De temps en temps, un projet unique émerge et parvient à courir sa propre course. L'IA, pour la plupart, n'a été rien d'autre que des terminaux de style chatgpt et de la génération d'images/vidéos créatives. Nous entendons depuis plusieurs mois que nous sommes à l'aube de la perte d'emplois pour tout le monde à cause de l'IA. Oui, cela a multiplié par 10 la productivité de chacun, mais nous n'avons pas encore complètement remplacé les personnes dans la main-d'œuvre. Pourquoi ? Les assistants IA dominants aujourd'hui, des chatbots dans un navigateur aux cadres expérimentaux "agents", sont forts en conversation, mais structurellement limités dans l'exécution. Ils s'appuient généralement sur un navigateur ou un environnement de script simple pour effectuer des tâches. Bien que cela fonctionne pour récupérer des informations ou pour une automatisation web basique, ces agents ont du mal avec des processus complexes et multi-étapes et échouent souvent lorsque les choses s'écartent de leur chemin confiné. Les agents IA actuels échouent parce qu'ils manquent de mémoire persistante et de tolérance aux pannes ; lorsqu'ils sont confrontés à des erreurs inattendues, ils ne peuvent pas récupérer ou s'adapter, se bloquant souvent ou bouclant indéfiniment. La plupart fonctionnent dans des environnements basés sur un navigateur limité et ne peuvent pas accéder à l'ensemble des logiciels d'entreprise, laissant le travail routinier hors de leur portée. C'est pourquoi nous n'avons pas vu l'IA remplacer des rôles d'entreprise banals comme le support client et l'administration. Non pas par manque de capacité dans les modèles d'IA eux-mêmes, mais parce que les cadres qui les entourent ne sont pas assez fiables pour des flux de travail critiques. Alors, que faut-il ? Une architecture système réimaginée. Une qui aborde la tolérance aux pannes, la mémoire, l'accès, l'isolement et l'efficacité dans un cadre unique. Plutôt que de se bloquer à la première entrée inattendue, ils devraient attraper les erreurs, s'adapter et essayer différentes méthodes, tout comme les humains le font lorsque les choses tournent mal. Pour intégrer l'IA dans de véritables flux de travail, elle a besoin d'une mémoire persistante et d'un suivi des tâches pour fonctionner de manière fiable sur de longues durées. Ils nécessitent également un accès complet à l'écosystème, au-delà des outils de navigateur pour utiliser le même logiciel que les humains, y compris les applications de bureau. Sans isolement sécurisé, les agents ne peuvent pas fonctionner en toute sécurité dans des environnements dédiés, rendant le déploiement à grande échelle risqué en raison d'une éventuelle interférence entre systèmes. S'ils veulent que leur temps d'exécution soit cohérent et efficace, ils auront également besoin d'une gestion intelligente des ressources qui traite les ordinateurs comme un corps vivant fonctionnel. Pour ceux qui ont fait le lien, la récente sortie de Fabric par @Codecopenflow réunit tout cela, offrant aux agents IA des systèmes d'exploitation (OS) fiables et entièrement dédiés qui combinent la puissance cognitive de modèles avancés avec l'infrastructure dont ils ont besoin pour fonctionner comme des travailleurs numériques fiables. Fabric en soi pourrait être un logiciel sous licence complètement indépendant. Il transforme les agents de scripts liés au navigateur en opérateurs autonomes avec un accès complet au niveau de l'OS. Tout comme un agrégateur DEX vous dirige vers le prix le plus efficace, Fabric est la couche de routage qui sert l'architecture de niveau profond de Codec. Vous listez vos besoins en CPU, GPU, mémoire et toute préférence régionale. Cela signifie trouver les serveurs les plus rentables comme AWS/google cloud ou des ressources GPU de Render/IO net. Codec fournit des SDK propres et une API pour un contrôle total de ces opérateurs IA. Une entreprise peut intégrer les agents Codec dans son pipeline logiciel existant (par exemple, faire fonctionner un agent pour gérer une demande utilisateur, puis le désactiver) sans avoir besoin de réinventer son infrastructure. Dans le support client, les agents peuvent gérer des flux de travail entiers, des résolutions de requêtes, des mises à jour CRM, des remboursements, réduisant les coûts de main-d'œuvre jusqu'à 90 % tout en améliorant la cohérence et le temps de disponibilité. Pour les opérations commerciales, Codec automatise les processus administratifs répétitifs comme la gestion des factures, les mises à jour RH et les réclamations d'assurance, en particulier dans des secteurs à fort volume comme la finance et la santé. En se concentrant sur un environnement multi-apps entièrement isolé pour chaque opérateur IA, l'IA n'est pas limitée par les problèmes critiques de fiabilité et d'intégration que les cadres précédents n'ont pas pu résoudre. Transformant essentiellement l'infrastructure de cloud computing en une chaîne de montage flexible pour les travailleurs IA. Chaque "travailleur" reçoit les bons outils (applications, OS, accès aux données) et un harnais de sécurité (isolement + gestion des pannes) pour faire son travail. Chaque amélioration des modèles IA (GPT-5, etc.) n'augmente que la valeur de la plateforme de Codec, car de meilleurs "cerveaux" peuvent maintenant être branchés dans ce "corps" solide pour accomplir des tâches encore plus complexes. Codec est agnostique en matière de modèle (fonctionne avec n'importe quel modèle IA), il est donc en mesure de bénéficier des progrès généraux de l'IA sans être lié au destin d'un seul fournisseur. Nous sommes à un point d'inflexion similaire aux débuts du cloud computing. Tout comme les entreprises qui ont fourni les plateformes pour le cloud (virtualisation, infrastructure d'AWS, etc.) sont devenues indispensables pour l'IT d'entreprise, une entreprise qui fournit la plateforme incontournable pour le fonctionnement des agents IA capturera un énorme marché. OpenAI a déjà lancé un terminal de codage cloud entièrement agentique appelé Codex. Codex sera une version locale mini de Codex que vous pourrez exécuter sur votre ordinateur, mais plus important encore, le modèle principal de Codex sera dans le cloud avec son propre ordinateur. Le co-fondateur d'OpenAI croit que les entreprises les plus prospères à l'avenir seront ces deux types d'architecture fusionnés. Ça vous dit quelque chose ? Et ensuite ? Au lieu de vous dire ce qui vient ensuite, peut-être est-il préférable que je pointe ce que nous n'avons pas encore vu : - Pas d'utilité de jeton confirmée - Pas d'incitations - Pas de feuille de route principale - Pas de démos - Pas de marché - Partenariats minimaux Considérant combien de choses sont en préparation avec de nouveaux sites web, des documents mis à jour, des pools de liquidité plus profonds, des campagnes communautaires/marketing et de la robotique. Codec n'a pas encore révélé beaucoup de cartes. Bien sûr, il pourrait y avoir plus de produits prêts à l'emploi basés sur le navigateur actuellement sur le marché, mais combien de temps avant qu'ils ne deviennent obsolètes ? C'est un investissement dans la direction de l'IA et l'architecture principale qui remplacera les main-d'œuvre humaines. Codec a codé.