Sam Altman pense que l’ère des chatbots est déjà terminée. Le PDG d’OpenAI a présenté une vision de ce qui vient ensuite — et elle est centrée sur des agents d’IA persistants qui ne se contentent pas de répondre aux questions, mais se présentent réellement au travail, gèrent des tâches complexes de manière autonome et conservent le contexte même lorsqu’aucun humain ne les surveille.
Summary
Points clés à retenir
- Sam Altman décrit une « troisième vague » d’IA construite autour d’agents autonomes et persistants qui fonctionnent comme des collègues numériques aux côtés des équipes humaines.
- Les trois vagues : l’IA prédictive, l’IA générative (l’ère de ChatGPT), et maintenant l’IA agentique qui gère des flux de travail multi-étapes sans intervention humaine continue.
- Le PDG de Salesforce, Marc Benioff, vise le déploiement de un milliard d’agents Agentforce d’ici fin 2025, ce qui signale un engagement majeur des entreprises envers l’IA agentique.
- OpenAI et Paradigm ont publié EVMbench en février 2026 pour évaluer les capacités de l’IA à sécuriser les smart contracts crypto.
- Pour le marché crypto, des agents d’IA gérant des portefeuilles, des transactions et des interactions DeFi nécessiteront une infrastructure robuste d’identité et d’audit basée sur la blockchain.
La vision de Sam Altman pour des agents d’IA persistants
Altman présente cela comme un moment de véritable changement d’architecture — pas une simple mise à jour incrémentale de produit. Là où les percées précédentes en IA ont changé ce que la technologie pouvait produire, celle-ci change ce qu’elle peut faire par elle-même.
Définir les trois vagues de l’IA
La progression est étonnamment nette. La première vague d’IA était prédictive — moteurs de recommandation, filtres anti-spam, systèmes qui faisaient de la reconnaissance de motifs sur les données pour anticiper les résultats. La deuxième vague était générative : l’ère de ChatGPT, produisant du texte, des images et du code à la demande, en réponse à n’importe quelle requête saisie par un utilisateur.
La troisième vague est d’une nature différente, et pas seulement d’un degré différent. L’IA agentique n’attend pas une requête. Elle prend l’initiative, exécute des processus multi-étapes et gère des flux de travail sans direction humaine constante. Ce passage du réactif au proactif est ce qui rend cette vague structurellement distincte de ce qui l’a précédée.
Des IA autonomes et persistantes comme collègues numériques
Le mot « persistant » a ici un poids réel. Altman ne décrit pas une IA qui vous aide à rédiger un e-mail puis se met en veille. Il décrit des systèmes qui conservent le contexte d’une session à l’autre — ils ne se réinitialisent pas lorsque vous fermez votre ordinateur portable. Ils reprennent là où ils se sont arrêtés, de manière autonome, à travers des tâches complexes et multi-étapes qui peuvent se dérouler sur des heures ou des jours.
Le cadrage utilisé par Altman est délibérément humain : personnel, collègues, coéquipiers. Ce n’est pas seulement un langage marketing. Cela implique des structures de responsabilité, une division du travail et une relation entre agents d’IA et équipes humaines qui ressemble bien davantage à une collaboration qu’à l’utilisation d’un simple outil.
Déploiement en entreprise et impact sur le marché
Le fossé entre la vision et la réalité en matière d’IA a historiquement été large. Mais les engagements des entreprises qui se forment autour de l’IA agentique suggèrent que cette vague est déjà en train de se concrétiser.
Le déploiement ambitieux d’agents d’IA par Salesforce
Le PDG de Salesforce, Marc Benioff, a fixé l’objectif de déployer un milliard d’agents Agentforce d’ici fin 2025. Ce chiffre est frappant non seulement par son ampleur, mais aussi par ce qu’il révèle sur la manière dont les éditeurs de logiciels d’entreprise se repositionnent. Salesforce s’est engagé à intégrer des agents persistants dans sa feuille de route produit à une échelle significative.
Cet engagement crée également une pression concurrentielle. L’offensive d’OpenAI dans l’automatisation des flux de travail en entreprise, y compris des outils permettant aux sociétés de définir des garde-fous et des politiques sur la façon dont les agents d’IA accèdent aux données de l’entreprise, a déjà ébranlé les actions du secteur logiciel. Selon des informations de Business Insider, les actions de Workday, Atlassian, HubSpot, Salesforce et Okta ont toutes chuté après les récentes annonces de produits pour entreprises d’OpenAI, les analystes de TD Cowen citant les initiatives d’OpenAI comme une « raison majeure » d’une baisse de 3 % de l’indice logiciel IGV.
Les gains de productivité comme signal clé du marché
Il est important de distinguer les entreprises qui annoncent des déploiements d’agents d’IA de celles qui rapportent effectivement des améliorations de productivité en conséquence. La véritable confirmation de l’arrivée de la troisième vague ne viendra pas des communiqués de presse — elle apparaîtra dans les appels de résultats, lorsque les équipes financières commenceront à attribuer des gains de production mesurables à l’automatisation pilotée par des agents. Tant que ces rapports ne se généraliseront pas, l’histoire de l’adoption en entreprise restera davantage une thèse qu’un fait établi.
Cela fait des indicateurs d’adoption en entreprise le signal le plus honnête pour quiconque suit l’endroit où cette technologie s’implante réellement par rapport à l’endroit où elle est simplement annoncée.
Développements en matière de sécurité et d’infrastructure crypto
Lancement d’EVMbench pour la sécurité des smart contracts pilotée par l’IA
OpenAI s’est associé à Paradigm pour lancer EVMbench en février 2026 — un benchmark spécifiquement conçu pour évaluer dans quelle mesure l’IA parvient à sécuriser les smart contracts crypto. Les vulnérabilités des smart contracts ont été l’un des problèmes les plus constants et les plus coûteux de la crypto, responsables de milliards de dollars de pertes dues aux exploits et aux bugs au fil des ans.
EVMbench est une réponse directe à cette exposition. En créant un moyen standardisé d’évaluer l’efficacité de l’IA dans ce domaine, OpenAI et Paradigm établissent une base de référence de ce à quoi ressemble le « bon » avant que les agents ne soient déployés à grande échelle dans des environnements financiers à forts enjeux. L’angle crypto ici est remarquablement pratique — il s’agit de corriger des problèmes d’infrastructure connus, pas de lancer des tokens spéculatifs.
Identité et audit basés sur la blockchain pour les agents d’IA
La perspective d’agents d’IA gérant de manière autonome des portefeuilles crypto, exécutant des transactions ou interagissant avec des protocoles DeFi soulève une série de questions qui n’ont pas encore de réponses claires. Qui a autorisé cette transaction ? Quel agent l’a exécutée ? L’action peut-elle être auditée ?
Des mécanismes d’identité et de responsabilité basés sur la blockchain pourraient fournir exactement le type de trace vérifiable dont des agents autonomes auraient besoin dans des contextes financiers. L’infrastructure technique nécessaire n’existe pas encore pleinement à l’échelle, mais la demande pour celle-ci augmentera en proportion directe de l’ampleur du déploiement des agents persistants dans les contextes crypto.
Implications pour l’investissement et opportunités stratégiques
Évolution des approches des entreprises en matière de productivité et de main-d’œuvre
La manière dont Altman présente les agents d’IA comme des collègues plutôt que comme des outils implique une restructuration discrète mais significative de la façon dont les entreprises pensent aux effectifs et au levier opérationnel. Si un agent peut gérer de manière autonome un flux de travail soutenu et complexe — non seulement aider à une tâche mais en être responsable — le calcul autour des décisions de recrutement commence à changer.
Ce changement ne se produira pas de manière uniforme ni du jour au lendemain. Mais les entreprises qui intègrent efficacement des systèmes agentiques généreront probablement des avantages de production mesurables par rapport à celles qui ne le font pas, ce qui explique précisément pourquoi les calendriers d’adoption en entreprise méritent d’être suivis de près.
Infrastructure, sécurité et conformité comme thèmes d’investissement durables
La question la plus intéressante analytiquement pour les investisseurs n’est pas de savoir quel fournisseur d’IA construira le meilleur agent — mais ce dont chaque déploiement d’agent aura besoin, quel que soit le vainqueur de cette course. La vérification d’identité, les cadres d’autorisation, les pistes d’audit et les outils de sécurité sont des prérequis pour toute entreprise déployant des agents à grande échelle. Ces couches de type « pelles et pioches » — l’infrastructure sous-jacente aux agents plutôt que les agents eux-mêmes — représentent une thèse plus durable précisément parce qu’elles sont agnostiques quant au modèle ou à la plateforme dominante.
EVMbench est un premier exemple de ce type de travail fondamental. Il ne fera pas les gros titres comme le lancement d’un nouveau modèle, mais il comble un vide structurel qui doit être résolu avant que l’IA agentique dans la crypto puisse fonctionner de manière responsable à une échelle significative.
FAQ
Que sont les agents d’IA persistants selon Sam Altman ?
Les agents d’IA persistants sont des systèmes d’IA autonomes qui agissent comme des collègues numériques, gérant des flux de travail de manière indépendante sans perdre le contexte après que l’utilisateur s’est désengagé. Contrairement à un chatbot qui se réinitialise entre les sessions, ils conservent la mémoire et poursuivent les tâches de façon autonome dans le temps.
En quoi la troisième vague d’IA diffère-t-elle des deux premières vagues ?
La première vague était celle de l’IA prédictive — algorithmes de recommandation et filtres anti-spam. La deuxième était l’IA générative, l’ère de la production de texte, d’images et de code à la demande. La troisième vague est celle de l’IA agentique qui prend l’initiative, exécute des processus multi-étapes et gère des flux de travail sans supervision humaine continue.
Quelle était la portée de l’objectif de Salesforce de déployer un milliard d’agents d’IA ?
Le PDG de Salesforce, Marc Benioff, a visé le déploiement d’un milliard d’agents Agentforce d’ici fin 2025, démontrant un engagement majeur des entreprises à intégrer des agents d’IA persistants à grande échelle, dans le but de stimuler la productivité et le levier opérationnel à travers la base de clients de l’entreprise.
Quel rôle joue EVMbench dans la sécurité crypto ?
EVMbench, lancé par OpenAI et Paradigm en février 2026, évalue la capacité de l’IA à sécuriser les smart contracts crypto. Il établit une base de référence standardisée pour évaluer les performances de l’IA face à l’une des vulnérabilités les plus persistantes de la crypto — les exploits et bugs de smart contracts responsables de milliards de pertes annuelles.
Article produit avec l’assistance de l’intelligence artificielle et relu par l’équipe éditoriale.
