Il y a quelques semaines, mon feed LinkedIn et mes canaux Telegram Tech n’affichaient plus qu’un seul mot : OpenClaw. Des vidéos, des threads, des captures d’écran d’agents qui envoient des emails tout seuls, qui créent des pull requests GitHub, qui réservent des places de cinéma. J’exagère à peine.
J’ai pris le temps de creuser. Pas en mode « wow, c’est incroyable », mais avec la même grille de lecture que j’applique depuis 25 ans quand une technologie fait soudainement l’unanimité trop vite. Parce que j’ai vécu ça avec le cloud en 2008, avec le no-code en 2018, avec les LLM en 2022. Et à chaque fois, la réalité était plus nuancée que le hype initial.
Alors voilà ce que je vais faire dans cet article : vous expliquer ce qu’est vraiment OpenClaw, sans jargon inutile. Ce qu’il peut faire, ce qu’il ne fait pas encore. Les risques réels, pas ceux qu’on invente pour faire peur. Et surtout, une question que personne ne pose : est-ce qu’investir massivement dans ce type d’outil aujourd’hui est vraiment une stratégie ou juste une belle façon de brûler de l’argent sur une technologie qui sera absorbée dans dix-huit mois ?
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D’abord, un peu de contexte : OpenClaw, c’est quoi exactement ?
OpenClaw a rapidement changé de nom à plusieurs reprises depuis sa création fin 2025 : d’abord Clawdbot, puis Moltbot (après une plainte de marque d’Anthropic sur la proximité avec leur modèle Claude), puis OpenClaw, le tout en quelques semaines à peine début 2026. À ne pas confondre avec Claude Computer Use, la fonctionnalité agentique native d’Anthropic, qui est un projet distinct.
L’essentiel à retenir : c’est un agent IA open source capable d’interagir avec votre système d’exploitation comme le ferait un humain devant un écran.
La différence fondamentale avec ChatGPT ou Claude, c’est là. Un LLM classique vous répond. OpenClaw, lui, agit. Il ouvre des applications, navigue sur des sites web, rédige et envoie des emails, crée des fichiers, exécute du code, remplit des formulaires. Il ne vous dit pas quoi faire, il le fait à votre place.
Pour être encore plus précis, voici comment ça fonctionne techniquement, en termes simples : OpenClaw pilote un navigateur ou un système d’exploitation via des captures d’écran successives. Il « voit » votre écran, analyse ce qu’il y a dessus, décide de l’action suivante et l’exécute. Puis recommence. C’est ce qu’on appelle dans le jargon la boucle agentique : l’agent perçoit, il raisonne, il agit — et repart en boucle.
Ce n’est pas de la magie. C’est de l’automatisation d’un nouveau genre, beaucoup plus flexible que ce qu’on connaissait jusqu’ici.
Quelques chiffres pour situer le phénomène : en quelques semaines à peine, le dépôt GitHub d’OpenClaw a cumulé plus de 200 000 étoiles — un rythme de croissance sans précédent sur la plateforme, avec des pics à 710 étoiles par heure selon les trackers de la communauté. Peter Steinberger, son créateur, a été recruté par Sam Altman chez OpenAI juste après… ce qui en dit long sur l’intérêt stratégique que représente cette technologie. Le projet reste open source via une fondation, mais le signal est clair : les grands acteurs observent et absorbent.
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Ce qu’OpenClaw peut faire concrètement… et ce qui m’impressionne vraiment
Je ne vais pas vous lister les cas d’usage en mode catalogue. Je préfère vous donner les exemples qui m’ont personnellement fait réfléchir.
L’exemple email : OpenClaw peut se connecter à votre boîte mail chaque matin, trier les messages selon des règles que vous lui avez décrites en langage naturel, rédiger des réponses types pour les demandes répétitives, et vous présenter un résumé des points qui nécessitent vraiment votre attention. Sans script. Sans configuration technique complexe.
L’exemple développement : un développeur lui décrit une fonctionnalité en langage naturel via Telegram. OpenClaw écrit le code, crée une branche sur GitHub, soumet une pull request. Le développeur valide ou corrige. C’est ce que montre concrètement la vidéo de Jeremy Pitault, qui l’utilise pour développer son application mobile depuis n’importe où, même en dormant.
L’exemple home automation : contrôle de maison connectée, réservation de billets de cinéma sur Pathé, gestion de factures… Les démonstrations de Shubham Sharma montrent un agent qui accomplit des tâches qu’on croyait réservées aux intégrations API complexes.
Chez 410 Gone, on développe depuis plusieurs mois des modules intégrant l’IA pour l’e-commerce PrestaShop. Quand je vois OpenClaw en action, je pense immédiatement aux tâches que nos équipes répètent chaque semaine : mise à jour de métadonnées, vérification de redirections, rédaction de descriptions produits optimisées. Ce type d’agent pourrait théoriquement automatiser une partie significative de ce travail de fond.
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Le côté sombre : les risques sont réels, et sous-estimés
C’est là que la plupart des articles de vulgarisation s’arrêtent. Pas moi.
Shubham Sharma le montre lui-même dans sa vidéo : son agent a publié par erreur une facture Pennylane sur un dépôt public. Une simple erreur de contexte dans les instructions données à l’agent. Résultat : une donnée financière confidentielle exposée sur Internet.
Ce n’est pas un bug. C’est une propriété fondamentale de ces systèmes : ils font ce qu’on leur dit de faire, pas ce qu’on veut vraiment. La nuance est énorme.
Voici les trois risques principaux à comprendre avant de toucher à OpenClaw en contexte professionnel :
Le risque de prompt injection. Un site web malveillant peut glisser des instructions dans son code ou son contenu. invisibles pour vous, mais parfaitement lisibles pour l’agent. Si votre agent visite ce site dans le cadre d’une tâche, il pourrait obéir à ces instructions sans que vous ayez rien vu venir. C’est l’équivalent d’un salarié qui suit les consignes d’un inconnu plutôt que les vôtres, juste parce que cet inconnu a rédigé ses instructions de façon convaincante.
Le risque ransomware. Un agent qui a accès à votre système de fichiers et à votre réseau est une surface d’attaque considérable. La recommandation de Sharma est claire : ne jamais installer OpenClaw directement sur votre machine principale. Utilisez un VPS isolé (c’est pour ça que Hostinger apparaît dans les deux vidéos de référence).
Le risque de dépendance rapide. Celui-là, on en parle moins. Mais c’est celui qui m’intéresse le plus.
Pourquoi investir massivement dans OpenClaw aujourd’hui peut être une erreur stratégique
Ça fait plus de 25 ans que j’évolue dans le digital. J’ai vu le Minitel disparaître en quelques années. J’ai vu des startups construire des business entiers sur Flash d’Adobe… jusqu’au jour où Apple a décidé que Flash n’existerait plus. J’ai vu des agences entières se spécialiser sur des plateformes qui ont fermé ou pivoté brutalement.
OpenClaw est open source, c’est vrai. Mais ce n’est pas suffisant comme garantie de pérennité.
Premier signal d’alarme : Peter Steinberger, le créateur, est maintenant chez OpenAI. L’entreprise qui développe GPT… qui intègre nativement des capacités agentiques de plus en plus avancées. Vous voyez où je veux en venir ? Le meilleur scénario pour OpenAI serait qu’OpenClaw devienne inutile parce que leurs propres outils font la même chose, mieux, directement intégrés dans leur écosystème.
Deuxième signal : Microsoft, Google et Anthropic travaillent tous sur des agents similaires. Les géants technologiques américains ne partagent jamais le pouvoir longtemps. Ils achètent, intègrent, digèrent… puis remplacent. C’est leur modèle depuis toujours. J’ai vu cette dynamique se répéter dans l’e-commerce : les startups innovent, créent de nouveaux usages, puis les géants intègrent les fonctionnalités et écrasent le marché.
Troisième signal : OpenClaw est encore expérimental. Les taux d’erreur sur des tâches complexes restent significatifs. Ce n’est pas un outil de production stable à ce stade, c’est un outil d’exploration. Le confondre avec une solution industrialisable, c’est mettre en danger des processus métier critiques.
Mon conseil, le même que celui que j’applique chez 410 Gone pour nos propres développements IA : ne misez jamais tout sur un seul modèle, un seul outil, un seul fournisseur. Testez, explorez, mais construisez votre architecture pour pouvoir pivoter rapidement.
—
Et n8n, Make, Zapier dans tout ça ? Sont-ils condamnés ?
C’est la vraie question stratégique que pose OpenClaw pour les professionnels du digital.
Aujourd’hui, un workflow sur n8n ou Make nécessite qu’un développeur ou un opérateur no-code configure chaque étape, connecte chaque API, gère chaque cas d’erreur. C’est un travail de conception qui peut prendre des heures pour des automatisations complexes.
Un agent comme OpenClaw, lui, peut théoriquement accomplir le même résultat sans configuration préalable, juste à partir d’une instruction en langage naturel.
Est-ce que ça tue n8n, Make et Zapier ? Pas immédiatement. Et probablement pas de la façon dont on l’imagine.
Voici pourquoi : ces outils ont trois avantages que les agents agentiques n’ont pas encore.
La fiabilité industrielle. Un workflow n8n bien configuré tourne 24h/24 avec un taux d’erreur proche de zéro. Un agent OpenClaw peut échouer sur des tâches complexes. Pour des processus métier critiques, il n’y a pas de débat.
L’auditabilité. Dans n8n, vous voyez exactement ce que chaque étape fait. Avec un agent, vous avez un résultat et une trace d’actions, mais la logique interne reste opaque. En contexte réglementé ou pour des données sensibles, c’est rédhibitoire.
L’intégration MCP (Model Context Protocol). Là, c’est intéressant et moins médiatisé. Le protocole MCP, lancé par Anthropic en novembre 2024 et désormais adopté par OpenAI, Google et Microsoft, permet aux modèles d’IA d’interagir avec des outils externes de façon standardisée. C’est l’équivalent d’une API universelle pour les agents IA. Et devinez quoi ? n8n a déjà intégré nativement MCP dans sa version 1.88, avec des nœuds dédiés. Autrement dit, les outils d’automatisation existants ne mourront pas face aux agents, ils les intègreront.
La vraie disruption ne viendra pas de « OpenClaw remplace Make ». Elle viendra de l’émergence de nouveaux workflows hybrides : des agents pour l’exploration et les tâches non structurées, des outils comme n8n pour les processus fiables et auditables. Les deux coexisteront, avec des zones de recouvrement qui se déplaceront au fil des mois.
Chez Friends of Presta, l’association que je préside pour l’écosystème PrestaShop, on observe exactement cette dynamique dans les discussions communautaires : les prestataires qui s’en sortent le mieux ne sont pas ceux qui choisissent un camp, mais ceux qui comprennent les forces et les limites de chaque approche.
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Ce que j’en retiens, et ce que je vous recommande
OpenClaw, ou la catégorie d’outils qu’il représente, est une percée réelle en matière de productivité. Sur des tâches répétitives, non critiques, avec une supervision humaine, le gain de temps peut être spectaculaire.
Mais il y a une différence entre utiliser un outil pour gagner en productivité personnelle et construire une stratégie technique sur lui.
Ce que je ferais si j’étais à votre place :
Premièrement, expérimentez sur un VPS isolé, jamais sur votre machine principale ou votre infrastructure de production. La barrière d’entrée est faible (quelques dizaines d’euros par mois), l’exposition aux risques est réelle si vous sautez cette étape.
Deuxièmement, identifiez trois ou quatre tâches récurrentes dans votre quotidien qui prennent du temps sans valeur ajoutée réelle. C’est là qu’un agent comme OpenClaw brille. La veille d’informations, la compilation de rapports, la première passe de rédaction sur des contenus standardisés.
Troisièmement, ne décommissionnez pas vos outils d’automatisation existants. Si n8n ou Make font partie de votre stack, continuez à les investir. La complémentarité est plus probable que la substitution dans les deux ans qui viennent.
Quatrièmement, surveillez l’évolution du projet OpenClaw et des protocoles comme MCP. C’est là que se jouera la vraie standardisation du secteur, avec ou sans OpenClaw comme outil spécifique.
La course aux agents IA s’accélère, c’est un fait. Mais dans cette course, les gagnants ne seront pas ceux qui adoptent le plus vite chaque nouveauté. Ils seront ceux qui comprennent assez vite pour adopter au bon moment, avec une architecture qui leur permet de pivoter quand le paysage se stabilisera.
Voilà plus de 25 ans que je regarde des technologies « révolutionner » le digital. Celles qui ont vraiment changé les pratiques, ce sont celles qui ont su trouver leur juste place dans un écosystème plus large, pas celles qui prétendaient tout remplacer.
OpenClaw a un potentiel sérieux. Restez curieux. Restez prudents. Et si vous avez déjà expérimenté ce type d’agent en contexte professionnel, je suis sincèrement curieux de lire vos retours en commentaire : qu’est-ce qui a vraiment fonctionné, et où avez-vous buté ?
#SEO #IntelligenceArtificielle #Ecommerce #OpenSource #AgentIA
Il y a quelques semaines, mon feed LinkedIn et mes canaux Telegram Tech n’affichaient plus qu’un seul mot : OpenClaw. Des vidéos, des threads, des captures d’écran d’agents qui envoient des emails tout seuls, qui créent des pull requests GitHub, qui réservent des places de cinéma. J’exagère à peine.
J’ai pris le temps de creuser. Pas en mode « wow, c’est incroyable », mais avec la même grille de lecture que j’applique depuis 25 ans quand une technologie fait soudainement l’unanimité trop vite. Parce que j’ai vécu ça avec le cloud en 2008, avec le no-code en 2018, avec les LLM en 2022. Et à chaque fois, la réalité était plus nuancée que le hype initial.
Alors voilà ce que je vais faire dans cet article : vous expliquer ce qu’est vraiment OpenClaw, sans jargon inutile. Ce qu’il peut faire, ce qu’il ne fait pas encore. Les risques réels, pas ceux qu’on invente pour faire peur. Et surtout, une question que personne ne pose : est-ce qu’investir massivement dans ce type d’outil aujourd’hui est vraiment une stratégie ou juste une belle façon de brûler de l’argent sur une technologie qui sera absorbée dans dix-huit mois ?
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D’abord, un peu de contexte : OpenClaw, c’est quoi exactement ?
OpenClaw a rapidement changé de nom à plusieurs reprises depuis sa création fin 2025 : d’abord Clawdbot, puis Moltbot (après une plainte de marque d’Anthropic sur la proximité avec leur modèle Claude), puis OpenClaw, le tout en quelques semaines à peine début 2026. À ne pas confondre avec Claude Computer Use, la fonctionnalité agentique native d’Anthropic, qui est un projet distinct.
L’essentiel à retenir : c’est un agent IA open source capable d’interagir avec votre système d’exploitation comme le ferait un humain devant un écran.
La différence fondamentale avec ChatGPT ou Claude, c’est là. Un LLM classique vous répond. OpenClaw, lui, agit. Il ouvre des applications, navigue sur des sites web, rédige et envoie des emails, crée des fichiers, exécute du code, remplit des formulaires. Il ne vous dit pas quoi faire, il le fait à votre place.
Pour être encore plus précis, voici comment ça fonctionne techniquement, en termes simples : OpenClaw pilote un navigateur ou un système d’exploitation via des captures d’écran successives. Il « voit » votre écran, analyse ce qu’il y a dessus, décide de l’action suivante et l’exécute. Puis recommence. C’est ce qu’on appelle dans le jargon la boucle agentique : l’agent perçoit, il raisonne, il agit — et repart en boucle.
Ce n’est pas de la magie. C’est de l’automatisation d’un nouveau genre, beaucoup plus flexible que ce qu’on connaissait jusqu’ici.
Quelques chiffres pour situer le phénomène : en quelques semaines à peine, le dépôt GitHub d’OpenClaw a cumulé plus de 200 000 étoiles — un rythme de croissance sans précédent sur la plateforme, avec des pics à 710 étoiles par heure selon les trackers de la communauté. Peter Steinberger, son créateur, a été recruté par Sam Altman chez OpenAI juste après… ce qui en dit long sur l’intérêt stratégique que représente cette technologie. Le projet reste open source via une fondation, mais le signal est clair : les grands acteurs observent et absorbent.
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Ce qu’OpenClaw peut faire concrètement… et ce qui m’impressionne vraiment
Je ne vais pas vous lister les cas d’usage en mode catalogue. Je préfère vous donner les exemples qui m’ont personnellement fait réfléchir.
L’exemple email : OpenClaw peut se connecter à votre boîte mail chaque matin, trier les messages selon des règles que vous lui avez décrites en langage naturel, rédiger des réponses types pour les demandes répétitives, et vous présenter un résumé des points qui nécessitent vraiment votre attention. Sans script. Sans configuration technique complexe.
L’exemple développement : un développeur lui décrit une fonctionnalité en langage naturel via Telegram. OpenClaw écrit le code, crée une branche sur GitHub, soumet une pull request. Le développeur valide ou corrige. C’est ce que montre concrètement la vidéo de Jeremy Pitault, qui l’utilise pour développer son application mobile depuis n’importe où, même en dormant.
L’exemple home automation : contrôle de maison connectée, réservation de billets de cinéma sur Pathé, gestion de factures… Les démonstrations de Shubham Sharma montrent un agent qui accomplit des tâches qu’on croyait réservées aux intégrations API complexes.
Chez 410 Gone, on développe depuis plusieurs mois des modules intégrant l’IA pour l’e-commerce PrestaShop. Quand je vois OpenClaw en action, je pense immédiatement aux tâches que nos équipes répètent chaque semaine : mise à jour de métadonnées, vérification de redirections, rédaction de descriptions produits optimisées. Ce type d’agent pourrait théoriquement automatiser une partie significative de ce travail de fond.
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Le côté sombre : les risques sont réels, et sous-estimés
C’est là que la plupart des articles de vulgarisation s’arrêtent. Pas moi.
Shubham Sharma le montre lui-même dans sa vidéo : son agent a publié par erreur une facture Pennylane sur un dépôt public. Une simple erreur de contexte dans les instructions données à l’agent. Résultat : une donnée financière confidentielle exposée sur Internet.
Ce n’est pas un bug. C’est une propriété fondamentale de ces systèmes : ils font ce qu’on leur dit de faire, pas ce qu’on veut vraiment. La nuance est énorme.
Voici les trois risques principaux à comprendre avant de toucher à OpenClaw en contexte professionnel :
Le risque de prompt injection. Un site web malveillant peut glisser des instructions dans son code ou son contenu. invisibles pour vous, mais parfaitement lisibles pour l’agent. Si votre agent visite ce site dans le cadre d’une tâche, il pourrait obéir à ces instructions sans que vous ayez rien vu venir. C’est l’équivalent d’un salarié qui suit les consignes d’un inconnu plutôt que les vôtres, juste parce que cet inconnu a rédigé ses instructions de façon convaincante.
Le risque ransomware. Un agent qui a accès à votre système de fichiers et à votre réseau est une surface d’attaque considérable. La recommandation de Sharma est claire : ne jamais installer OpenClaw directement sur votre machine principale. Utilisez un VPS isolé (c’est pour ça que Hostinger apparaît dans les deux vidéos de référence).
Le risque de dépendance rapide. Celui-là, on en parle moins. Mais c’est celui qui m’intéresse le plus.
Pourquoi investir massivement dans OpenClaw aujourd’hui peut être une erreur stratégique
Ça fait plus de 25 ans que j’évolue dans le digital. J’ai vu le Minitel disparaître en quelques années. J’ai vu des startups construire des business entiers sur Flash d’Adobe… jusqu’au jour où Apple a décidé que Flash n’existerait plus. J’ai vu des agences entières se spécialiser sur des plateformes qui ont fermé ou pivoté brutalement.
OpenClaw est open source, c’est vrai. Mais ce n’est pas suffisant comme garantie de pérennité.
Premier signal d’alarme : Peter Steinberger, le créateur, est maintenant chez OpenAI. L’entreprise qui développe GPT… qui intègre nativement des capacités agentiques de plus en plus avancées. Vous voyez où je veux en venir ? Le meilleur scénario pour OpenAI serait qu’OpenClaw devienne inutile parce que leurs propres outils font la même chose, mieux, directement intégrés dans leur écosystème.
Deuxième signal : Microsoft, Google et Anthropic travaillent tous sur des agents similaires. Les géants technologiques américains ne partagent jamais le pouvoir longtemps. Ils achètent, intègrent, digèrent… puis remplacent. C’est leur modèle depuis toujours. J’ai vu cette dynamique se répéter dans l’e-commerce : les startups innovent, créent de nouveaux usages, puis les géants intègrent les fonctionnalités et écrasent le marché.
Troisième signal : OpenClaw est encore expérimental. Les taux d’erreur sur des tâches complexes restent significatifs. Ce n’est pas un outil de production stable à ce stade, c’est un outil d’exploration. Le confondre avec une solution industrialisable, c’est mettre en danger des processus métier critiques.
Mon conseil, le même que celui que j’applique chez 410 Gone pour nos propres développements IA : ne misez jamais tout sur un seul modèle, un seul outil, un seul fournisseur. Testez, explorez, mais construisez votre architecture pour pouvoir pivoter rapidement.
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Et n8n, Make, Zapier dans tout ça ? Sont-ils condamnés ?
C’est la vraie question stratégique que pose OpenClaw pour les professionnels du digital.
Aujourd’hui, un workflow sur n8n ou Make nécessite qu’un développeur ou un opérateur no-code configure chaque étape, connecte chaque API, gère chaque cas d’erreur. C’est un travail de conception qui peut prendre des heures pour des automatisations complexes.
Un agent comme OpenClaw, lui, peut théoriquement accomplir le même résultat sans configuration préalable, juste à partir d’une instruction en langage naturel.
Est-ce que ça tue n8n, Make et Zapier ? Pas immédiatement. Et probablement pas de la façon dont on l’imagine.
Voici pourquoi : ces outils ont trois avantages que les agents agentiques n’ont pas encore.
La fiabilité industrielle. Un workflow n8n bien configuré tourne 24h/24 avec un taux d’erreur proche de zéro. Un agent OpenClaw peut échouer sur des tâches complexes. Pour des processus métier critiques, il n’y a pas de débat.
L’auditabilité. Dans n8n, vous voyez exactement ce que chaque étape fait. Avec un agent, vous avez un résultat et une trace d’actions, mais la logique interne reste opaque. En contexte réglementé ou pour des données sensibles, c’est rédhibitoire.
L’intégration MCP (Model Context Protocol). Là, c’est intéressant et moins médiatisé. Le protocole MCP, lancé par Anthropic en novembre 2024 et désormais adopté par OpenAI, Google et Microsoft, permet aux modèles d’IA d’interagir avec des outils externes de façon standardisée. C’est l’équivalent d’une API universelle pour les agents IA. Et devinez quoi ? n8n a déjà intégré nativement MCP dans sa version 1.88, avec des nœuds dédiés. Autrement dit, les outils d’automatisation existants ne mourront pas face aux agents, ils les intègreront.
La vraie disruption ne viendra pas de « OpenClaw remplace Make ». Elle viendra de l’émergence de nouveaux workflows hybrides : des agents pour l’exploration et les tâches non structurées, des outils comme n8n pour les processus fiables et auditables. Les deux coexisteront, avec des zones de recouvrement qui se déplaceront au fil des mois.
Chez Friends of Presta, l’association que je préside pour l’écosystème PrestaShop, on observe exactement cette dynamique dans les discussions communautaires : les prestataires qui s’en sortent le mieux ne sont pas ceux qui choisissent un camp, mais ceux qui comprennent les forces et les limites de chaque approche.
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Ce que j’en retiens, et ce que je vous recommande
OpenClaw, ou la catégorie d’outils qu’il représente, est une percée réelle en matière de productivité. Sur des tâches répétitives, non critiques, avec une supervision humaine, le gain de temps peut être spectaculaire.
Mais il y a une différence entre utiliser un outil pour gagner en productivité personnelle et construire une stratégie technique sur lui.
Ce que je ferais si j’étais à votre place :
Premièrement, expérimentez sur un VPS isolé, jamais sur votre machine principale ou votre infrastructure de production. La barrière d’entrée est faible (quelques dizaines d’euros par mois), l’exposition aux risques est réelle si vous sautez cette étape.
Deuxièmement, identifiez trois ou quatre tâches récurrentes dans votre quotidien qui prennent du temps sans valeur ajoutée réelle. C’est là qu’un agent comme OpenClaw brille. La veille d’informations, la compilation de rapports, la première passe de rédaction sur des contenus standardisés.
Troisièmement, ne décommissionnez pas vos outils d’automatisation existants. Si n8n ou Make font partie de votre stack, continuez à les investir. La complémentarité est plus probable que la substitution dans les deux ans qui viennent.
Quatrièmement, surveillez l’évolution du projet OpenClaw et des protocoles comme MCP. C’est là que se jouera la vraie standardisation du secteur, avec ou sans OpenClaw comme outil spécifique.
La course aux agents IA s’accélère, c’est un fait. Mais dans cette course, les gagnants ne seront pas ceux qui adoptent le plus vite chaque nouveauté. Ils seront ceux qui comprennent assez vite pour adopter au bon moment, avec une architecture qui leur permet de pivoter quand le paysage se stabilisera.
Voilà plus de 25 ans que je regarde des technologies « révolutionner » le digital. Celles qui ont vraiment changé les pratiques, ce sont celles qui ont su trouver leur juste place dans un écosystème plus large, pas celles qui prétendaient tout remplacer.
OpenClaw a un potentiel sérieux. Restez curieux. Restez prudents. Et si vous avez déjà expérimenté ce type d’agent en contexte professionnel, je suis sincèrement curieux de lire vos retours en commentaire : qu’est-ce qui a vraiment fonctionné, et où avez-vous buté ?
#SEO #IntelligenceArtificielle #Ecommerce #OpenSource #AgentIA