Openclaw le nouveau buzz word à la mode ? Pas réellement. Les entreprises se sont transformées avec le numérique. Des années à construire des stratégies cloud, puis des stratégies autour de la donnée… aujourd’hui, il faut se rendre à l’évidence, nous allons devoir nous transformer de nouveau à l’aune d’OpenClaw. Même le PDG Jensen Huang déclarait lors de la grande conférence annuelle GTC de Nvidia que toutes les entreprises doivent désormais avoir une stratégie OpenClaw. Si toutes ces innovations structurantes qui ne cessent d’arriver massivement et à une vitesse folle peuvent donner le vertige, garder son calme et réfléchir stratégiquement reste la meilleure des approches.

Nous avons passé deux ans à parler d’IA conversationnelle : des assistants qui aident à rédiger, résumer, chercher, proposer. L’étape suivante est plus radicale : l’agent qui agit, voire autonome. Demain, l’IA ne se contentera pas de produire un texte ; elle préparera une action, déclenchera un workflow, relancera un fournisseur, classera un dossier, prendra des décisions, remontera un incident. Alors même que les entreprises se posent ou sont en train de se poser la question de comment intégrer l’IA au sein des différents métiers, il faut déjà penser la prochaine étape : jusqu’où laisser l’IA agir. Car oui, avec OpenClaw, l’ère de l’IA agentique s’accélère. Le sujet n’est plus l’outil, mais bien le mandat  : jusqu’où laisser la machine agir, quand exiger une validation, et comment garder la main sur la chaîne d’exécution.

Le sujet stratégique bascule alors de la performance du modèle (les solutions proposées aujourd’hui sont d’ailleurs d’une maturité satisfaisante et relativement équivalente quand bien même les éditeurs essayent de se dépasser mutuellement) vers la gouvernabilité de l’action : identité de l’agent, droits et permissions, journalisation (l’historique de ce que fait l’agent autonome), seuils d’autonomie, validation humaine, rollback (il faut parfois faire machine arrière sur des actions), auditabilité. Comme une « workforce » numérique qu’il faut recruter, former, superviser… et parfois mettre à la retraite.

Le coût des tokens et des appels API peuvent faire exploser la banque…

Cette bascule a un effet secondaire que beaucoup découvrent trop tard : le coût. Un humain passera cent appels applicatifs par jour ; un agent peut en orchestrer dix mille. Chaque appel d’API, chaque connexion entre logiciels, chaque requête de recherche, chaque lecture/écriture dans un ERP ou un CRM a un prix. Et l’addition grimpe vite. Sur un cas très concret — répondre en quelques minutes à une question opérationnelle qui demandait auparavant deux jours de consolidation manuelle — la valeur est évidente. Mais à l’échelle de centaines de points de vente, on passe d’une facture marginale à plusieurs centaines de milliers d’euros annuels « juste » en appels d’API. L’enjeu n’est évidemment pas de freiner, mais de malgré tout rester ancré dans le réel en faisant la démarche d’estimer, avant de généraliser, si le retour sur investissement est positif.

… et passer les entreprises au chômage agentique

À mesure que l’agentique monte en puissance, de nouveaux sujets « invisibles » deviennent critiques. La mémoire, d’abord : un agent efficace n’est pas seulement un modèle, c’est un contexte — ce qu’il sait de vos processus, de vos formats de facture, de vos règles internes, de vos données, et même des erreurs passées. La qualité de cette mémoire (et son coût) détermine la scalabilité. Transformer des contenus lourds en formats plus compacts, réduire la quantité de contexte, choisir où tourne le compute : ce sont des décisions d’architecture… et de finance. Enfin, il faudra exiger des fournisseurs plus de transparence et d’outillage : estimer, mesurer, plafonner, alerter, et surtout éviter que l’organisation se retrouve bloquée parce qu’un plafond de tokens a été atteint en milieu de semaine qui veut dire : chômage agentique.

On entraperçoit également en filigrane qu’OpenClaw, en plus d’accélérer l’ère agentique, risque de rebattre les cartes du cloud. Si les modèles de facturation ne s’adaptent pas, certaines entreprises feront leurs calculs et réinternaliseront une partie du compute et des données : data centers modernisés, « AI factories » privées, architectures hybrides plus assumées… Alors que nous avons mis des années à bâtir des stratégies de cloud public/hybride. Le fait est que derrière cette (presque ancienne) stratégie du cloud se cache une réalité simple, la dépendance technologique devient un risque financier. Si un fournisseur multiplie ses prix et que les opérations de l’entreprise cliente dépendent d’agents qui exécutent en continu, elle se retrouve « lockée ». D’où un principe de prudence qui ressemble à de la sagesse old school : diversifier son portefeuille technologique, éviter de mettre tous ses œufs dans le même panier, et concevoir des chaînes d’exécution capables de « basculer » — pas seulement en théorie, mais en production.

Reste le cœur de la stratégie : la doctrine du mandat. Quelles tâches peuvent être totalement déléguées ? Lesquelles doivent être copilotées ? Lesquelles doivent rester strictement humaines ? Cette grille n’appartient ni à la DSI seule, ni au métier seul. Elle implique la finance (valeur vs coût), le juridique (RGPD, AI Act, conformité, traçabilité), la sécurité (droits d’accès, séparation des pouvoirs), et les RH (évolution des compétences, acceptabilité sociale, dialogue avec les partenaires).

Finalement, si l’envie de panique et de vertige vous vient en entendant de nouveaux mots magiques qui est OpenClaw, vous saurez maintenant que ni d’empiler les proof of concepts, ni de déployer des agents partout ne sont la bonne stratégie. L’industrialisation, et donc par effet domino, la différenciation de chaque entreprise, viendra des garde-fous, des métriques, des budgets « compute », des revues de risques, et une gouvernance qui traite l’agent comme un collaborateur numérique — utile, rapide, mais jamais hors contrôle.

Diego Ferri, associé IA, EY

Diego Ferri est associé IA chez EY, en charge du go to market en intelligence artificielle dans le monde, après avoir été en charge du programme EY.ai Academy, qui accompagne et forme les entreprises ainsi que les collaborateurs internes à la révolution de l’IA. Précédemment directeur de la stratégie et de la communication chez EY Fabernovel, il évolue depuis plus de 10 ans dans l’écosystème numérique français. Après avoir été diplômé de l’École Polytechnique, de l’École des Mines de Paris et de l’Université de São Paulo, il cofonde la société Shotgun, spécialisée dans la vente de billets de soirées en ligne. Membre d’organismes comme the CFO club ou la FrenchTech, il contribue à la diffusion de la culture numérique avec l’intention de créer des nouveaux raisonnables et de voir émerger les nouveaux champions européens du numérique.