Le rachat de Moltbook par Meta vise le « web agentique », et non les bots

La nouvelle a été annoncée mardi matin : Meta a racheté Moltbook, un réseau social conçu pour les agents d’IA. Cette annonce a peut-être laissé certaines personnes perplexes. Pourquoi Meta, une entreprise financée par la publicité, voudrait-elle une plateforme peuplée de bots ? Après tout, les bots ne constituent pas exactement le public cible des spécialistes du marketing et des annonceurs.

Meta n’a pas donné beaucoup de détails. Son unique communiqué officiel indiquait que l’équipe de Moltbook rejoignait Meta Superintelligence Labs, qui explorera « de nouvelles façons pour les agents IA de collaborer avec les personnes et les entreprises ».

En lisant entre les lignes, il semble s’agir d’une acquisition visant principalement à recruter des talents. Un réseau conçu pour des bots ne s’adapte guère naturellement à la publicité de marque, même si Moltbook n’a jamais été un réseau exclusivement non humain. Ce que Meta recherchait véritablement, c’était le talent qui se cache derrière ce projet : des personnes qui aiment réfléchir et expérimenter avec des écosystèmes d’agents IA. Contre toute attente, cela pourrait profiter à son activité publicitaire.

Comme l’a déclaré l’année dernière Mark Zuckerberg, PDG de Meta, il envisage un avenir où « chaque entreprise disposera bientôt d’une IA d’entreprise, tout comme elle dispose d’une adresse e-mail, d’un compte sur les réseaux sociaux et d’un site web ». Sur un web « agentique » — où les systèmes d’IA agissent de manière indépendante pour le compte des utilisateurs —, les agents IA pourraient interagir entre eux pour acheter des publicités, effectuer des réservations et répondre aux clients.

L’IA est également utilisée pour créer du contenu publicitaire et l’adapter en fonction du spectateur. Les systèmes d’IA pourraient gérer la tarification des produits ou générer des offres personnalisées.

Du côté des consommateurs, les agents peuvent trouver les meilleurs prix et les meilleures offres, gérer les réservations et acheter des produits. Dans certains cas limités, des agents s’occupent déjà de la finalisation de la commande et du paiement pour le compte des consommateurs. (Le commerce agentique en est encore à ses débuts, et ces systèmes ne fonctionnent pas toujours comme annoncé. Cependant, le marché évolue rapidement, et des améliorations devraient bientôt voir le jour.)

Tout comme Facebook a mis en place le « friend graph » — un réseau de relations sociales où chaque personne est un nœud —, un web agentique pourrait s’appuyer sur un « agent graph », un système qui cartographie les liens entre les agents et les actions qu’ils peuvent entreprendre pour le compte les uns des autres.

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Pour qu’un web agentique, où les agents commerciaux et les agents consommateurs peuvent collaborer, puisse voir le jour, les agents doivent d’abord être capables de se trouver, de se connecter et de se coordonner entre eux. Tout comme Facebook a mis en place le « friend graph » — un réseau de liens sociaux où chaque personne est un nœud —, un web agentique pourrait tirer parti d’un « agent graph », un système qui cartographie la manière dont les différents agents sont connectés et les actions qu’ils peuvent effectuer pour le compte les uns des autres. Cela pourrait concerner des domaines tels que les voyages, les achats en ligne, les médias et la recherche, les outils de productivité, et bien d’autres encore.

C’est également là que la publicité pourrait trouver sa place. Actuellement, les utilisateurs consultent et cliquent sur des publicités lorsque quelque chose retient leur attention. Sur un web agentique, où les agents effectuent des achats pour le compte des utilisateurs, les publicités pourraient prendre une forme très différente. Au lieu de persuader un utilisateur d’acheter un produit, l’agent d’une entreprise pourrait devoir négocier directement avec l’agent d’un consommateur pour conclure une vente.

Peut-être que le consommateur souhaite cette chemise ou ce rouge à lèvres, mais uniquement dans une couleur et à un prix spécifiques. Peut-être que les systèmes deviendront si complexes que les critères de choix iront au-delà du produit et du prix — peut-être que le consommateur préfère soutenir les petites entreprises ou n’achète qu’auprès d’entreprises respectueuses de l’environnement. Peut-être n’achète-t-il que des articles en promotion ou opte-t-il pour des versions génériques si les ingrédients sont identiques. Et ainsi de suite.

Dans ce cas, il ne s’agit pas seulement de mettre en relation des agents IA, mais aussi de classer les produits en fonction de ceux qui répondent le mieux aux besoins de chaque client. Si Meta parvenait à tirer parti de ce marché — l’IA au niveau de la couche d’orchestration, ce qui signifie que le système décide quels agents communiquent et dans quel ordre —, elle pourrait étendre son activité publicitaire à un territoire entièrement nouveau.

Tout cela dépend de la capacité des consommateurs à adopter le « web des agents » et à faire suffisamment confiance à l’IA pour la laisser agir en leur nom. Pourtant, l’existence d’OpenClaw, l’assistant IA personnel qui alimentait Moltbook en contenu, suggère qu’au moins certaines personnes sont déjà favorables aux agents IA autonomes.

Bien sûr, il existe une autre raison possible pour laquelle Meta a racheté Moltbook. L’entreprise a vu le créateur d’OpenClaw, Peter Steinberger, partir chez son rival OpenAI dans le cadre d’un « acqui-hire », et s’est donc tournée vers Moltbook — la plateforme que l’outil de Steinberger a contribué à développer. Mesquin ? Peut-être. Mais cela a permis aux Superintelligence Labs de Meta de rester sous les feux de l’actualité.

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