Kenan Saleh, Investing Partner chez a16z Speedrun, a clôturé cette semaine la promotion SR007 par une courte vidéo exposant ce qui l'enthousiasme dans la prochaine vague de produits IA. Le billet de clôture est ici ; le passage qui comptait, transcrit :
“Les produits IA d'aujourd'hui sont réactifs. Vous donnez une invite au modèle, il répond par une réponse. C'est utile, mais je suis enthousiasmé par les produits qui vont plus loin et font passer le paradigme du demander-répondre à l'observer-agir. Ces agents surveilleront le contexte en continu, en arrière-plan, à travers l'ensemble de vos outils et données connectés, prédiront ce qui compte et agiront avant qu'on le leur demande, un peu comme le fait un humain. Ainsi, au lieu que vous sollicitiez le modèle, c'est le modèle qui commencera à vous solliciter. On peut citer par exemple des agents qui vous rappellent les tâches que vous avez oublié de terminer, qui règlent les problèmes des clients avant qu'un ticket de support ne soit ouvert, ou qui déboguent et livrent des correctifs de code automatiquement. Cela représente un nouveau paradigme où les produits IA se comportent davantage comme des humains et moins comme des outils. Nous commençons déjà à voir cette dynamique avec des produits comme OpenClaw, Poke et d'autres, et nous n'avons fait qu'effleurer les capacités possibles ici.”
Ce paragraphe est la formulation la plus nette que j'aie vue de la raison d'être d'Ostler. Chaque proposition correspond à quelque chose dans le produit que j'ai livré cette semaine. Je vais les reprendre ligne à ligne, parce qu'une fois qu'on les confronte à un produit réel, les différences entre les approches se mettent à compter beaucoup.
“Surveiller le contexte en continu, en arrière-plan, à travers l'ensemble de vos outils et données connectés”
Ostler ingère l'e-mail, iMessage, WhatsApp, le calendrier, les transcriptions de réunions et l'historique de navigation dans un seul graphe de connaissances personnel. Le graphe tourne sur le Mac du client lui-même. Il se rafraîchit en continu. Au bout de quelques semaines d'utilisation d'Ostler, il a indexé, dans mon cas, quatre mille cinq cents personnes, cent quarante-huit mille préférences et un million huit cent soixante-dix mille faits de graphe de connaissances. Voilà la phrase “surveiller le contexte en arrière-plan” sous forme de livrable concret.
La proposition “à travers l'ensemble de vos outils et données connectés” est celle sur laquelle la plupart des produits échouent. Beaucoup d'agents observent leur propre surface étroite et appellent cela du “contexte”. Si Ostler observe l'e-mail, WhatsApp et le calendrier au même endroit, c'est parce que le contenu réel de votre vie est réparti entre tous, et qu'un modèle qui n'en voit qu'un seul passe à côté de l'essentiel du tableau. Cette ampleur est aussi la raison pour laquelle nous tournons en local ; acheminer votre historique iMessage vers un fournisseur cloud pour une fonctionnalité secondaire n'est pas un marché que la plupart des clients accepteront une fois qu'ils y auront réfléchi.
“Prédire ce qui compte”
Le Hub Ostler produit chaque jour un brief du matin et un bilan du soir. Les deux sont produits par l'assistant local, qui balaie tout ce qui est arrivé depuis le brief précédent et choisit ce qui mérite d'être remonté. Le brief du matin est calibré pour l'action ; le bilan du soir est calibré pour la réflexion. Il existe un point d'accès de suggestions qui génère des signaux du type “cette personne pourrait vous importer en ce moment” à partir de ce que le graphe a appris récemment, pondéré par l'attention que vous avez historiquement portée à cette personne.
Le mécanisme de prédiction est intéressant. Nous ne faisons pas tourner un raisonnement de transformeur géant sur tout le graphe à chaque requête ; nous employons de petits modèles locaux spécialisés pour ce qu'ils savent bien faire (le Privacy Filter d'OpenAI pour les données personnelles, un petit modèle d'embeddings pour la récupération, un modèle Qwen de 9 milliards de paramètres pour la synthèse) et nous les cousons ensemble par un pipeline déterministe. Le résultat est rapide, peu coûteux et explicable. La localité n'est pas un agrément optionnel. Le graphe contient le nom de votre thérapeute, votre salaire, des choses que votre partenaire vous a écrites. La prédiction doit se produire à l'intérieur de la frontière qui détient déjà ces faits.
“Agir avant qu'on le leur demande”
C'est la partie qui atterrit dans la v1.0 en ce moment même. Ostler écrit de façon proactive dans Apple Reminders sur votre iPhone les engagements qu'il a détectés que vous aviez pris envers d'autres personnes (“je vous envoie ce contrat vendredi”). Il fait remonter les anniversaires qu'il a appris. Il peut résumer la réunion que vous venez d'avoir en une transcription classée sous le bon projet. L'app iOS sur votre téléphone affiche la Live Activity de ce que le Hub est en train de faire – enregistrer un appel, générer un brief, ou passer hors ligne.
Ce dernier point compte. La plupart des assistants cloud sont conçus pour le moment où l'utilisateur est attentif. Ostler tourne surtout quand vous ne l'êtes pas. La phrase “c'est le modèle qui commencera à vous solliciter” de la vidéo de Kenan est le bon cadrage ; l'assistant est censé connaître votre vie avec assez de détail pour être celui qui engage la conversation. Cela exige une observation soutenue, fine et multi-sources que l'architecture cloud est mal placée pour offrir, parce que les clients ne donneront pas à des fournisseurs cloud ce qu'ils donnent à un logiciel installé sur leur propre machine.
“Nous commençons déjà à voir cette dynamique avec des produits comme OpenClaw, Poke et d'autres”
OpenClaw et Poke sont les deux produits que Kenan nomme. Les deux sont dans le cloud. Les deux sont bons. Les deux sont honnêtes sur le paradigme. Et les deux se penchent sur le même ensemble de problèmes vécus par les clients qu'Ostler. Nous avons des pages de comparaison vs-openclaw et vs-poke parce que la question “quel produit observer-agir dois-je utiliser” est la véritable question que pose un client potentiel réfléchi.
La réponse se ramène à un seul choix architectural. L'observer-agir exige que le système voie beaucoup de choses. La quantité qu'il doit voir croît avec le niveau de qualité que vous en attendez. Soit les données restent sur votre machine, soit elles n'y restent pas. Il n'existe pas de troisième option aussi bonne que l'une ou l'autre des deux premières. Ostler choisit la première réponse. OpenClaw et Poke choisissent la seconde. Les deux peuvent être de bonnes réponses pour des clients différents ; nous avons vu de la valeur réelle venir des deux directions. Mais le client que l'idée de confier toute sa vie numérique à un fournisseur cloud met mal à l'aise n'avait, jusqu'ici, à peu près rien à choisir. Nous sommes ce qu'il peut choisir.
Ce que ceci est, et ce que ce n'est pas
Je n'écris pas ceci pour prétendre que Kenan parlait d'Ostler. Ce n'était pas le cas. La vidéo clôturait une promotion dont nous ne faisons pas partie ; je suis candidat à SR007 et ma candidature est actuellement à l'étude. Le paragraphe de thèse est intéressant précisément parce qu'il retombe sur le cahier des charges du produit de façon indépendante. Quand un fonds de capital-risque de premier rang se met à formuler une thèse, c'est le signe que la demande des clients pour une certaine forme de produit devient lisible pour le capital, et pas seulement pour les ingénieurs qui la construisent. La description convergente et indépendante est en général le moment où une catégorie commence à cristalliser.
Apple fait la même chose. L'invitation à la WWDC26, dans trois semaines, laisse entrevoir une refonte de Siri enveloppée dans un anneau lumineux ; la symbolique, l'accroche “coming bright up” et le jeu de mots sur Swift, l'oiseau et le langage, suggèrent ensemble un effort cohérent autour d'App Intents, de FoundationModels et des Live Activities comme pilier d'assistant du quotidien. La convergence entre a16z et Apple à ce moment précis, sur cette forme de produit, n'est pas une coïncidence. C'est la même demande qui atteint la même surface depuis deux directions différentes.
Ce que nous allons en faire
Livrer. Deux jours avant le lancement de la v1.0. L'installeur du Hub est signé, notarisé, agrafé et en ligne. L'app iOS entre en TestFlight cette semaine. Le site est en ligne. Le tarif est de $99 une seule fois pour le Hub, plus un abonnement Ostler Pro à $9.99/mois (30 premiers jours gratuits) pour la capture continue de la mémoire et les nouvelles fonctionnalités Ostler que nous livrons.
Si vous lisez ceci et que le cadrage “observer-agir” correspond à ce que vous attendez d'un assistant numérique, la question n'est plus, pour vous, de savoir si la catégorie existe. Elle existe. La question est de savoir de quel côté du choix cloud-ou-local vous voulez être pour l'appareil le plus observé de votre vie. Nous avons fait notre choix. Il est ici.
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