Anthropic transforme les usages observés autour de Claude Code en une nouvelle interface orientée action. Baptisé Cowork, ce prototype d’agent local permet d’interagir directement avec les fichiers d’un dossier utilisateur sur macOS, sans passer par le cloud. Conçu à partir des détournements spontanés du modèle Claude, Cowork marque une étape vers des assistants capables de traiter des tâches de production dans un environnement contrôlé. Une approche qui contraste avec les logiques d’orchestration centralisée promues par OpenAI et Google.
Anthropic n’avait pas prévu que Claude Code deviendrait un outil de travail généraliste. Et pourtant. Pensé pour le développement logiciel, l’environnement a été rapidement détourné par ses utilisateurs vers des tâches de productivité quotidienne, d’organisation, de lecture de fichiers ou de rédaction. « Lorsque nous avons lancé Claude Code, affirme l’éditeur dans son communiqué, nous pensions que les développeurs l'utiliseraient pour coder. C'est ce qu'ils ont fait, mais ils ont rapidement commencé à l'utiliser pour presque tout le reste. Cela nous a incités à créer Cowork : un moyen plus simple pour tout le monde, et pas seulement pour les développeurs, de travailler avec Claude de la même manière ».
Ce basculement spontané a poussé l’éditeur à créer Cowork, une interface épurée pour généraliser ce type d’interactions au‑delà des seuls développeurs. La proposition est pour l’instant uniquement disponible sur macOS dans le cadre d’un « research preview », et que des versions pour d’autres plateformes sont envisagées, sans calendrier précis. Anthropic adopte ici une posture de prudence typique d’un prototype orienté observation d’usage, et non d’un produit finalisé. Le fait de limiter Cowork aux abonnés sous macOS permet de restreindre la surface de risques liés à l’accès au système de fichiers, de bénéficier d’un environnement unifié pour les tests (permissions, interface, sandbox…), et de cibler une population tech-friendly (développeurs et knowledge workers sur Mac).
Un agent de bureau localisé, capable d’agir dans un répertoire
Cowork permet à l’utilisateur de spécifier un dossier local dans lequel Claude peut lire, modifier, organiser ou créer des fichiers. L’agent est capable de parcourir un ensemble de notes ou de documents, d’extraire des éléments clés à partir de captures d’écran, de générer des synthèses structurées, ou de reformuler des textes à la volée. Contrairement aux environnements cloud confinés, Cowork opère au plus près des artefacts numériques de l’utilisateur, sans intermédiaire ni connecteur distant.
L’objectif avoué est de permettre à Claude de réaliser un travail de connaissance réel, avec un minimum de frictions. L’environnement vise à rapprocher la puissance linguistique des LLM des besoins concrets de structuration documentaire, d’assistance bureautique ou de gestion de tâches. Il s’agit moins d’un copilote que d’un scribe autonome, capable d’agréger, de transformer et de générer des contenus à partir de ressources locales hétérogènes. Anthropic assume ici un virage agentique affirmé, tout en conservant une posture prudente sur la sécurité et la supervision humaine.
Sur la plan technologique, Cowork n’est pas à proprement parler un outil de génération augmentée par récupération ou RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui repose sur une base de données vectorielle et des technologies spécifiques pour retrouver des informations. Dans le cas de Cowork, s’agit d’un agent local piloté par interaction contextuelle. En fait, il traite les fichiers comme il traiterait une longue discussion ou un long prompt : le contenu du fichier est injecté dans le contexte de la session, mais il n’y a pas d’indexation préalable ni d’appels à une base vectorielle.
Une alternative aux agents orchestrés dans le cloud
Cette approche tranche avec les trajectoires suivies par OpenAI et Google. Les agents personnalisés de ChatGPT, enrichis d’outils, d’API ou d’instructions système, restent confinés à l’espace cloud d’OpenAI, sans accès natif aux fichiers utilisateurs. Leur puissance réside dans leur capacité à orchestrer des actions à distance, via des protocoles comme l’Agentic Commerce Protocol (ACP) ou le Model Context Protocol (MCP). Ce modèle permet d’intégrer les agents dans des chaînes de valeur métiers, mais limite leur autonomie documentaire hors cloud.
Google, de son côté, développe l’API Interactions et des agents Gemini orientés expérience client, principalement dans des contextes d’assistance, de commerce ou de relation utilisateur. Là encore, les interactions se déroulent dans un cadre applicatif prédéfini, avec des permissions strictes et un ancrage cloud. Les agents sont pensés pour exécuter des scripts ou des chaînes dialoguées, plutôt que pour explorer librement un espace de travail personnel. En comparaison, Cowork repose sur une architecture plus sobre, mais potentiellement plus flexible à l’échelle de l’utilisateur individuel.
Un champ d’action encore limité
Le périmètre actuel de Cowork reste volontairement restreint. L’agent n’a accès qu’à un répertoire spécifique, ne fonctionne que sur macOS, et ne dispose pas de fonctions de synchronisation ou d’automatisation avancée. L’aperçu de recherche vise à observer les usages, détecter les risques, et anticiper les dérives possibles, notamment en cas de prompt injection ou de suppression accidentelle de fichiers. Anthropic insiste sur la nécessité de concevoir des agents robustes, contrôlables et interprétables, en cohérence avec sa culture de sécurité des fondations.
Ce choix stratégique renforce la position de Cowork comme environnement exploratoire pour une nouvelle forme d’interaction humain–machine. L’interface ne repose plus uniquement sur le dialogue, mais sur la capacité du modèle à naviguer dans un espace documentaire désigné, à en extraire du contexte, à structurer des connaissances dispersées, ou à composer des livrables cohérents.
Au-delà de l’exécution, l’accès direct à un répertoire permet de contourner les limites de mémoire contextuelle, d’installer une forme de mémoire locale implicite, et de traiter des corpus trop vastes pour un simple prompt. Ce mécanisme ouvre la voie à des usages hybrides : génération de synthèses multisources, consolidation de notes en vue d’un projet, assistance à la revue de littérature, suivi de versions ou exploration de traces de travail antérieures. Cowork agit ainsi comme une passerelle entre l’espace cognitif de l’utilisateur et le moteur génératif, sans infrastructure intermédiaire.
Pour les directions informatiques et les métiers, ces différences se traduisent par des arbitrages entre souveraineté, interopérabilité, mise à l’échelle et complexité d’intégration. Un agent comme Cowork peut s’installer en quelques minutes sur un poste de travail, sans transformation majeure du système d’information. À l’inverse, les agents orchestrés d’OpenAI ou de Google supposent des politiques de sécurité, des configurations API, et des architectures cloud compatibles. Le choix dépendra du niveau d’autonomie recherché, du type de tâches à automatiser, et du degré de confiance accordé à l’agent.
