Meta entérine l’acquisition de Manus, jeune acteur des agents intelligents, dans un contexte où les grandes plateformes redéfinissent leurs approches IA. Après une phase d’investissements massifs et de riposte aux modèles concurrents, l’entreprise mise désormais sur des agents capables d’agir pour les utilisateurs et les entreprises, avec des implications fortes pour l’écosystème B2B et les obligations de gouvernance.
Un tournant stratégique après l’offensive IA
Depuis 2023, Meta a clairement repositionné l’IA comme une priorité structurante de sa feuille de route. Comme nous l’avons souligné à plusieurs reprises dans nos colonnes, l’entreprise a multiplié les initiatives autour d’agents conversationnels et de modèles multimodaux pour rattraper son retard vis-à-vis d’acteurs comme OpenAI et Google.
Cette dynamique s’inscrivait dans une stratégie en trois temps. Tout d’abord, Meta a émis une réponse aux géants dominants par des annonces de puissance R&D et des prototypes (ChatGPT-like, multimodalité, intégration produits). La société a effectué un renforcement des capacités grâce à des partenariats et infrastructures (cloud, GPU, R&D partagée). Enfin, elle s’est lancée dans l’industrialisation et l’adoption de l’IA dans les produits quotidiens.
L’acquisition de Manus marque maintenant la transition vers l’étape suivante, à savoir fournir des agents qui font plus que répondre, et exécutent des actions pour l’utilisateur.
Agents IA : une brique fondamentale pour les usages réels
Ce qui distingue un agent d’un assistant conversationnel classique, c’est sa capacité à enchaîner des tâches, exploiter des outils tiers et gérer des workflows de bout en bout. Dans un contexte B2B, cela équivaut à automatiser des réponses contextualisées, piloter des applications internes et orchestrer des interactions complexes (CRM, support client, gestion de tickets), sans intervention humaine systématique.
Pour Meta, l’intégration de cette expertise permet d’accélérer concrètement sur des cas d’usage immédiatement monétisables, notamment sur des plateformes comme WhatsApp, déjà très utilisées par les PME pour la relation client et le commerce conversationnel.
Pourquoi construire sur des agents ? Une logique marché et un impératif d’adoption
Plusieurs observateurs du marché estiment que la simple génération de texte ou d’images ne suffit plus à créer une traction commerciale durable, d’où l’intérêt croissant pour des agents capables d’exécuter des tâches concrètes. Les entreprises demandent des solutions qui permettent de faire, pas seulement de répondre. Dans ce contexte, Meta tente d’éviter le piège de la simple imitation des modèles dominants pour mettre en place une offre qui se différencie par sa capacité à exécuter des tâches au-delà de la génération de texte ou d’images.
C’est aussi un enjeu de valeur business tangible si un agent peut qualifier des prospects, automatiser des workflows, réduire les charges de support client… alors l’adoption devient un argument de productivité, pas seulement un gadget technologique.
Un marché de talents et de technologies ultra concurrentiel
Manus, malgré sa taille, avait attiré l’attention pour la rapidité avec laquelle ses agents pouvaient interagir avec des systèmes variés et apprendre des chaînes d’actions complexifiées. Dans un univers où l’acquisition de compétences est un facteur clé du cycle d’innovation, Meta a préféré acheter une équipe déjà rodée à ces défis plutôt que de reconstruire cette expertise en interne, avec tous les risques de retard associés. C’est une logique qui s’observe dans d’autres mouvements récents de la tech, accélérer l’accès à des briques critiques par des acquisitions ciblées plutôt que par une R&D longue et incertaine.
Avec Manus, Meta ne vend plus seulement de l’IA générative, mais des agents capables d’agir dans les systèmes métiers. Pour les entreprises, la promesse est claire en termes de productivité et d’automatisation. En contrepartie, ces usages posent des questions immédiates de gouvernance, de sécurité et de responsabilité, dès lors que l’IA exécute des actions et manipule des données sensibles. La valeur des agents dépendra donc autant de leurs performances que du cadre dans lequel ils seront déployés, audités et maîtrisés.
