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Claude Code peut désormais prendre le contrôle de votre ordinateur pour effectuer des tâches

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Anthropic franchit une nouvelle étape dans la course aux agents IA autonomes : Claude Code et son pendant grand public Claude Cowork peuvent désormais prendre le contrôle direct du bureau d'un ordinateur pour accomplir des tâches — cliquer, faire défiler, ouvrir des fichiers et naviguer sur le web de manière autonome.

Cette capacité, désignée sous le terme "computer use", positionne Anthropic face à des concurrents déjà bien installés sur ce créneau, comme OpenAI avec son agent Operator ou Google avec Project Mariner. L'enjeu est majeur : offrir des agents capables d'agir sur n'importe quelle application, même sans API dédiée, ouvrant la voie à une automatisation bien plus large des tâches numériques du quotidien.

Concrètement, Claude Code privilégie toujours les Connectors — des intégrations directes avec des applications et sources de données externes — lorsque ceux-ci sont disponibles. Ce n'est qu'en leur absence que l'agent demande la permission d'interagir physiquement avec l'écran. Le contrôle peut également être déclenché et piloté à distance via l'outil Dispatch, tant que la machine cible reste allumée. La fonctionnalité est disponible dès maintenant pour les abonnés Claude Pro et Max sous MacOS, dans le cadre d'une "research preview".

Anthropic tempère toutefois les attentes : le système "ne fonctionnera pas toujours parfaitement" et nécessitera parfois une seconde tentative sur des tâches complexes. La voie du computer use reste aussi "bien plus lente et sujette aux erreurs" que le passage par les Connectors, reconnaît la société. Un avertissement qui souligne que cette technologie, prometteuse, est encore loin d'une maturité opérationnelle complète.

Impact France/UE

Les abonnés européens à Claude Pro et Max peuvent accéder à cette fonctionnalité de contrôle du bureau en avant-première sur MacOS.

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Des chercheurs du MIT et de la société américaine Symbotic ont publié le 20 avril 2026 dans le Journal of Artificial Intelligence Research un système hybride capable de coordonner en temps réel des flottes de centaines de robots autonomes (AMR) dans des entrepôts e-commerce à grande échelle. La méthode repose sur un réseau de neurones entraîné par apprentissage par renforcement profond (deep RL), qui décide en continu lesquels des robots doivent être priorisés à chaque instant en fonction de la formation de congestions. Une fois cette décision prise, un algorithme de planification déterministe transmet les instructions aux robots pour qu'ils se reroutent avant d'atteindre un point de blocage. Dans des simulations inspirées de layouts réels d'entrepôts e-commerce, le système a atteint un gain de débit (throughput) d'environ 25 % par rapport aux méthodes de référence actuelles. Han Zheng, doctorant au Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT et auteur principal, précise que même une amélioration de 2 à 3 % du throughput représente un impact économique significatif à cette échelle. L'enjeu opérationnel est concret : dans un entrepôt dense, une collision ou un embouteillage mineur peut forcer l'arrêt complet du site pendant plusieurs heures pour intervention manuelle, un coût inacceptable pour les opérateurs logistiques. Ce que prouve ce travail, c'est que le deep RL peut dépasser les performances des algorithmes conçus par des experts humains sur un problème combinatoire dynamique, là où les heuristiques classiques peinent à s'adapter aux variations de charge ou de topologie. Le système démontre aussi une capacité de généralisation : entraîné sur certains layouts, il s'adapte à des configurations différentes (nombre de robots, géométrie de l'entrepôt) sans réentraînement complet. Pour les intégrateurs et les COO industriels, cela signifie qu'un modèle unique pourrait être déployé sur plusieurs sites sans re-paramétrage lourd, réduisant le coût de mise en oeuvre. Il faut toutefois noter que les résultats présentés restent à ce stade issus de simulations, et qu'aucun déploiement réel en production n'est encore documenté dans la publication. Symbotic, partenaire industriel de ces travaux, est un acteur américain spécialisé dans l'automatisation d'entrepôts qui équipe notamment les centres de distribution de Walmart et de C&S Wholesale Grocers. La collaboration avec le groupe de Cathy Wu (professeure associée en génie civil et environnemental au MIT, membre du LIDS) s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration de méthodes d'IA avancées dans la gestion de flottes robotiques, un domaine où l'on retrouve également des approches concurrentes chez Amazon Robotics, 6 River Systems (Shopify) et Locus Robotics. Du côté européen, des acteurs comme Exotec (France), dont le système Skypod opère dans des entrepôts Decathlon et Carrefour, s'appuient encore principalement sur des planificateurs déterministes ; ce type de travaux pourrait orienter leurs prochaines générations de software. La prochaine étape logique pour l'équipe MIT/Symbotic sera une validation en environnement réel, dont aucune timeline n'est encore annoncée publiquement.

UEExotec (France), dont le système Skypod s'appuie sur des planificateurs déterministes dans les entrepôts Decathlon et Carrefour, pourrait s'orienter vers ce type d'approches RL hybrides pour ses prochaines générations de software de gestion de flotte.

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