Lors du DevDay 2025, OpenAI a levé le voile sur une série d’annonces majeures, consolidant sa position de leader dans l’écosystème de l’intelligence artificielle générative. L’événement a marqué un tournant stratégique : celui du passage de l’IA conversationnelle à l’IA opérationnelle, intégrée à des cas d’usage concrets, personnalisée et capable d’agir.
OpenAI en a profité pour dévoiler quelques chiffres impressionnants :
👉 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires de ChatGPT,
👉 4 millions de développeurs actifs sur la plateforme,
👉 et plus de 6 milliards de tokens traités par minute via l’API.
Dans ce contexte d’expansion rapide, l’introduction d’AgentKit, un nouveau toolkit pour la création d’agents IA personnalisés, vise à faciliter le passage à l’échelle… et à verrouiller un peu plus l’écosystème.
AgentKit : qu’est-ce que c’est ?
AgentKit est un ensemble d’outils pour créer des agents IA “production-ready”, pensés pour s’intégrer de manière fluide à l’environnement ChatGPT, et plus largement à des produits et workflows métiers.
Un agent conçu avec AgentKit peut :
- suivre des instructions personnalisées (ex. rôle, ton, domaine),
- déclencher des fonctions via des outils ou des API,
- retenir des éléments de contexte via une mémoire,
- être déployé et testé dans une logique de production.
✳️ AgentKit fonctionne en complément du ChatGPT Apps SDK, qui permet d’encapsuler ces agents dans des “apps” accessibles depuis ChatGPT.
👉 Voir la page officielle DevDay – AgentKit
Un outil structurant, mais pas neutre
OpenAI propose ici une solution structurée, efficace, bien documentée. Mais cette avancée s’inscrit aussi dans une logique d’enfermement technologique, avec :
- une dépendance accrue à l’écosystème OpenAI (et donc à ses modèles propriétaires),
- un contrôle unilatéral des règles de déploiement (API, Apps Store, monétisation),
- une standardisation qui, à long terme, pourrait freiner l’émergence d’alternatives ouvertes.
L’approche AgentKit est donc intéressante techniquement, mais demande un regard critique sur sa portée et ses limites.
Fonctionnalités clés d’AgentKit
| Fonction | Description |
|---|---|
| 🧭 Instructions | Définir le rôle, le style et les objectifs de l’agent |
| 🔗 Tools / APIs | Connecter des fonctions externes pour agir (actions, calculs, requêtes) |
| 🧠 Mémoire | Ajouter une mémoire contextuelle ou persistante (user, historique) |
| 📦 Packaging | Déployer, tester, partager l’agent dans ChatGPT |
| 🔐 Accès / sécurité | (à venir) gestion des rôles, permissions, logs, monitoring |
Pour qui ?
Pour les développeurs :
- Intégration via API
- Appel de fonctions backend personnalisées
- Paramétrage avancé des workflows
Pour les créateurs / métiers :
- Interface no-code en cours de déploiement (via “GPTs” ou UI Agent Builder)
- Création rapide de prototypes ou assistants spécialisés
- Partage d’agents dans des environnements fermés (équipe, entreprise)
Ce qu’on ne sait pas encore (et ce qu’on surveille)
- AgentKit est encore jeune : il manque à ce jour des outils avancés de gestion des agents (logs, versioning, sandbox).
- La question de la gouvernance reste floue : quelles garanties sur la transparence, les droits d’auteur, la sécurité des données ?
- Interopérabilité limitée : peu d’indications sur la compatibilité avec d'autres plateformes (Claude, Gemini, Mistral, open source).
- Quelle place pour les alternatives ? Des frameworks comme LangChain, AutoGen, ou Haystack proposent des approches ouvertes, modulaires et non verrouillées.
GPTs vs AgentKit : deux approches complémentaires ?
| GPTs dans ChatGPT | Agents via AgentKit |
|---|---|
| Création via interface no-code | Création via SDK/API |
| Destinés aux utilisateurs finaux | Destinés aux développeurs / intégrateurs |
| Fonctionnalités limitées | Contrôle total sur le comportement |
| Déploiement immédiat dans ChatGPT | Intégration dans des workflows étendus |
Et demain ?
OpenAI souhaite créer un App Store des intelligences artificielles personnalisées, où chacun pourrait :
- concevoir son propre assistant,
- le partager (public/privé),
- et peut-être un jour… le monétiser !
AgentKit constitue sans doute la première pierre de cette architecture commerciale.
Mais face à cette vision, la communauté tech devra rester vigilante sur les points suivants :
- l’ouverture du code,
- la portabilité des agents,
- et la liberté des développeurs à choisir leurs outils.
Conclusion
AgentKit est une avancée claire dans la structuration des agents IA, avec un potentiel fort pour les développeurs et les entreprises qui souhaitent intégrer des assistants intelligents dans leurs produits.
Mais cette innovation s’accompagne aussi d’une concentration accrue du pouvoir technologique dans les mains d’OpenAI.
Le défi, demain, sera de tirer parti de ces outils tout en conservant un esprit critique, et en gardant ouverte la porte des alternatives open source, interopérables et éthiques.
📎 Pour aller plus loin
Nathan Brami
Didier Girard
Charlotte Ryssen (Coumont)
