L’Émergence de Manus et ses Capacités
Le domaine en rapide évolution des agents IA a récemment connu une effervescence d’activité, rappelant le phénomène DeepSeek. Une nouvelle startup de Shenzhen, en Chine, appelée Manus, a présenté ce qu’elle appelle un “agent IA polyvalent”, suscitant des discussions et un engouement considérables au sein de la communauté IA.
La création de Manus est conçue pour fonctionner comme un agent IA versatile, capable de planification autonome, d’exécution et de livraison de résultats complets. Cet agent interagit avec des sites web en temps réel, traite différents types de données et utilise une suite d’outils pour atteindre ses objectifs.
Bien qu’étant en phase d’invitation uniquement, Manus a rapidement attiré l’attention pour ses capacités impressionnantes. Deedy Das, un directeur chez Menlo Ventures, a fait l’éloge de Manus, déclarant : “Manus, le nouveau produit IA dont tout le monde parle, vaut le battage médiatique. C’est l’agent IA qu’on nous avait promis.” Das a souligné la capacité de l’agent à condenser ce qui prendrait normalement deux semaines de travail professionnel en environ une heure.
Andrew Wilkinson, co-fondateur de la holding technologique Tiny, a exprimé un sentiment similaire, remarquant : “J’ai l’impression d’avoir voyagé six mois dans le futur.” Wilkinson a même partagé qu’il avait chargé Manus de développer et de remplacer une solution logicielle pour laquelle son entreprise dépense actuellement 6 000 dollars par an.
Manus a présenté un large éventail de fonctionnalités, notamment :
- Création d’Itinéraires Détaillés : Génération de plans de voyage complets.
- Analyse Approfondie des Données : Réalisation d’analyses approfondies d’actions et d’entreprises.
- Génération de Rapports de Recherche : Production de rapports sur divers sujets.
- Conception de Jeux : Conceptualisation et conception de jeux.
- Cours Éducatifs Interactifs : Développement d’expériences d’apprentissage engageantes.
Les utilisateurs ont décrit Manus comme un outil polyvalent, combinant des capacités de recherche approfondie, un fonctionnement autonome, une fonctionnalité d’utilisation de l’ordinateur et un agent de codage doté de mémoire.
Expérience Utilisateur et Évaluation des Performances
Au-delà de ses capacités d’agent “époustouflantes”, comme certains l’ont dit, Manus a également été salué pour son expérience utilisateur (UX). Victor Mustar, responsable produit chez Hugging Face, a noté : “L’UX est ce que tant d’autres ont promis, mais cette fois, ça marche tout simplement.” La conception de Manus intègre également une supervision humaine, nécessitant des approbations et des autorisations pour diverses actions.
Manus a également été mis à l’épreuve sur le benchmark GAIA, qui évalue les assistants IA généraux sur leur capacité à résoudre des problèmes du monde réel. Selon les résultats rapportés, Manus a démontré des performances supérieures à celles de Deep Research d’OpenAI.
Le Débat du “Wrapper” et la Valeur de Manus
Quelques jours après la première vague d’enthousiasme, certains utilisateurs sur X (anciennement Twitter) ont découvert que Manus fonctionnait sur le modèle Claude Sonnet d’Anthropic, aux côtés d’autres outils comme Browser Use. Cette révélation a conduit à des expressions de déception, certains critiques suggérant que Manus manquait d’un “fossé” unique ou d’un avantage concurrentiel.
La réalité est que Manus, pour atteindre ses capacités impressionnantes, fonctionne comme un “wrapper” autour de certains des modèles d’IA les plus avancés disponibles. Cette approche, cependant, a parfois été accueillie avec une perception étrangement négative sur les réseaux sociaux. En fin de compte, Manus a démontré son succès dans la création d’une interface bien conçue qui exploite efficacement le potentiel agentique d’un modèle d’IA fondamental.
Aidan McLaughlin, un professionnel chez OpenAI, a commenté sur X que l’aspect “wrapper” n’était pas une préoccupation majeure. Il a souligné : “Si cela a créé de la valeur, cela mérite mon respect. Souciez-vous des capacités, pas de l’architecture.”
De plus, les premières évaluations de Manus mettent en évidence le potentiel inexploité des modèles d’IA actuels, des capacités que même les laboratoires qui les développent n’ont pas pleinement réalisées. Richardson Dackam, fondateur de GitGlance.co, a déclaré : “Manus n’a pas simplement collé une API sur un modèle. Ils ont construit un système autonome capable d’exécuter des recherches approfondies, une réflexion approfondie et des tâches en plusieurs étapes d’une manière qu’aucune autre IA n’a fait.”
Cela soulève une question intrigante : si Manus est construit sur des modèles existants des États-Unis, pourquoi les créateurs de ces modèles n’ont-ils pas été en mesure de fournir eux-mêmes des capacités similaires ? Dean W Ball, un chercheur en IA, a suggéré : “Je suppose que chaque laboratoire américain a ces capacités ou mieux en coulisses et ne les expédie pas en raison de l’aversion au risque, dont une partie provient du risque réglementaire.”
Aspirations Open Source et l’Émergence d’OpenManus
Le fait que Manus soit construit sur des LLM existants suggère que ses capacités pourraient potentiellement être répliquées. Cette prise de conscience a suscité une vague d’anticipation parmi de nombreux utilisateurs sur X, certains exprimant l’espoir d’une version open-source.
Ces espoirs semblent avoir été exaucés relativement rapidement. Un groupe de développeurs sur GitHub a déjà créé une alternative open-source à Manus, judicieusement nommée “OpenManus”. Ce projet est maintenant disponible publiquement sur GitHub.
Critiques et Défis Rencontrés par Manus
Malgré l’accueil positif, Manus a également rencontré sa part de critiques. Certains utilisateurs ont signalé que Manus prenait un temps excessif pour accomplir les tâches et, dans certains cas, ne parvenait pas à les terminer. Derya Unutmaz, une scientifique biomédicale, a comparé Manus à Deep Research d’OpenAI, notant que si ce dernier avait terminé une tâche en 15 minutes, Manus AI avait échoué après 50 minutes, se bloquant à l’étape 18 sur 20.
Simon Smith, vice-président exécutif de l’IA générative chez Klick Health, a attribué ces problèmes à la possibilité que le modèle sous-jacent de Manus ne soit pas aussi robuste que celui de Deep Research d’OpenAI. Il a en outre suggéré que, parce que Manus utilise plusieurs modèles, il pourrait nécessiter plus de temps que Deep Research pour générer un rapport complet.
Un autre utilisateur a souligné que Manus se bloque parfois lors des recherches sur le web, connaît des “interruptions” dues à des problèmes de contexte sur les tâches basées sur le code et présente une lenteur générale.
Certains critiques ont également ciblé l’approche d’accès sur invitation uniquement de Manus, suggérant que les invitations étaient principalement distribuées aux influenceurs sur les réseaux sociaux pour générer du battage médiatique.
L’Avenir de Manus et le Paysage de l’IA au Sens Large
Il est important de reconnaître que Manus est encore à ses débuts de développement et qu’il est susceptible de subir d’autres améliorations et perfectionnements. Cependant, une question cruciale demeure : combien de temps faudra-t-il avant que des acteurs majeurs comme OpenAI, Anthropic ou même Google n’introduisent une version plus largement accessible de ce que Manus offre actuellement ? L’émergence de Manus sert de démonstration convaincante du potentiel des agents IA et de la valeur de la création d’interfaces conviviales pour libérer les capacités des modèles d’IA existants. Bien que des défis et des critiques existent, Manus représente une avancée significative dans l’évolution des outils basés sur l’IA et leur capacité à s’attaquer à des tâches complexes du monde réel. Le développement d’OpenManus souligne en outre l’intérêt de la communauté pour l’exploration et l’expansion des possibilités offertes par cette nouvelle approche des agents IA. L’avenir verra probablement une innovation et une concurrence continues dans cet espace, stimulant le développement d’agents IA encore plus sophistiqués et accessibles.