OpenClaw et l’IA Agentique

Aujourd’hui, nous allons parler d’IA agentique, notamment de la structure qui a beaucoup fait parler d’elle ces derniers mois, OpenClaw. Tout d’abord, il faut comprendre la différence entre un agent conversationnel tel que ChatGPT, Gemini ou encore Claude, que nous utilisons depuis plusieurs années, et l’IA agentique. Cette différence peut s’expliquer assez simplement : si l’on peut demander à notre IA classique de nous proposer un bon restaurant pour aller manger ce soir, on peut demander à l’IA agentique de réserver une table dans un bon restaurant pour nous et le laisser faire ensuite.

Concrètement, OpenClaw, qu’est-ce que c’est ? Tout d’abord, ce n’est pas un modèle de LLM (Large Language Models, Grand modèles de langage en français), comme Claude Opus ou GPT 5.2. OpenClaw, c’est une architecture open source. Open source, ça veut dire que le code est entièrement disponible, accessible et réutilisable par qui veut. Et c’est une architecture qui va, métaphoriquement donner une boîte à outils à un modèle d’agent conversationnel pour lui permettre de piloter des actions (payer via Stripe ou envoyer un courriel via Outlook par exemple). Ainsi l’agent conversationnel deviendra une IA agentique (que j’appellerai désormais un agent).

Cet agent pourra se connecter à Gmail et envoyer un courriel proposant une nouvelle réunion à votre collègue et ajoutera cette réunion dans le calendrier si le collègue répond qu’il est disponible. Un agent pourra aussi vérifier pour vous si des places pour un spectacle qui vous intéresse sont disponibles et si oui, réserver deux places dans le parterre selon vos préférences. Je pense pouvoir dire que c’est ce que beaucoup d’entre nous attendions depuis l’avènement des agents conversationnels: avoir un super assistant qui nous permet de gagner du temps sur des tâches d’organisation de courriels ou de calendrier.

Il faut relever plusieurs éléments importants dans le succès d’OpenClaw. Tout d’abord son accessibilité et sa simplicité d’utilisation: Pas besoin de maitriser Python pour l’installer il suffit de quelques lignes à copier-coller dans son terminal et en moins d’une demi-heure on peut parler directement à son agent via Whatsapp ou Telegram (pas besoin d’une nouvelle application, on lui parle comme à un ami sur nos moyen de communications déjà utilisés fréquemment).

Ensuite, OpenClaw a été pensé pour être utilisé avec un modèle d’IA hébergé localement, c’est-à-dire directement sur l’ordinateur. Ainsi, fini les frais d’abonnement aux plateformes d’agents conversationnels, fini les données qui transitent par des serveurs d’entreprises privées, tout tourne sur notre ordinateur et nos discussions et informations sensibles restent dans notre environnement (jusqu’à ce qu’on utilise un outil pour se connecter à un service tiers bien sûr).

Enfin, OpenClaw a justement été optimisé pour un environnement très important : le MacMini. On peut l’utiliser sur d’autres ordinateurs bien sûr, mais tout a été prévu pour que ce soit le plus simple possible sur cette machine. Pour environ 1000CAD, vous achetez votre Mac Mini, et moins d’une heure après l’avoir sorti de sa boîte, vous aurez votre “employé numérique” (comme beaucoup d’internautes l’ont nommé) prêt à l’emploi. Un calcul simple vous fera comprendre que cette option est plus rentable que de payer une seule plateforme type ChatGPT pendant 3 ans (et beaucoup moins si l’on est abonnés aux niveaux supérieurs ou à plusieurs plateforme à la fois). Et le succès a été au rendez-vous, causant depuis début 2026 parfois jusqu’à un mois d’attente pour pouvoir acheter un Mac Mini.

Cependant, cet engouement vient avec son lot de risques : en permettant à des personnes non techniques d’utiliser des outils aussi puissants, on ouvre la porte aux arnaques. Depuis l’essor des LLM, beaucoup ont découvert des manières de modifier le comportement de ces IA, une de ces méthodes assez connue est l’injection de prompt : en insérant certaines lignes de texte dans notre requête, on arrive à imposer un comportement au LLM avec qui on communique.

Les premiers exemples étaient anodins mais lorsqu’un agent OpenClaw gère vos courriels et peut utiliser votre carte de crédit, on ouvre la porte aux abus et arnaques qui suivent : des hackeurs envoient des courriels anodins contenant en réalité le prompt à “injecter” invisible à l’oeil humain. Lorsque l’agent lit vos courriels pour vous, le prompt pirate sera lu et entrainera l’agent à effectuer ce que le hackeur souhaite, par exemple donner des informations bancaires. Mais l’agent peut aussi avoir accès à des documents importants s’ils sont situés sur le même ordinateur que l’agent et peut donc aussi fuiter des données sensibles professionnelles par exemple.

J’ajouterai rapidement que les outils que l’on décide de fournir aux agents viennent d’une bibliothèque d’outils, une sorte d’AppStore où vous pouvez donner à votre agent des modules permettant des actions spécifiques. Cependant, étant donné que n’importe qui peut en créer, un utilisateur non averti peut installer un outil malicieux et transmettre ainsi ses informations sans le savoir.

Malgré ces risques réels, je pense personnellement que le concept n’est pas à condamner: les agents me semblent être l’évolution évidente de nos agents conversationnels actuels, plus indépendant et donc plus utiles. Aujourd’hui les risques peuvent les rendre rédhibitoires si l’on ne maitrise pas un tant soit peu le sujet, mais les laboratoires feront tout pour rendre cela viable pour le grand public: le créateur d’OpenClaw Peter Steinberger a été embauché par OpenAI, et Claude Cowork est un exemple d’IA agentique chez les LLM grand public, même s’il est encore aujourd’hui plus limité (probablement pour ces raisons de sécurités justement !).

À terme, je pense que chaque IA aura son équivalent agentique et que ces derniers deviendront la norme d’utilisation. Et même si héberger localement son agent pour garder ses données personnelles peut attirer une partie de la population, la majorité du grand public préfère la simplicité d’utilisation d’avoir tout cela fourni dans son abonnement (de la même manière que peu de gens hébergent actuellement leur LLM sur un ordinateur).