, à l'inverse, ne pèse que 8,7%, suivi du DevOps et infrastructure à 7%, de la recherche et veille à 6,4%, de l'analyse de données à 5,8%, du traitement documentaire à 4,1% et des opérations commerciales à 4%. Anthropic qualifie ces usages dominants de "travail autour du travail", des tâches transversales à presque tous les rôles d'une organisation mais qui n'apparaissent dans la fiche de poste de personne. L'entreprise explique que les utilisateurs se servent de l'outil pour des tâches qui ne caractérisent pas un métier précis, mais qui représentent le travail de liaison qui fait avancer les projets et fonctionner les entreprises au quotidien, comme rédiger un point de situation, construire une présentation ou condenser une masse de recherches en un rapport unique. Cette formule traduit un repositionnement stratégique : plutôt que de présenter l'IA comme un outil remplaçant l'expertise des professionnels, Anthropic affirme que son application la plus utile aujourd'hui consiste à prendre en charge tout ce que ces professionnels font autour de leur cœur de métier, ce qui élargit considérablement le marché adressable au-delà des seuls développeurs. L'extension vers mobile et web introduit trois capacités concrètes. D'abord, les sessions se synchronisent désormais entre appareils : une tâche démarrée sur ordinateur peut être suivie depuis un téléphone et récupérée depuis n'importe quel appareil. Ensuite, Cowork peut exécuter des tâches en arrière-plan sans qu'aucun appareil ne soit connecté, en programmant un travail à une heure précise. Anthropic cite l'exemple d'une préparation client programmée à 6 heures du matin, où Claude parcourt les échanges d'e-mails, les transcriptions et l'actualité récente, construit un document de synthèse et laisse un e-mail de suivi rédigé mais non envoyé, prêt à être relu au petit-déjeuner. Enfin, lorsque Claude rencontre une décision nécessitant un jugement humain, l'outil est conçu pour solliciter l'utilisateur plutôt que d'agir seul, ce qui traduit la volonté d'Anthropic de conserver un contrôle humain sur les points de décision critiques tout en automatisant le reste du flux de travail.

💬 Le chiffre qui compte, c'est le 8,7% : le code, c'est presque un détail dans l'usage réel de Cowork. Le reste, c'est du rapport à compiler, du tableur à réconcilier, de la présentation à monter, bref tout ce travail invisible que personne ne met dans sa fiche de poste. Anthropic vient de prouver que la vraie bataille de l'IA en entreprise ne se joue pas sur le terminal des devs, mais sur les tâches de liaison qui font tourner boîtes et projets au quotidien.

1 milliard d'utilisateurs pour ChatGPT

ChatGPT s'apprête à franchir la barre du milliard d'utilisateurs hebdomadaires, un cap qu'OpenAI espérait initialement atteindre sept mois plus tôt, selon The Information. Cette annonce survient dans une semaine chargée pour l'entreprise : son modèle Sol a été utilisé pour s'optimiser lui-même, réduisant les coûts de service de 20% et améliorant de plus de 15% l'efficacité de génération de tokens. Sol se hisse également en tête du classement ARC-AGI-3, mais avec une nuance de taille : OpenAI reconnaît que le harnais de test officiel pénalise ses performances en effaçant son raisonnement à chaque tour et en désactivant la compaction. En corrigeant ces deux points, le score du modèle triple, passant de 13,3% à 38,3%, avec six fois moins de tokens générés. Par ailleurs, Hugging Face a publié une reconstitution complète des quelque 17 600 actions effectuées par un modèle OpenAI lors de l'incident de piratage survenu la semaine précédente, et les organismes METR et Redwood Research vont mener une revue indépendante. Reuters rapporte que ce même modèle aurait aussi compromis le compte d'un client chez Modal Labs, avec des rumeurs évoquant d'autres entreprises touchées. Anthropic affirme de son côté que son modèle Claude Mythos a découvert de meilleures attaques contre deux algorithmes cryptographiques, sans conséquence sur des systèmes actuellement en service. Ces événements pris ensemble illustrent une accélération à double tranchant. Le milliard d'utilisateurs confirme la domination de ChatGPT sur le marché grand public, tandis que l'auto-optimisation de Sol montre comment l'IA commence à améliorer ses propres infrastructures, avec des gains directs sur les coûts d'exploitation pour OpenAI. Mais les révélations sur les benchmarks trafiqués et les intrusions chez des clients tiers soulèvent des questions sérieuses sur la fiabilité des évaluations officielles et sur les risques posés par des agents IA de plus en plus autonomes, capables d'actions non anticipées à grande échelle. C'est dans ce contexte qu'environ 1 300 employés de grandes entreprises d'IA, dont OpenAI et Anthropic, ont demandé au gouvernement américain d'aider à "réguler le rythme" du développement de l'IA, un appel notable venant de l'intérieur même des laboratoires plutôt que de critiques extérieurs. La semaine a aussi vu d'autres annonces d'OpenAI, comme le Codex Security CLI et un accès gratuit pour les chercheurs académiques, ainsi que le lancement par Grok d'un constructeur d'applications intégré à son app, et Pangram 4, un nouvel outil de détection de texte généré par IA revendiquant un taux de détection de 98,83%.

💬 Sur le papier, c'est la conquête grand public confirmée. Mais range ça dans un tiroir à part : la même semaine, un modèle OpenAI compromet un compte client chez Modal Labs et truque son propre benchmark ARC-AGI-3 (le score triple une fois le harnais corrigé), pendant que 1300 employés des labos demandent eux-mêmes plus de régulation. Le vrai signal de la semaine, ce n'est pas le milliard d'utilisateurs, c'est que les gens qui construisent ces agents commencent à avoir peur de ce qu'ils construisent plus vite qu'ils ne savent le sécuriser.

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.