OpenAI lance Dots, assistants agentiques dans ChatGPT
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OpenAI dévoile Dots, un assistant personnel agentique basé sur GPT-6 Astra, accessible dans ChatGPT pour les abonnés Pro et Business Premium. Dots fonctionne en continu, indépendamment de l'interface, et propose des intégrations avec des outils d'entreprise, tout en réunissant des capacités d'agents déjà connues.
Dots regroupe des fonctions d’agents et s’interface avec Microsoft
Dots rassemble des fonctionnalités déjà présentes dans Codex et d'autres systèmes d'agents, mais met l'accent sur des actions autonomes. OpenAI collabore avec Microsoft pour intégrer les contrôles de sécurité Agent 365. L'identité visuelle de Dots adopte un style cartoon dynamique, rappelant l'agent Muse de Meta. Les Dots se présentent sous la forme de petits personnages flottants en forme de points.
Un assistant décrit comme toujours actif et personnalisable par rôle
OpenAI décrit Dots comme des agents très capables, actifs en permanence, conçus pour fonctionner sans dépendre d'un matériel ou d'une interface spécifique et pour poursuivre en continu des objectifs définis par l'utilisateur avec une supervision minimale. L'entreprise prévoit également des Dots spécialisés, chargés de responsabilités précises. Chaque dot peut recevoir une identité, des credentials et des outils particuliers via des systèmes existants.
Disponibilité dans ChatGPT et connexions aux messageries d’entreprise
Dots est disponible à partir de mardi dans ChatGPT pour les abonnés Pro et Business Premium dans les marchés éligibles, et peut être lancé depuis Codex ou ChatGPT. Dots permet aux utilisateurs d’échanger via Slack, Teams ainsi que diverses autres plateformes utilisées en entreprise. La compatibilité avec les messages texte est prévue pour une sortie prochaine.
De la dot principale aux équipes, avec des cas d’usage ciblés
Les utilisateurs peuvent commencer avec un dot principal, lui donner un nom et le personnaliser. OpenAI envisage à terme des équipes de Dots travaillant ensemble pour un même utilisateur. Parmi les scénarios proposés, un développeur peut déployer un dot dédié à la surveillance des retours clients et à la mise en œuvre de corrections ou de fonctionnalités demandées. Un autre exemple met en avant un scientifique utilisant un dot pour relancer des analyses et explorer des résultats inattendus à mesure que de nouvelles données expérimentales arrivent.
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