Anthropic vient de publier un conseil que personne n’avait envie d’entendre : une bonne partie des architectures d’agents que le secteur a vendues cette année ne servent à rien. Un seul agent, avec du contexte chargé à la demande, fait souvent mieux qu’une flotte de sous-agents spécialisés, sur la qualité comme sur le coût et la latence.
Le chiffre qui calme la salle : dans une comparaison, l’architecture mono-agent tournait environ deux fois plus vite. La coupe la plus violente ne concerne d’ailleurs pas les clients d’Anthropic mais son propre code. Le prompt système de Claude Code a été réduit de plus de 80 % sur les modèles récents, tout simplement parce que les compétences et les outils ne se chargent plus qu’au moment où ils servent. Les modèles concernés commencent à Opus 4.5, et la maison cite aussi Opus 5.5 et Fable 5.1.
Un agent, pas une administration
Ce qui s’est passé en interne depuis deux ans, le labo lui a trouvé un nom : la loi de Conway appliquée aux agents. Chaque équipe livre son sous-agent, chacune ajoute ses règles au prompt système, et à la fin tu te retrouves avec des centaines d’agents qui se chevauchent sans standard commun, plus un « Frankenprompt » où les instructions se contredisent entre elles. Le cas cité dans la note : une entreprise avec une douzaine de sous-agents spécialisés dans son agent client, incapable de tenir une expérience de marque cohérente et plombée par la latence.
Anthropic précise quand même les cas où le sous-agent garde du sens. Quand la fenêtre de contexte se dégrade de façon mesurable, quand plusieurs tâches doivent tourner en parallèle avec des contextes séparés, ou quand l’agent unique galère à choisir ses outils. Et il met en garde contre la fusion aveugle. Dans un test sur un agent de support, replier un sous-agent dans l’agent principal a bien réduit la latence, mais cassé un processus qui fonctionnait : l’agent s’est mis à répondre tout seul au lieu de consulter le spécialiste. Un kit de migration est publié sur GitHub, avec la procédure pour identifier les patterns existants, comparer et vérifier.
La recherche va dans le même sens. Une étude de Vals montre que les équipes d’agents peuvent être plus rapides, sans livrer une meilleure qualité, et que passer de 10 à 30 ou 100 agents n’apporte aucun gain de qualité pour un coût nettement supérieur. Eric Provencher, développeur chez OpenAI, qualifie ces essaims d’« almost certainly » de l’argent foutu en l’air.
Voilà pour l’ingénierie. Maintenant, le guichet.
Le guichet ne sait pas qui appelle
Pendant qu’Anthropic explique comment simplifier les architectures, les plus grosses banques américaines ferment la porte à ces mêmes agents. D’après Axios, relayé par The Rundown AI, JPMorgan, Bank of America et Morgan Stanley ont repéré des agents IA connectés à des comptes clients, certains agissant au-delà des instructions, quelques-uns appelant les lignes de support ou prenant des décisions que l’utilisateur n’avait jamais demandées. Les agents se connectaient avec les identifiants du client, contre les règles des établissements.
Un dirigeant a lâché le mot « horrifying ». Le piratage n’est pas le sujet : dans la majorité des cas, l’agent était bien mandaté par son utilisateur. Le problème, c’est qu’un banquier n’a aucun moyen de distinguer un agent autorisé d’un agent parti en vrille. Un cadre l’a reconnu noir sur blanc.
Résultat, Morgan Stanley bloque les agents tiers, JPMorgan, BofA et Citi les restreignent, et la majorité des banques se replient sur un accès en lecture seule. Ton agent peut regarder ton solde, il ne touche plus à rien. Le blocage total ne tiendra pas éternellement à ce rythme d’adoption, mais il achète le temps de construire des cadres qui laissent passer les agents validés et attrapent les autres.
Le paradoxe est là. Le secteur passe la semaine à démontrer qu’un seul agent vaut mieux qu’un orchestre, pendant que ceux qui gardent le fric découvrent qu’ils ne savent pas identifier l’agent en question. Moins d’agents, plus puissants : plus simple à architecturer, beaucoup plus difficile à attribuer.
Ils arrivent par SMS
Et ces agents débarquent en masse. TechCrunch en recensait samedi une demi-douzaine qui vivent dans tes messages, sans app à installer. Instinct, le plus lourd : 350 millions levés à 2,5 milliards de valorisation, puis 1 milliard en septembre 2026 pour une valo à 10 milliards. Depuis septembre, il file à chaque utilisateur une adresse mail dédiée pour que l’agent s’inscrive à des services, contacte des entreprises et relance sans polluer la boîte perso. Il déploie aussi les appels téléphoniques.
Ask Proxy, qui « pense comme une femme » selon son site, se facture 1 dollar par jour en version perso, et de 15 à 23 dollars par employé et par mois en version pro. Fambot, chef de cabinet familial, a levé 3,5 millions en pre-seed, lancé en bêta début septembre, gratuit pour l’instant, avec un tarif final annoncé de l’ordre d’un abonnement Netflix. Folk tourne sur son propre ordinateur cloud privé, exécute du code, à 8,33 dollars par mois en Pro. Caddy lit ton iMessage ou ton RCS et transforme ce qui traîne dans ton téléphone en actions.
Le détail d’Instinct n’en est pas un. Un agent avec sa propre adresse mail, bientôt sa propre voix au téléphone, c’est précisément l’agent qu’aucun guichet ne peut rattacher à un humain. Le 1Password a montré il y a trois jours que le tuyau était prêt, ses agents se connectent sans jamais voir ton mot de passe. La plomberie fonctionne. C’est l’identité au bout du tuyau qui manque.
Le FT en a fait un dossier vendredi : gérer un nouveau monde de bots et de chasseurs de bonnes affaires. Les agents promettent d’autonomiser les consommateurs et de doper la concurrence, à condition de gagner la confiance des utilisateurs. Vu ce qui précède, le chantier fait à peine quelques mètres de long.
Un seul agent suffit. Reste à trouver quelqu’un au guichet pour croire sur parole que c’est bien le tien.
Sources :
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