Les agents IA peuvent commander votre dîner, mais les chiffres montrent que personne n’ose les laisser faire

Commander le dîner est la démonstration idéale pour un agent IA: un objectif clair, une application familière, un « c’est fait » satisfaisant à la fin. Alors pourquoi presque personne ne le fait pour de vrai ?

Les chiffres sont sans appel. Lors de la présentation des résultats du troisième trimestre, le PDG de DoorDash, Tony Xu, a déclaré, selon les propos que rapporte Ars Technica, que « les agents IA génèrent plusieurs centaines de commandes [sur DoorDash] depuis qu’ils sont en service ». Il a qualifié cela de « cas d’usage très faible » pour une entreprise qui a traité près de 1 milliard de commandes sur le trimestre. Quelques jours plus tard, TechCrunch a rapporté qu’Uber n’avait compté que quatre courses commandées via un agent IA, plus environ 500 commandes Uber Eats passées par des agents durant la semaine d’Halloween, où l’entreprise a traité quelque 320 millions de courses et de commandes.

Ce sont des erreurs d’arrondi. Et elles surviennent alors que des start-up d’agents personnels lèvent des fonds à des valorisations vertigineuses et que Meta affirme que son application Muse a dépassé les 10 millions d’utilisateurs.

Les modèles ne sont pas le goulot d’étranglement

L’explication facile, c’est que les agents ne sont pas encore assez bons. Nous n’y croyons pas. Commander à manger fait partie des tâches les plus simples qu’on puisse confier à un agent: choisir un restaurant, choisir des plats, payer. Si la capacité était en cause, on s’attendrait à des échecs sur des tâches plus difficiles, pas à une absence quasi totale sur la plus facile.

L’explication la plus convaincante est la commodité. Le PDG d’Uber, Dara Khosrowshahi, a souligné que réserver une course dans l’application prend environ 50 secondes en moyenne, et recommander un plat favori environ 90 secondes. Un agent doit faire mieux, alors qu’il faut aussi le briefer, le superviser et revérifier son travail. Gagner une minute est difficile quand on en passe une à expliquer ce que l’on veut. Pour une tâche aussi routinière, l’application est déjà le raccourci.

La confiance est un obstacle plus grand qu’il n’y paraît

La nourriture est une décision à laquelle on tient pour de petites raisons personnelles: pas de coriandre, pas encore ce restaurant, pas à ce prix. La confier à un bot, c’est accepter qu’il dépense votre argent et se trompe parfois, sans bouton d’annulation évident. C’est un problème de contrôle, pas d’intelligence.

Le contexte général n’aide pas. Le nouveau rapport sur les menaces de la société de sécurité Elastic, dont rend compte ITWire, avertit qu’un agent disposant d’identifiants et d’un accès à internet constitue une nouvelle surface d’attaque, et que, lorsqu’un attaquant est derrière, son activité ressemble exactement à celle de l’employé qui l’a installé. Il s’agit d’outils d’entreprise, pas d’applications de repas, mais l’instinct se transpose. Un agent muni de vos coordonnées bancaires et de votre compte, cela fait beaucoup de pouvoir à déléguer pour un burrito.

Il faut aussi signaler une réserve: les données sont minces. Un commentateur de Hacker News a soutenu que le titre est trompeur, car l’intégration n’est de toute façon disponible pour presque personne. Un article de Winzheng sur l’affaire DoorDash décrit le connecteur comme encore limité à un petit nombre de « partenaires de la bêta précoce », surtout utilisé pour des commandes de déjeuners d’entreprise. L’argument est juste, et il signifie que la faible utilisation reflète en partie un accès limité. Mais il va aussi à l’encontre du battage: si l’infrastructure n’est pas ouverte, « les agents remplaceront les applications » reste très lointain.

Les plateformes n’ont aucune raison de se presser

Un troisième facteur n’a rien à voir avec les utilisateurs. Comme le note The Verge, des plateformes comme Uber et DoorDash ont peu d’intérêt à laisser des agents débarquer et prendre la place de leurs propres clients. Uber dit qu’il travaillera avec des tiers, mais parie que ses services directs seront les plus « agréables et faciles », et développe ses propres outils d’IA, dont un Cart Assistant pour Uber Eats.

C’est rationnel. Si un agent s’approprie le client, l’application de livraison devient un simple back-end interchangeable. Nous nous attendons à de la coopération en paroles et à des frictions en pratique.

Ce que nous en retenons

La leçon n’est pas que les agents sont un fiasco, mais que « sait-il accomplir la tâche ? » est le mauvais test. Les bonnes questions sont: les gens le laisseront-ils dépenser leur argent ? Peuvent-ils voir et annuler ce qu’il a fait ? Est-il vraiment plus rapide que ce qu’ils font déjà en 90 secondes ?

Tant qu’un agent ne franchit pas ces trois étapes, les démonstrations continueront de devancer les usages. Si vous concevez ou achetez des agents, nous nous concentrerions sur des actions ciblées, réversibles et clairement confirmées plutôt que sur des promesses du type « il fait tout ». Et si vous êtes investisseur ou dirigeant, prenez le dîner comme référence: quelques centaines de commandes face à près d’un milliard, c’est le tableau d’affichage honnête, et pour l’instant, la confiance semble l’emporter.