Analyse du marché des agents IA 2025 : Une revue comparative de Manus AI et de ses principales alternatives

Résumé exécutif

Le marché de l’intelligence artificielle est en pleine mutation, évoluant rapidement des chatbots conversationnels vers des systèmes d’agents autonomes capables d’exécuter des tâches complexes. Au cœur de cette transformation se trouve Manus AI, une plateforme qui s’est rapidement imposée comme une référence pour les agents à usage général, suscitant à la fois un immense engouement et un examen critique. Ce rapport propose une analyse approfondie de Manus AI, en détaillant ses capacités, son architecture et son modèle économique, afin de comprendre les raisons qui poussent les utilisateurs à chercher des alternatives.

Une analyse comparative des principaux concurrents — notamment Lindy AI, CrewAI, Adept AI et Dust — révèle un marché en pleine spécialisation. Chaque alternative cible un segment d’utilisateurs distinct avec une proposition de valeur spécifique, qu’il s’agisse de l’automatisation des flux de travail sans code, des frameworks de développement flexibles ou des solutions d’entreprise sécurisées.

La conclusion centrale de ce rapport est que le marché des agents IA se fragmente actuellement en deux modèles dominants : d’une part, les agents « d’intelligence générale » comme Manus, qui visent une large autonomie de raisonnement, et d’autre part, les agents de « flux de travail intégrés » comme Lindy, qui privilégient la fiabilité et l’intégration dans les écosystèmes logiciels existants. Le choix optimal pour un utilisateur ne dépend donc pas seulement des fonctionnalités, mais d’une décision stratégique quant au type de collaboration homme-machine recherché pour répondre à ses besoins opérationnels spécifiques.

Section 1: Déconstruction de Manus AI – La référence des agents autonomes

Pour évaluer équitablement le paysage des alternatives, il est essentiel d’établir une compréhension complète de Manus AI, la plateforme qui sert de référence pour cette nouvelle génération d’agents. Cette section détaille ses fondements technologiques, son positionnement sur le marché et l’écart entre ses capacités annoncées et l’expérience utilisateur réelle.

1.1 Définition de « l’agent IA général » : Philosophie et vision

Manus AI se positionne comme un « agent IA général qui fait le pont entre les esprits et les actions ».¹ Sa philosophie fondamentale est de dépasser le stade de la simple suggestion pour fournir des résultats complets et tangibles.² Le nom « Manus », dérivé du mot latin pour « main », symbolise cette orientation vers l’exécution concrète.² La promesse principale est de transformer un objectif de haut niveau formulé par un utilisateur en une tâche entièrement exécutée, fonctionnant davantage comme un collègue humain que comme un simple outil.² Ce changement de paradigme est au cœur de sa stratégie marketing et de son attrait initial auprès des utilisateurs.

La plateforme est développée par une startup basée à Singapour, également à l’origine de l’assistant Monica, et a été fondée par Xiao Hong.⁴ Ce contexte la place au sein d’un écosystème d’intelligence artificielle chinois en plein essor, reconnu pour son itération rapide et son ambition.¹

1.2 Architecture technique : Le « Manus Computer »

Sur le plan technique, Manus fonctionne comme un système entièrement autonome au sein d’un environnement « bac à sable » Linux basé sur le cloud.⁷ Cette architecture lui permet de travailler de manière asynchrone, poursuivant ses tâches même lorsque l’appareil de l’utilisateur est éteint, une fonctionnalité clé pour les projets de longue durée.⁶

Il emploie une architecture multi-agents où des sous-agents spécialisés (planification, recherche de connaissances, génération de code) collaborent en parallèle pour décomposer et résoudre des problèmes complexes.⁷ Parmi ses fonctionnalités distinctives, on trouve un « Cloud Browser » capable de naviguer sur des sites web, de remplir des formulaires et même de sauvegarder des états de connexion pour des sessions futures.⁷ Il intègre également une gestion du système de fichiers et la capacité d’écrire et de déployer du code sur des URL publiques, démontrant une capacité d’action concrète dans l’environnement numérique.⁸

Un argument de vente unique est sa transparence. Le panneau latéral, surnommé « l’ordinateur de Manus », affiche en temps réel le flux de travail de l’agent, et les sessions peuvent être rejouées, ce qui est utile pour le débogage, la formation ou la compréhension de son processus de « réflexion ».⁷

1.3 Performance et capacités : Hype vs. Réalité

La perception de Manus AI est marquée par un fort contraste entre l’engouement initial et la réalité de son utilisation.

D’une part, la plateforme a atteint des performances de pointe (SOTA, State-Of-The-Art) sur le benchmark GAIA, une mesure tierce pour les assistants IA généraux, surpassant de manière significative des modèles comme GPT-4 avec plugins.¹ Elle a également démontré des performances supérieures sur le benchmark CUB, qui évalue les agents dans l’utilisation de navigateurs.⁹ Ces résultats ont généré un buzz considérable, amplifié par des témoignages de leaders de l’industrie de Y Combinator, Hugging Face et d’éminents capital-risqueurs, qui l’ont qualifié d' »insensé », d' »époustouflant » et de « tueur de ChatGPT ».¹⁰

D’autre part, les retours d’utilisateurs plus larges révèlent des problèmes de fiabilité significatifs. Des rapports font état de boucles d’erreurs où l’agent répète indéfiniment une action, d’échecs d’exécution, d’erreurs factuelles et d’une incapacité à gérer des obstacles courants comme les contenus protégés par un paywall ou la nécessité de créer un compte pour accéder à des ressources.⁸ Ce décalage profond entre le « moment AGI » (Intelligence Artificielle Générale) décrit par les premiers testeurs et l’expérience souvent frustrante des utilisateurs quotidiens suggère une réalité nuancée. Manus ne doit pas être considéré comme un produit fini et poli, mais plutôt comme un prototype de recherche accessible au public. Sa valeur actuelle réside davantage dans sa capacité à démontrer le

potentiel futur des agents IA que dans son utilité en tant qu’outil fiable pour des tâches critiques. Cette contradiction est le contexte essentiel pour l’évaluer par rapport à ses alternatives.

1.4 Cas d’utilisation principaux

Malgré ses limites, Manus excelle dans certains domaines. Il est particulièrement performant pour les tâches à forte intensité de recherche, l’analyse de données et la création de contenu.² Les cas d’utilisation officiels et rapportés par les utilisateurs sont variés et illustrent son ambition généraliste :

Création d’itinéraires de voyage personnalisés.¹⁵
Comparaison de polices d’assurance.¹
Recherche de fournisseurs B2B.¹⁵
Analyse approfondie de la performance boursière d’une entreprise.¹⁰
Tri et classement de CV à partir d’un fichier compressé.³
Développement de petites applications web ou de jeux simples.¹⁴

Section 2: Le modèle économique de Manus AI – Analyse approfondie de la tarification et du sentiment des utilisateurs

L’un des principaux facteurs poussant les utilisateurs à explorer des alternatives à Manus AI est son modèle économique. Cette section examine de manière critique sa structure tarifaire et la perception de sa valeur par la communauté, qui est un catalyseur majeur de mécontentement.

2.1 La structure de tarification basée sur les crédits

Manus AI propose un modèle freemium avec plusieurs niveaux payants. Il existe un plan gratuit limité, suivi des plans Basic (19 $/mois), Plus (39 $/mois) et Pro (199 $/mois).¹⁷ Chaque plan alloue un certain nombre de crédits mensuels (par exemple, 1 900 pour le plan Basic et 3 900 pour le plan Plus) qui sont consommés par les actions effectuées par l’agent, comme la recherche, la génération d’images ou la création de diapositives.¹⁰ Un point crucial est que les crédits n’utilisés ne sont pas reportés au mois suivant.

Les niveaux supérieurs débloquent non seulement plus de crédits, mais aussi un plus grand nombre de tâches simultanées et planifiées, ainsi que des capacités de génération de contenu créatif comme les images et les vidéos.¹⁰

2.2 Sentiment des utilisateurs : Le fossé de la perception de la valeur

Les retours d’utilisateurs, particulièrement visibles sur des plateformes communautaires comme Reddit, décrivent quasi unanimement le système de crédits comme « déraisonnablement cher » et imprévisible.¹⁹ De nombreux utilisateurs rapportent qu’une seule tâche complexe et significative peut facilement consommer plus de 900 crédits. En conséquence, le plan « Plus » à 39 $ pourrait ne permettre de réaliser que 3 ou 4 tâches complètes, ce qui donne le sentiment de payer un prix premium pour une interaction très limitée.¹⁹

Le manque de transparence sur la manière dont les crédits sont consommés pour chaque action et l’absence d’une tarification claire pour l’achat de crédits supplémentaires sont des sources majeures de frustration.¹⁹ Des utilisateurs se plaignent d’avoir épuisé leur allocation mensuelle en quelques jours seulement, rendant la plateforme économiquement non viable pour une utilisation régulière ou intensive.¹⁹

Cette structure tarifaire révèle un désalignement fondamental avec la proposition de valeur principale du produit. Manus est conçu pour des tâches complexes et ouvertes, où les étapes exactes pour atteindre l’objectif ne sont pas connues à l’avance. L’agent est censé « penser », rechercher, et itérer, un processus exploratoire qui est intrinsèquement inefficace d’un point de vue computationnel.² Le modèle de tarification punit précisément cette exploration. Les utilisateurs deviennent réticents à confier des tâches ambitieuses à l’agent, car une seule tentative infructueuse ou une boucle d’erreur peut anéantir une part importante de leur budget mensuel.¹⁹ Cela crée une boucle de rétroaction négative : l’utilisateur a peur d’utiliser le produit pour sa fonction première, car le coût de l’échec est trop élevé et imprévisible. Ce défaut stratégique est un puissant catalyseur qui pousse les utilisateurs à chercher des alternatives offrant une meilleure prévisibilité des coûts.

Section 3: Le paysage des agents IA – Un cadre de comparaison

Pour analyser de manière structurée les alternatives à Manus, il est utile de catégoriser le marché émergent des agents IA. Ce paysage peut être segmenté en quatre grandes familles, chacune répondant à des besoins et à des profils d’utilisateurs distincts.

3.1 Catégorie 1: Agents autonomes à usage général

Cette catégorie regroupe les plateformes conçues pour comprendre et exécuter des tâches complexes, souvent nouvelles et en plusieurs étapes, avec un haut degré d’autonomie, à l’instar d’un assistant humain. Elles visent une applicabilité large, couvrant de multiples domaines sans spécialisation prédéfinie. Manus AI est l’exemple par excellence de cette catégorie.

3.2 Catégorie 2: Agents d’automatisation des flux de travail

Ces outils se concentrent sur l’orchestration de processus prédéfinis ou semi-définis à travers de multiples applications logicielles. Leur force réside dans leur capacité d’intégration et leur fiabilité pour des tâches répétitives. Ils sont souvent dotés d’interfaces no-code ou low-code pour faciliter leur adoption par des utilisateurs non techniques. Lindy AI est un représentant majeur de cette catégorie.

3.3 Catégorie 3: Frameworks d’agents centrés sur les développeurs

Il s’agit de bibliothèques et de plateformes, souvent open-source, qui fournissent les briques de base permettant aux développeurs de créer leurs propres systèmes multi-agents personnalisés. Elles offrent une flexibilité et un contrôle maximums, mais requièrent une expertise technique significative. CrewAI illustre parfaitement cette approche.

3.4 Catégorie 4: Agents d’entreprise et centrés sur la connaissance

Cette catégorie englobe des plateformes sécurisées et évolutives, conçues pour opérer au sein d’un environnement d’entreprise. Leur objectif principal est de se connecter aux silos de données internes d’une société (CRM, bases de connaissances, etc.) et de raisonner sur ces informations pour assister des équipes spécifiques (ventes, support, etc.). Adept AI et Dust sont des exemples notables de cette famille.

Section 4: Les concurrents directs – Profils détaillés des principales alternatives

Cette section centrale dresse le portrait des concurrents les plus significatifs de Manus AI. Chaque alternative est évaluée selon des critères cohérents : technologie, fonctionnalités, public cible et modèle de tarification, afin de mettre en lumière leurs forces et leurs faiblesses respectives.

4.1 Lindy AI : Le champion de l’automatisation des flux de travail no-code

Identité principale : Lindy AI est une plateforme d’agents IA conçue pour automatiser les flux de travail courants en entreprise sans nécessiter de compétences en programmation.²¹ Elle est souvent décrite comme un « Zapier sous stéroïdes IA ».²²
Technologie et fonctionnalités : Le cœur de Lindy est un constructeur de flux de travail visuel, de type glisser-déposer, accompagné de modèles pré-construits pour des tâches comme le tri des e-mails, la planification de réunions ou la qualification de prospects.²¹ Sa force réside dans son immense écosystème d’intégration, avec plus de 7 000 applications connectées.¹⁸ Elle prend en charge la communication multimodale (e-mail, téléphone, Slack) et inclut une fonctionnalité « human-in-the-loop » qui permet d’insérer des étapes de validation manuelle dans les processus automatisés.²¹
Public cible : Les opérateurs non techniques, les fondateurs d’entreprise et les équipes agiles dans les domaines de la vente, du support client et de l’administration.²¹
Tarification : Lindy propose un plan gratuit avec 400 crédits. Les plans payants commencent à 49,99 $/mois pour plus de 5 000 crédits.¹⁸ Bien qu’elle utilise également un système de crédits, celui-ci est perçu comme plus généreux et prévisible pour des tâches d’automatisation bien définies.

4.2 CrewAI : Le framework open-source pour les développeurs

Identité principale : CrewAI est un framework Python open-source, léger et rapide, destiné à la construction de systèmes multi-agents personnalisés.²⁴
Technologie et fonctionnalités : Il permet aux développeurs de définir par programmation des agents basés sur des rôles (ex: « chercheur », « rédacteur ») avec des outils et des objectifs spécifiques, qui collaborent pour accomplir des tâches.²⁴ Une distinction clé est faite entre les « Crews », qui sont des équipes d’agents autonomes, et les « Flows », qui sont des flux de travail événementiels et plus contrôlables.²⁴ L’utilisation de CrewAI requiert de solides compétences en Python.
Public cible : Les développeurs et les équipes techniques qui recherchent un contrôle total et une personnalisation maximale pour construire des systèmes d’agents sur mesure.²⁶
Tarification : Le framework open-source est entièrement gratuit pour une utilisation sur une infrastructure auto-hébergée.²⁶ En revanche, la plateforme cloud gérée par CrewAI est coûteuse, commençant à 99 $/mois pour un nombre très limité d’exécutions et grimpant rapidement vers des plans d’entreprise se chiffrant à des dizaines de milliers de dollars par an.²⁶

4.3 Adept AI : L’automatiseur d’interfaces graphiques pour l’entreprise

Identité principale : Adept AI est un agent IA axé sur les grandes entreprises, conçu pour interagir directement avec les interfaces graphiques (GUI) des logiciels existants.¹⁸ Son but est d’automatiser les processus au sein de la pile technologique actuelle d’une entreprise sans dépendre des API.
Technologie et fonctionnalités : Adept utilise une « approche full-stack » avec des modèles propriétaires entraînés sur des trillions de jetons de données d’utilisation de logiciels, ce qui lui permet d’exécuter des actions de manière fiable à travers diverses applications.²⁸ Cette approche le rend résilient aux changements d’interface utilisateur. Les flux de travail peuvent être configurés en utilisant des instructions en langage naturel, et la plateforme est conçue pour apporter de la valeur à l’échelle de l’entreprise, dans des départements comme les RH, la finance et les opérations.²⁸
Public cible : Les grandes entreprises cherchant à automatiser des flux de travail complexes et inter-applications, avec un accent particulier sur la précision, la fiabilité et la sécurité.²⁸
Tarification : La tarification est personnalisée et destinée aux entreprises. Adept n’est pas une solution adaptée aux particuliers ou aux petites équipes.¹⁸

4.4 Dust : L’agent de connaissance centré sur l’équipe

Identité principale : Dust est une plateforme permettant de créer des assistants IA personnalisés qui se connectent à la base de connaissances et aux outils internes d’une entreprise.³¹
Technologie et fonctionnalités : Dust s’intègre de manière sécurisée à des sources de données comme Slack, Notion, Google Drive et GitHub, permettant à ses agents de fournir des réponses contextuelles et d’exécuter des actions basées sur les informations internes.³² Il propose des modèles adaptés à des départements spécifiques (ventes, support, RH) et à des cas d’usage précis comme la gestion des appels d’offres ou la qualification de prospects.³³ La plateforme est certifiée SOC 2 Type II, soulignant son engagement envers la sécurité des données d’entreprise.³²
Public cible : Les équipes et les PME qui cherchent à exploiter leurs données internes pour créer des assistants IA spécialisés et collaboratifs.³¹
Tarification : Dust adopte un modèle de tarification simple et prévisible par utilisateur et par mois. Le plan Pro est de 29 $/utilisateur/mois, ce qui contraste fortement avec le système de crédits de Manus et offre une meilleure prévisibilité pour la planification budgétaire des équipes.³¹

L’émergence de ces alternatives spécialisées démontre que le marché des agents IA ne converge pas vers un agent unique « à tout faire ». Au contraire, il se spécialise rapidement pour servir des segments d’utilisateurs distincts et à forte valeur ajoutée. Lindy résout le problème « je ne sais pas coder mais j’ai besoin de connecter mes applications ». CrewAI répond au besoin « je suis développeur et j’ai besoin d’un framework puissant et flexible ». Dust s’attaque au problème « la connaissance de mon entreprise est piégée dans des silos ». Adept résout le défi « nous sommes une grande entreprise et avons besoin d’un moyen fiable d’automatiser nos logiciels existants ».

Dans ce contexte, la plus grande force de Manus – son intelligence générale – devient également sa faiblesse sur le marché. En essayant d’être un outil pour tout le monde, il risque de n’être l’outil optimal pour personne sur un marché qui récompense la spécialisation. Le succès de ces alternatives prouve que la valeur commerciale la plus immédiate réside dans la résolution de problèmes spécifiques liés aux flux de travail, et non dans la poursuite d’un assistant généraliste de type AGI.

Section 5: Analyse comparative – Une matrice de comparaison

Pour synthétiser les profils détaillés, les tableaux suivants offrent une comparaison directe des plateformes, permettant une prise de décision éclairée en un coup d’œil.

5.1 Tableau 1: Matrice des fonctionnalités et capacités

Caractéristique	Manus AI	Lindy AI	CrewAI	Adept AI	Dust
Cas d’usage principal	Résolution de problèmes généraux, recherche	Automatisation des flux de travail métier	Développement personnalisé de systèmes multi-agents	Automatisation des processus d’entreprise via GUI	Assistants d’équipe basés sur la connaissance interne
Niveau d’autonomie	Élevé	Configurable	Configurable (Élevé)	Élevé	Configurable (Moyen)
Interface No-Code	Oui	Oui	Non	Partiel (pour la configuration)	Oui
Open Source	Non	Non	Oui (Framework)	Non	Non
Public cible principal	Particuliers, chercheurs, early adopters	Opérateurs métier, PME	Développeurs, équipes techniques	Grandes entreprises	Équipes, PME
Différenciateur clé	Performance sur benchmark GAIA, autonomie générale	Plus de 7 000 intégrations, constructeur visuel	Framework Python flexible	Contrôle des GUI, fiabilité d’entreprise	Connexion aux données internes, sécurité
Approche d’intégration	Outils intégrés (navigateur, fichiers)	API profondes	Personnalisée via code	Contrôle des GUI	Connecteurs de données (Notion, Slack, etc.)
Human-in-the-Loop	Non	Oui	Programmable	Non	Oui
Sécurité & Conformité	Non spécifié	SOC 2, HIPAA	Dépend de l’hébergement	Niveau entreprise	SOC 2 Type II, GDPR
Complexité d’installation	Faible	Faible	Élevée	Élevée	Faible

5.2 Tableau 2: Comparaison de la tarification et de la proposition de valeur

Caractéristique	Manus AI	Lindy AI	CrewAI	Adept AI	Dust
Modèle de tarification	Basé sur les crédits (imprévisible)	Basé sur les crédits (prévisible)	Basé sur l’exécution (plateforme cloud)	Personnalisé / Entreprise	Par siège / utilisateur
Plan gratuit	Oui (limité)	Oui (généreux)	Oui (framework open source)	Non	Non (essai gratuit de 15 jours)
Prix de départ (payant)	19 $/mois	49,99 $/mois	99 $/mois (plateforme cloud)	Personnalisé	29 $/utilisateur/mois
Coût pour « Power User »	199 $/mois (Pro)	299,99 $/mois (Business)	1 000+ $/mois (Pro/Enterprise)	Personnalisé	Personnalisé (Enterprise)
Prévisibilité des coûts	Faible	Moyenne	Moyenne	Élevée	Élevée
Proposition de valeur	« Puissance intellectuelle brute »	« Efficacité opérationnelle »	« Contrôle total et personnalisation »	« Fiabilité et évolutivité d’entreprise »	« Productivité d’équipe et intelligence collective »

Section 6: Alternatives spécialisées pour des besoins ciblés

Pour les utilisateurs dont les besoins sont plus spécifiques que ce que peut offrir un agent généraliste, le marché propose des outils de niche hautement performants.

6.1 Pour l’analyse de données et la Business Intelligence

Bien que Manus puisse effectuer des analyses de données, des plateformes spécialisées offrent des capacités plus approfondies. Powerdrill se présente comme un canevas d’exploration de données basé sur l’IA, tandis qu’Akkio est une plateforme de machine learning prédictif no-code. Ces outils sont conçus spécifiquement pour transformer des ensembles de données en visualisations et en informations exploitables, allant bien au-delà des capacités d’un agent généraliste.³⁵

6.2 Pour la création de présentations et de contenu

Manus peut générer des diapositives, mais des outils dédiés comme SlideSpeak (qui convertit des documents en présentations), Gamma (pour des présentations interactives de style web) et Genspark Slides offrent des fonctionnalités de conception, des modèles et des flux de travail beaucoup plus raffinés pour ce cas d’utilisation spécifique.²¹

6.3 Pour l’automatisation de la voix et des communications

Ce domaine est en dehors du champ d’action de Manus. Vocode est un exemple de plateforme open-source de premier plan pour la construction d’agents vocaux IA hyper-réalistes. Ces agents peuvent automatiser les appels téléphoniques, participer à des réunions et gérer des interactions vocales complexes, avec un modèle de tarification généralement basé à la minute d’utilisation.³⁷

Section 7: Recommandations et perspectives stratégiques

Cette section finale synthétise l’ensemble de l’analyse en conseils pratiques adaptés à des profils d’utilisateurs spécifiques et offre une perspective sur l’avenir du marché.

7.1 Cadre de recommandation par profil d’utilisateur

Pour le développeur solo ou le hobbyiste :

Recommandation principale : CrewAI (Open Source). Il offre une puissance et un contrôle illimités sans coût pour ceux qui sont prêts à coder et à gérer leur propre infrastructure.²⁶
Recommandation secondaire : Lindy AI (Plan gratuit). Excellent pour construire et tester rapidement des automatisations de flux de travail simples sans frais ni configuration complexe.²¹
Pour l’opérateur de PME ou de startup :

Recommandation principale : Lindy AI. Sa vaste bibliothèque d’intégrations, son interface no-code et son orientation vers l’automatisation des processus métier courants offrent le retour sur investissement immédiat le plus élevé pour les équipes non techniques.²¹
Recommandation secondaire : Dust. Si le principal problème à résoudre est l’exploitation des connaissances internes au sein d’une petite équipe (par exemple, ventes ou support), son modèle par siège et ses connexions de données profondes sont idéaux.³³
Pour l’équipe d’entreprise :

Recommandation principale : Adept AI. Pour l’automatisation de tâches au sein de piles logicielles d’entreprise complexes et existantes, son approche basée sur l’interface graphique est plus fiable et sécurisée que les méthodes basées sur les API.²⁸
Recommandation secondaire : Dust (Plan Enterprise). Pour doter les équipes d’assistants IA basés sur les données sécurisées de l’entreprise, Dust offre une solution robuste, conforme et évolutive.³²

7.2 Verdict final : La dichotomie de l’intelligence générale vs. les flux de travail intégrés

Le marché des agents IA est actuellement défini par un choix stratégique entre deux philosophies. Manus AI représente la quête de l’Intelligence Générale — un agent capable de penser, de raisonner et de résoudre des problèmes nouveaux comme un humain. Lindy, Dust et leurs pairs représentent la quête des Flux de Travail Intégrés — des agents qui exécutent de manière fiable des processus métier connus avec une intégration profonde dans la chaîne d’outils existante.

L’attrait de Manus réside dans sa capacité à s’attaquer à des tâches pour lesquelles un flux de travail n’a pas été explicitement programmé.² C’est une approche à haut potentiel mais à faible fiabilité à l’heure actuelle. En revanche, les alternatives les plus performantes ont un plafond « d’intelligence » plus bas mais une fiabilité beaucoup plus élevée pour des tâches métier spécifiques et à haute fréquence (planification, saisie de données, routage de tickets).²² Leur valeur provient de leur rôle de rouage fiable dans la machine, et non de penseur créatif.

La décision de l’utilisateur n’est donc pas seulement une question de fonctionnalités ou de prix, mais de philosophie. A-t-il besoin d’un « stagiaire de recherche IA » qui pourrait faire une découverte brillante mais aussi échouer de manière imprévisible (Manus)? Ou a-t-il besoin d’un « ouvrier d’usine IA » qui effectuera une tâche spécifique des milliers de fois sans erreur (Lindy)?

Pour l’avenir immédiat (12-24 mois), les agents de flux de travail intégrés capteront probablement la majorité du marché commercial car ils résolvent des problèmes métier tangibles avec une grande fiabilité et une tarification prévisible. Les agents d’intelligence générale comme Manus ouvrent la voie à l’avenir et sont précieux pour la R&D et les projets complexes et uniques, mais ils devront résoudre leurs problèmes de fiabilité et de modèle économique avant de parvenir à une adoption massive dans les opérations commerciales quotidiennes. Le meilleur choix pour un utilisateur est de sélectionner l’outil qui correspond à son besoin immédiat, tout en gardant un œil sur la maturation rapide des plateformes d’intelligence générale.

Sources des citations

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What is Manus AI?: The First General AI Agent Unveiled | by Tahir | Medium, consulté le septembre 28, 2025, https://medium.com/@tahirbalarabe2/what-is-manus-ai-the-first-general-ai-agent-unveiled-39a2c5702f91
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