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La semaine d’Halloween, Uber a traité 320 millions de courses et de commandes de repas. Sur ce total, les agents d’IA pèsent environ 500 livraisons et quatre courses. Pas quatre mille, pas quatre pour cent. Quatre voitures appelées par quelqu’un qui a préféré demander à un chatbot plutôt que de tapoter sur l’appli.
Le chiffre est tombé le 4 novembre 2026, lors de la conférence sur les résultats du troisième trimestre d’Uber. Doug Anmuth, analyste chez JPMorgan, interroge la direction sur les agents d’IA. En pleine réponse, le PDG Dara Khosrowshahi se tourne vers son propre directeur financier, Balaji Krishnamurthy, et lui demande où en sont les volumes à ce jour. Sur Uber Eats, les agents ont produit « 500 commandes au total », répond Krishnamurthy. Et côté courses, « 4 trajets en tout et pour tout ». Khosrowshahi résume : « on en est très, très au début, et l’adhésion est très limitée ».
Et ce n’était pas une semaine creuse. Krishnamurthy l’a même décrite comme l’une des plus chargées de l’entreprise, justement à cause d’Halloween. Résultat : une course réservée par un agent pour 80 millions de courses et de commandes.
// Ce qu'un agent doit battre
Cinquante secondes, rien à gratter
Pendant la même conférence, Khosrowshahi a expliqué pourquoi les chiffres sont si maigres. Réserver une course dans l’appli Uber prend en moyenne 50 secondes. Sur Uber Eats, la moitié des commandes répétées d’un plat favori se font en moins de 90 secondes. Un agent n’a d’intérêt que s’il fait mieux, et c’est beaucoup demander. Il faut taper ou dicter la requête, attendre que le modèle réfléchisse, puis vérifier malgré tout qu’il a retenu la bonne adresse.
Et les agents sont lents. Des chercheurs de l’université de Californie à San Diego ont mesuré comment les systèmes d’IA se débrouillent devant un ordinateur. Des tâches qu’un humain boucle en quelques minutes ont pris des dizaines de minutes aux agents, et le modèle a passé presque tout ce temps à réfléchir : planifier ses étapes et vérifier son propre travail. L’étude porte sur des tâches informatiques, pas sur les taxis, mais l’idée est assez claire. Le temps que l’agent finisse de délibérer, celui qui a l’appli est déjà monté en voiture.
Le taxi, c’est le pire terrain pour un agent. On a besoin de la voiture tout de suite, on est déjà sur le trottoir, téléphone en main, et l’appli sait où l’on se trouve et affiche le prix sur la carte. Il n’y a rien à déléguer. La nourriture laisse plus de place au choix : quoi manger, où, pour combien de personnes. C’est sans doute pour cela que les agents ont passé 125 fois plus de commandes de repas que de courses, même si l’on reste dans l’épaisseur du trait. Précisons que c’est une hypothèse : Uber n’a pas expliqué l’écart, ni dit quels agents il a comptés, ni comment.
Chez DoorDash aussi, on compte par centaines
Uber n’est pas un cas isolé. Une semaine plus tôt, lors de sa conférence du 29 octobre, le PDG de DoorDash, Tony Xu, a reconnu que des agents tiers comme Muse, Instinct et Fo avaient envoyé « peut-être plusieurs centaines de commandes au total ». À titre de comparaison, DoorDash a assuré en moyenne 3 millions de livraisons par jour en 2025. Xu a résumé sa position ainsi : « On ne veut jamais lutter contre la gravité. Mais en même temps, on ne veut pas se bercer d’illusions. »
Le plus curieux, c’est que les agents eux-mêmes, les gens s’en servent volontiers. Muse, l’agent de Meta, dont nous parlions en octobre, a séduit plus de 10 millions d’utilisateurs depuis son lancement en septembre, et c’est surtout pour faire des achats qu’on le sollicite. On dirait que les gens confient à un agent le genre de corvée qui leur mangerait une soirée : comparer des casques, chercher un cadeau, remplir un panier de dix articles différents. Le dîner et la course, c’est autre chose. Ce sont des gestes courts et répétitifs, que les applis ont depuis longtemps réduits à deux ou trois pressions sur l’écran.
L’assistant maison l’emporte
L’IA maison, elle, fait grossir les commandes. Selon Khosrowshahi, les premières données montrent que les paniers composés avec l’assistant de l’appli de livraison d’Uber sont environ deux fois plus gros que la moyenne. Amazon, lors de sa conférence du 29 octobre, a joué la carte des grands nombres : son PDG Andy Jassy a indiqué que plus de 400 millions de clients ont utilisé son assistant Alexa for Shopping au cours de l’année écoulée. Aux États-Unis, ceux qui s’en servent dépensent 50 % de plus par commande que les autres. Dans les deux cas, toutefois, les chiffres comparent les utilisateurs à tous les autres ; personne n’a mené d’expérience. Les gros acheteurs sont peut-être simplement plus prompts à essayer les nouveautés.
Jassy l’a dit sans détour : Alexa for Shopping sera le principal agent avec lequel les gens feront leurs achats sur Amazon. Khosrowshahi s’est montré plus mesuré : toutes les entreprises d’IA discutent avec Uber, mais selon lui, les services de la maison resteront les plus simples à utiliser.
On comprend pourquoi. Un assistant maison garde les clients chez soi : il voit leurs commandes et peut leur vendre de la publicité. Un agent extérieur, lui, transforme le service en sous-traitant. La commande arrive depuis une fenêtre de chat, et le client, lui, reste acquis à celui qui a conçu le chat. Xu se demande déjà si DoorDash pourrait faire de la publicité à l’intérieur même des agents.
Pour le client, tout se ramène à la confiance. Si la publicité s’installe dans les agents, la « meilleure option » de dîner proposée par un bot pourrait bien être un emplacement sponsorisé. Et l’assistant d’Amazon ou d’Uber ne vous montrera que ce que vend son entreprise. Au fond, les entreprises se disputent une seule chose : savoir à quel conseiller vous ferez confiance.
Pour l’instant, les agents extérieurs apportent à ces entreprises si peu de commandes qu’on pourrait les compter une à une. Khosrowshahi, comme l’a rapporté TechCrunch, a clos le sujet sans excès d’optimisme : « Écoutez, nous espérons qu’il y aura davantage d’adhésion. » Les chiffres laissent pourtant déjà deviner la place d’un agent. On confie volontiers à un bot la chasse au casque ou au cadeau, mais on commande encore sa voiture soi-même, debout sur le trottoir, téléphone en main. Un agent se rend utile là où l’on a la flemme de réfléchir, pas là où l’on a la flemme de tapoter l’écran.
