L’agent IA de Meta n’est peut-être pas toujours aussi artificiel qu’il en a l’air. L’entreprise teste actuellement un système permettant à Muse de transmettre certains appels téléphoniques à de véritables opérateurs humains, chargés ensuite de contacter un commerce au nom de l’utilisateur.
Selon Reuters, qui s’appuie sur des communications internes de Meta, ce dispositif baptisé « human concierge » est actuellement expérimenté auprès des employés du groupe. Un utilisateur pourrait ainsi demander à Muse de réserver un rendez-vous chez un coiffeur, vérifier la disponibilité d’un produit ou demander un devis. Mais au lieu d’effectuer lui-même l’appel grâce à une voix générée par IA, Muse pourrait confier la tâche à un prestataire humain.
Une différence qui pose une question essentielle : l’utilisateur sait-il réellement qui reçoit les informations qu’il confie à son agent ?
Des humains peuvent prendre le relais de Muse
Meta avait déjà activé une fonction permettant à Muse d’appeler des entreprises pour le compte de ses utilisateurs. Le nouveau test ajoute une autre possibilité. Lorsqu’une demande est transmise au système, un opérateur spécialement formé peut prendre le relais, effectuer l’appel et mener la tâche jusqu’à son terme.
La fonctionnalité a été activée pour environ la moitié des employés de Meta participant au test, avec la possibilité de la désactiver. Il ne s’agit donc pas, à ce stade, d’un mécanisme déployé auprès de l’ensemble des utilisateurs de Muse.
L’expérimentation montre néanmoins que Meta cherche une solution aux situations dans lesquelles son agent automatisé ne peut pas encore accomplir correctement une tâche téléphonique.
Des informations sensibles pourraient être transmises aux prestataires
C’est surtout sur le terrain de la confidentialité que l’expérience devient délicate. D’après les communications internes consultées par Reuters, certains employés de Meta ont signalé que des informations sensibles pouvaient être communiquées aux prestataires des centres d’appels sans que l’utilisateur ait nécessairement anticipé cette intervention humaine.
Imaginez une demande relativement simple : réserver un rendez-vous. Pour l’effectuer, Muse peut avoir besoin du nom de l’utilisateur, de son numéro de téléphone, de ses disponibilités ou d’autres informations fournies pendant la conversation.
Si un opérateur humain intervient dans la chaîne, une partie de ces données peut alors lui devenir accessible. Le problème n’est donc pas nécessairement que Meta utilise des opérateurs humains, mais plutôt la transparence entourant leur intervention et les données auxquelles ils peuvent accéder.
Meta promet des informations claires avant un lancement public
Daniel Roberts, porte-parole de Meta, affirme que les retours des employés participant à l’expérience sont « extrêmement positifs ». L’entreprise présente justement ce test comme un moyen d’identifier les problèmes potentiels avant d’ouvrir éventuellement la fonctionnalité au public.
Meta assure qu’elle ne procédera au lancement que lorsque le système sera prêt et accompagné des informations appropriées pour les utilisateurs.
Reste à savoir précisément comment cette transparence sera mise en œuvre. Muse indiquera-t-il avant chaque tâche qu’un humain est susceptible d’intervenir ? L’utilisateur devra-t-il explicitement donner son accord ? L’entreprise appelée sera-t-elle informée qu’elle échange avec un prestataire travaillant pour un agent IA ? Et quelles informations provenant de la conversation avec Muse seront accessibles à cet opérateur ? Meta n’a pas encore détaillé ces modalités.
Muse veut agir à la place de l’utilisateur
Lancée aux États-Unis le 8 septembre 2026, Muse représente une pièce importante de la nouvelle stratégie IA de Meta. Contrairement à un chatbot traditionnel, l’assistant est conçu comme un agent capable d’effectuer des actions pour le compte de son utilisateur. Il peut notamment envoyer des e-mails, organiser des voyages ou effectuer certains achats.
La fonction d’appel doit prolonger cette logique dans le monde physique. L’utilisateur peut demander à Muse de contacter une entreprise afin de prendre rendez-vous, vérifier un stock ou demander un tarif, puis récupérer les informations et une transcription de l’échange.
Selon les données de Sensor Tower rapportées par Reuters, Muse aurait déjà atteint 2,5 millions de téléchargements.
La promesse de confidentialité de Muse se complique
Lors du lancement de son agent, Meta avait particulièrement insisté sur la sécurité et la confidentialité. Chaque instance de Muse fonctionne notamment dans sa propre machine virtuelle, afin d’isoler les tâches réalisées pour chaque utilisateur. Cette architecture répond cependant essentiellement à la sécurité informatique du système.
Elle ne règle pas le problème posé par l’intervention d’une personne extérieure. Un environnement informatique peut être parfaitement isolé tout en transmettant ensuite certaines informations à un opérateur humain chargé de terminer une tâche.
À mesure que les agents obtiennent davantage d’accès aux emails, fichiers, calendriers, moyens de paiement et informations personnelles de leurs utilisateurs, la question de savoir qui peut voir les données utilisées pendant une tâche devient aussi importante que celle de leur stockage.
Meta avait déjà essayé avec Facebook M
L’idée d’utiliser des humains pour compléter les capacités d’une intelligence artificielle n’est d’ailleurs pas nouvelle chez Meta. En 2015, Facebook avait commencé à expérimenter M, un assistant intégré à Messenger. Présenté comme un assistant intelligent capable d’accomplir différentes tâches, le service s’appuyait en réalité largement sur des employés humains surnommés des « trainers ».
Ces personnes intervenaient lorsque l’automatisation ne suffisait pas. L’expérience est restée limitée et Facebook a finalement abandonné M en 2018. Selon les informations rapportées à l’époque, le système n’était parvenu à automatiser qu’environ 30 % des demandes.
Huit ans plus tard, les modèles d’IA ont évidemment énormément progressé. Mais, l’expérience Muse montre que le dernier kilomètre de l’automatisation reste parfois difficile.
L’humain comme solution aux limites des agents IA
Le recours à un opérateur humain peut même avoir une certaine logique. Les appels téléphoniques constituent un environnement particulièrement imprévisible : interlocuteur difficile à comprendre, attente, menus téléphoniques, questions inattendues, négociation ou informations manquantes.
Un agent IA peut réussir une grande partie de la tâche avant de rencontrer une situation qu’il ne sait pas gérer correctement. Transmettre alors la demande à une personne permettrait d’augmenter considérablement le taux de réussite. Toutefois, cette approche crée un paradoxe. Plus l’expérience paraît automatisée et transparente pour l’utilisateur, plus celui-ci risque d’oublier qu’un humain peut intervenir derrière l’interface.
C’est précisément pour cette raison que la manière dont Meta présentera la fonctionnalité sera déterminante.
Un agent IA doit aussi expliquer qui agit
Muse est présenté comme un assistant disponible en permanence et capable d’agir pour son utilisateur. Que certaines tâches soient ponctuellement terminées par un humain ne remet pas nécessairement en cause cette proposition.
Mais cela modifie profondément la relation de confiance. Lorsqu’un utilisateur écrit une information personnelle à un chatbot, il ne s’attend pas forcément à ce qu’elle soit ensuite lue par un opérateur de centre d’appels. Meta affirme justement utiliser son expérimentation interne pour construire les protections nécessaires avant tout lancement.
La question n’est donc pas encore de savoir si Muse cache systématiquement des humains derrière son intelligence artificielle — ce n’est pas ce que montre le test actuel. Elle est plutôt de savoir comment construire un agent hybride dans lequel l’utilisateur peut identifier clairement quand l’IA agit seule et quand une personne prend le relais.
Si les agents personnels doivent réellement agir en notre nom, cette transparence pourrait rapidement devenir aussi importante que leurs performances.
