OpenAI a intégré Peter Steinberger, créateur de l’assistant open source OpenClaw, dans une démarche qui renforce l’idée que la prochaine grande étape de l’IA ne se limitera pas à « mieux parler », mais impliquera d’accomplir davantage de choses: exécuter des tâches concrètes, coordonner des outils et enchaîner des actions de manière autonome contrôlée. L’annonce a été rendue publique par Sam Altman sur X, où il a affirmé que Steinberger travaillera sur « la prochaine génération d’agents personnels » et décrit l’avenir comme étant « extrêmement multiagent ». Le message apportait également une garantie essentielle pour apaiser les craintes de la communauté : OpenClaw restera open source, sera géré par une fondation et OpenAI « continuera de le soutenir ».
Ce recrutement et cette promesse de continuité ne sont pas anodins. Dans l’industrie, le concept d’« agents » est passé d’une expérimentation à un véritable axe produit. La différence, en théorie, est simple : un chatbot répond ; un agent agit. Cela implique la connexion à des services comme le courrier, le calendrier, la messagerie, les tickets, les achats, les réservations ou des outils internes, avec le risque et la puissance que cela comporte : faire exécuter des actions par un logiciel au nom de l’utilisateur.
De l’expérimentation virale à un actif stratégique
OpenClaw est devenu l’un des projets les plus discutés de l’hiver technologique grâce à sa croissance fulgurante. Reuters a rapporté que le dépôt dépasse les 100 000 étoiles sur GitHub et a attiré 2 millions de visiteurs en une seule semaine, des chiffres qui le placent parmi ces phénomènes qui émergent du niche pour alimenter la conversation généraliste en quelques jours. Une telle traction marque souvent un tournant : lorsqu’un projet montre une utilité réelle (et pas seulement une « démo »), de grands acteurs commencent à se mobiliser pour attirer des talents et capitaliser sur cette dynamique.
Le discours public autour d’OpenClaw s’inscrit également dans un changement du marché vers des assistants « opérationnels » : des outils capables de gérer des courriels, d’automatiser des démarches ou d’exécuter des tâches répétitives à partir de l’ordinateur de l’utilisateur. Dans un écosystème où la promesse de productivité se mesure en minutes gagnées et en flux complétés, plutôt qu’en éloquence textuelle, l’intérêt pour un laboratoire comme OpenAI est évident.
Que signifie que OpenClaw devienne une fondation ?
Que OpenClaw « vive dans une fondation » va bien au-delà d’une simple phrase rassurante : il s’agit d’un modèle de gouvernance courant dans le logiciel libre pour dissocier l’orientation du projet d’une seule entreprise, faciliter la contribution d’acteurs multiples et assurer la pérennité. Concrètement, une fondation peut définir des règles concernant la marque, les licences, la direction technique et les contributions, réduisant ainsi le risque qu’une société unique « absorbe » le projet pour le fermer ou le fragmenter.
Dans son blog, Steinberger a indiqué rejoindre OpenAI pour travailler à « apporter des agents dans le monde entier » et a réitéré que OpenClaw restera ouvert et indépendant, désormais sous la gestion d’une fondation. De son côté, Altman a insisté sur l’importance de « soutenir l’open source » dans un futur où plusieurs agents interagiront pour exécuter des tâches utiles.
La bataille des agents : un produit, pas seulement un modèle
La tendance est claire pour un media technologique : OpenAI cherche à faire du concept d’agent une pièce centrale de son offre, afin d’être compétitif face à d’autres acteurs qui poussent également vers l’automatisation et le flux de travail. La venue de Steinberger indique qu’OpenAI ne vise pas seulement à améliorer ses capacités de raisonnement ou de codage, mais aussi à convertir ces agents en éléments installables, utilisables et connectables à des canaux et outils du quotidien.
Par ailleurs, plusieurs analyses soulignent que le « futur multiagent » ne consiste pas en un seul superassistant, mais en une architecture avec des rôles différenciés : un agent pour planifier, un autre pour exécuter, un pour analyser les risques, un autre pour valider les résultats. Cette approche vise à réduire les erreurs via un contrôle croisé, ce qui est particulièrement pertinent lorsque l’IA ne se limite plus à générer du texte, mais intervient aussi dans des systèmes : envoyer un courriel, effectuer un paiement, modifier une réservation ou déployer du code.
L’aspect sensible : sécurité, permissions et chaîne d’approvisionnement
Si le débat sur les agents est plus alimenté que celui sur les chatbots, c’est en partie dû à la superficie d’attaque. Un agent utile doit disposer de permissions. Et dans le monde réel, cela implique des identifiants, des jetons, l’accès aux données et la capacité d’agir. Reuters a même évoqué des préoccupations réglementaires liées à des risques de cybersécurité ou d’exposition de données si cet environnement est mal configuré. Cela rappelle que l’automatisation augmente autant la productivité que les risques d’erreur.
Pour les administrateurs système et les équipes de développement, la généralisation des agents dans des produits massifs impose une checklist bien connue, même si le contexte change :
- Moindre privilège : jetons à portée limitée, autorisations par action, courte durée de validité et séparation par environnement (développement/test/production).
- Audits et traçabilité : journaux d’activités, « qui a fait quoi » (même si c’est un agent) et conservation adaptée pour investigations.
- Contrôle des connecteurs et extensions : vérification des dépendances, politiques de signature, dépôts de confiance et analyse comportementale.
- Gestion des secrets : citadins, rotation, détection de fuites et interdiction d’intégrer des identifiants dans les configurations.
- Modes sécurisés : simulation (« dry-run »), validation humaine en cas d’actions sensibles, limites de dépenses ou d’impacts.
En définitive, la vraie question n’est pas « si » les agents arriveront, mais comment ils le feront : quels mécanismes de sécurité, quelles garanties de contrôle et quels modèles de responsabilité en cas d’automatisation d’actions.
Un recrutement qui donne le ton pour 2026
Sur le court terme, cette démarche ne permet pas encore de prévoir quand des résultats concrets seront visibles dans les produits d’OpenAI, ni comment l’engagement de soutien sera concrétisé. Mais elle envoie un message clair : OpenAI pense que le vrai avantage concurrentiel de demain ne dépendra pas uniquement de modèles plus performants, mais aussi de agents personnels utiles, connectés à des services et en interaction.
Dans cette optique, OpenClaw se présente comme un exemple concret : un projet open source devenu viral car il répondait à un problème précis — automatiser des tâches réelles — et a démontré que le marché est prêt à passer du « chat » à « l’opération ». La grande question à venir sera de savoir si la combinaison fondation, communauté et soutien corporatif pourra préserver l’esprit ouvert du projet tout en accélérant son évolution vers des agents plus fiables, plus sécurisés et plus simples à déployer.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’OpenClaw et pourquoi est-il devenu si populaire ?
C’est un assistant open source axé sur des agents exécutant des tâches concrètes et automatisant des flux connectés à des outils quotidiens. Son adoption a explosé grâce à sa praticité et sa facilité d’expérimentation.
OpenClaw restera-t-il open source après le recrutement de son créateur par OpenAI ?
Oui. D’après ce qui a été annoncé, OpenClaw intégrera une fondation en tant que projet open source, avec le soutien continu d’OpenAI.
Que signifie « futur multiagent » dans les produits IA ?
Une architecture où plusieurs agents spécialisés collaborent : planification, exécution, gestion des risques et vérification, pour réaliser des tâches complexes avec davantage de contrôle et moins d’erreurs.
Quels risques pour la sécurité avec un agent personnel connecté à des courriels et autres applications ?
Le risque principal réside dans une utilisation abusive des permissions ou une mauvaise configuration pouvant exposer des données ou permettre des actions non autorisées. Cela se combat par une stratégie de privilèges minimaux, des audits, un contrôle des connecteurs et une gestion solide des secrets.
