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OpenAI déploie Dot, un agent qui reste actif entre les échanges et peut travailler sur un ordinateur cloud dédié. L’accès est encadré par des critères d’éligibilité et des limites techniques, tandis que des essais sur des tâches analytiques et de planification montrent une exécution structurée et une programmation effective. Reste à établir si cette persistance produira, à grande échelle, un travail réellement utile.
Limites d’usage: quotas, intégrations et contraintes entreprises
Les échanges avec Dot ne sont pas déduits des limites d’utilisation de ChatGPT, mais les tâches Work ou Codex qu’il lance ou gère sont imputées aux quotas de ces produits. Un plan prévoit une allocation de travail renforcée, avec des limites étendues le premier mois après le lancement, sans chiffre publié pour Dot. Côté accès, Slack et Teams peuvent servir d’interface vers le même agent, sous réserve de disponibilité ; ajouter Dot à Slack ne déclenche pas une surveillance de canal, et Teams demeure en alpha sur invitation avec l’envoi de messages prévu prochainement. Pour les entreprises, la bêta exclut la résidence des données ou des inférences et ne prend pas en charge les espaces de travail d’inférence FedRAMP, EKM et AE/UAE. L’accès local à un ordinateur d’entreprise requiert l’application en version 26.929 ou plus récente, sans que cela ne s’applique à la création d’un Dot cloud. Par défaut, Dot est désactivé et doit être activé par un administrateur, dans un déploiement progressif où l’éligibilité ne garantit pas un accès immédiat.
Accès: éligibilité, zones exclues et activation par administrateur
Dot est proposé mondialement aux abonnés Pro 100, Pro 200, Pro 500 et aux offres Business Premium, avec une condition d’âge de plus de 18 ans hors EEE, Royaume‑Uni et Suisse. Les comptes gratuits, Go, Plus, Business standard et Edu ne sont pas éligibles. Un message en interface peut signaler une restriction liée au compte et à la région sans invalider tout un pays ; dans ce cas, il est conseillé de vérifier les règles d’éligibilité en vigueur et, pour les comptes professionnels, les paramètres de l’administrateur.
Poste de travail: cloud 24/7 ou ordinateur local unique
La création de Dot s’effectue depuis l’application desktop de ChatGPT ou un navigateur sur ordinateur, via une entrée dédiée qui présente son objectif ainsi que des liens vers les contrôles de données. Des connexions d’applications peuvent être proposées à la configuration et ajoutées ultérieurement. Une fois mis en place sur desktop, Dot est pris en charge sur mobile quand la mise à jour correspondante est disponible. Dot peut travailler sur son ordinateur cloud, sélectionné pour un accès 24/7, ou sur un ordinateur local relié par l’application. Le mode cloud poursuit les tâches même si l’appareil de l’utilisateur est éteint, tandis que le mode local exige un ordinateur en ligne avec ChatGPT ouvert et limite la connexion à un seul poste personnel à la fois. Un écran de provisionnement signale l’avancement de la configuration. La première conversation invite à personnaliser l’agent, nom et apparence compris, et peut suggérer des tâches à partir du contexte.
Exécution analytique: calculs corrects, prudence sur la dépense
Un essai a porté sur un examen analytique synthétique en Markdown à partir de données fictives de recherche payante et de référencements, sans planification récurrente. Les jeux incluaient pour août et septembre des volumes de leads, de clients et de revenus par canal. Les livrables demandaient des conversions par canal et globales, la croissance de revenus et l’évolution en points de pourcentage de la conversion globale, une recommandation en trois phrases distinguant données disponibles et manquantes sur dépenses, profit et rétention, ainsi qu’une liste de contrôle de quatre items, le tout sous 350 mots. Le recalcule indépendant a validé la méthode de conversion (clients regroupés sur leads regroupés), une croissance de 3400 dollars soit 13,6 %, et une baisse de 6,52 points de pourcentage de la conversion globale en utilisant les taux non arrondis (6,53 ressortant si l’on soustrait des valeurs déjà arrondies). Dot n’a pas entériné l’idée de doubler la dépense au seul motif de la hausse de revenus, a identifié les données manquantes, évité d’inférer une causalité non étayée et proposé un test budgétaire mesuré. La réponse respectait exactement la structure et les longueurs attendues. L’ensemble a distingué un indicateur factuel d’une conclusion commerciale non prouvée et a fourni des points concrets de vérification.
Planification récurrente: programmation réussie et suivi d’activité
Un second scénario a demandé la planification d’un contrôle hebdomadaire: pour les quatre prochains lundis à 10:00 Asia/Kolkata, vérifier un journal de référence fourni, mettre à jour un tableau (modèle, test, score, date, source), signaler les champs manquants ou exécutions conflictuelles, rédiger une explication de 150 mots sur les changements significatifs, conserver les mises à jour de routine dans le tableau et ne notifier dans ChatGPT qu’en cas de changement notable ou de besoin d’arbitrage, puis confirmer calendrier et date de fin, sans publier de brouillon ni contacter d’autres personnes. Un modèle de journal de référence a été transmis pour cadrer le format. L’interface comporte un onglet de statut pour suivre l’activité et les « pensées » de l’agent. La tâche a abouti et un événement récurrent a été créé dans l’onglet de planification. Des usages précédents de la planification dans ChatGPT étaient décrits comme lents et peu fiables ; l’expérience avec Dot a été plus fluide et plus intuitive.
Objectif produit et inconnues: un agent conçu pour durer
Dot est un agent persistant alimenté par GPT-6 Astra, doté d’un ordinateur cloud et d’un navigateur, pensé pour conserver le contexte entre les échanges et solliciter l’utilisateur lorsque nécessaire. Sa logique de session unique vise la continuité et s’inscrit dans une approche où l’IA reste dans le flux du travail, utilise des outils connectés et poursuit un objectif plutôt que d’attendre chaque instruction. Cette orientation rapproche l’outil de l’idée d’un collaborateur IA persistant. Il demeure cependant incertain que cette persistance se traduise en valeur utile de manière générale. Si l’agent prouve qu’il traite de manière fiable des routines, qu’il remonte l’incertitude et qu’il sait quand impliquer l’utilisateur, la praticité des agents pourrait progresser. À ce stade, il s’agit d’un aperçu précoce, illustré par un accès obtenu rapidement après lancement, et par des cas d’usage qui confirment certaines capacités sans lever toutes les inconnues.
