Avec dots, OpenAI pousse l’agent IA perso en arrière-plan

OpenAI lance dots, un assistant IA persistant dans ChatGPT. Plus proactif, plus intrusif aussi, il pose déjà la vraie question: l’échelle.

Ce qui se joue avec dots, ce n’est pas juste une nouvelle interface. OpenAI essaie de convertir ses outils de code et ses modèles en assistant personnel toujours actif, capable de bosser en arrière-plan pendant que vous faites autre chose. Pour l’écosystème mobile et logiciel, c’est un virage net: l’IA ne répond plus seulement à une requête, elle prend l’initiative.

Du copilote de code à l’assistant qui ne dort jamais

Présenté fin septembre lors de la journée développeurs d’OpenAI, dots est disponible dans les apps desktop et mobile de ChatGPT pour les abonnés Pro et au-dessus, à partir d’environ 92 euros par mois (100$). Alexander Embiricos, qui pilote les produits entreprise, explique que beaucoup de fonctions existaient déjà dans Codex, lancé plus tôt cette année. La différence, c’est le packaging produit. Moins de réglages, moins de guidage, une seule conversation continue, et une figure d’agent plus intuitive pour l’utilisateur.

Chez OpenAI, la logique est simple: faire sentir qu’on parle à une entité cohérente, pas à une suite de sessions isolées. Même le nom dots, inspiré de l’espace négatif du logo, a été choisi pour quelque chose de banal, presque omniprésent. Bon, c’est très marketing, mais on voit l’idée.

Un agent proactif, utile, mais encore irrégulier

Une fois branché au calendrier, aux mails, à l’ordinateur et à d’autres outils, l’agent essaie d’aider sans attendre un prompt. C’est là son intérêt, et aussi son modèle économique: plus d’autonomie, c’est aussi plus de tokens consommés.

Dans les faits, dots sait déjà repérer des conflits d’agenda ou des échéances à venir. Sauf que le timing n’est pas toujours bon. Alexander Embiricos raconte qu’une première alerte de conflit arrivait trois minutes avant l’événement. Un peu court. À l’inverse, il cite le cas d’un ingénieur d’une startup de livraison par drone dont l’agent aurait détecté une panne, analysé l’incident et proposé des pistes de résolution avant même que l’humain ne s’en rende compte. Résultat, le potentiel est clair, la régularité beaucoup moins.

La vraie friction, c’est l’accès aux données

Plus l’agent est utile, plus il faut lui donner les clés. Et là, forcément, ça coince. Meta a déjà pris des coups avec Muse pour les profils détaillés qu’il construit autour des proches. OpenAI assume une mécanique comparable avec ce qu’il appelle la recherche proactive: à intervalles réguliers, dots réfléchit à ce qu’il sait de vous, à l’historique de conversation et aux ressources autorisées, puis cherche comment être plus utile.

Les contrôles de confidentialité sont ceux de ChatGPT: on peut couper l’entraînement du modèle et gérer les ressources accessibles sur la machine. Mais ce n’est pas très granulaire, et l’app peut se montrer insistante. Exemple concret, elle refuse l’accès en lecture seule à des disques cloud. Alexander Embiricos reconnaît d’ailleurs qu’il faut des contrôles beaucoup plus fins. Clairement, le sujet n’est pas secondaire.

Le mur d’après, faire travailler les agents avec le monde réel

Reste la question que pas mal de monde évite: est-ce que ces agents IA peuvent passer à l’échelle sans saturer les usages, les sites, les entreprises et les réseaux de paiement? Les anecdotes sur les réservations décrochées par des agents font sourire. Les entreprises, elles, n’ont pas forcément envie de traiter avec eux. Et les humains non plus.

Alexander Embiricos dit lui-même qu’il ne compte jamais faire une réunion avec l’agent de quelqu’un d’autre, alors qu’il a pourtant un assistant humain parce que les partenaires d’OpenAI veulent parler à une personne. En parallèle, l’entreprise travaille avec des processeurs de paiement pour ouvrir davantage l’agent au monde réel. Là, on touche une autre marche. Donner l’accès à une boîte mail, c’est déjà un gros pas. Le compte bancaire, pour beaucoup, c’est encore non.