Microsoft gouverne les agents, Peec AI devient votre radar GEO, Showroomprivé automatise son retail

📌 Les 3 mises à jour clés

Les entreprises accumulent des agents IA comme on accumule des onglets (je vous vois 👀) : un bot sales, un bot RH, un assistant data bricolé… et personne ne sait vraiment ce qui tourne ni avec quels accès. Avec Agent 365, Microsoft met enfin un peu d’ordre : une console qui découvre, catalogue et sécurise tous les agents d’une organisation — ceux de Copilot, ceux des apps SaaS, et même les scripts maison. C’est la première brique sérieuse qui permet de gérer une “workforce d’agents” comme on gère un parc applicatif : visibilité, permissions, règles, risques. Exactement le genre de gouvernance que les DSI réclamaient.
Dans la foulée, Microsoft pousse les “agents Office” : des agents dédiés pour Word, Excel et PowerPoint, capables de créer un doc, un tableau ou une présentation directement depuis Copilot Chat, en posant les bonnes questions pour ajuster format, style, données. Excel va plus loin avec un Mode Agent compatible avec les modèles d’Anthropic et d’OpenAI pour automatiser l’analyse et l’assemblage de données. La logique derrière tout ça est claire : Microsoft n’est pas dans la course à la fonctionnalité (contrairement à ses collègues OpenAI et Google), il veut poser le cadre pour industrialiser l’agentique en entreprise.

Si vous ne connaissiez pas encore NotebookLM 🔗, c’est l’outil de Google pensé au départ comme un carnet IA : on lui donne des PDFs, des liens, des notes ou des rapports, et il résume, compare, met en lien, aide à structurer un sujet. Pratique, mais limité au contenu qu’on lui fournit. Aujourd’hui l’arrivée de Deep Research change la donne : NotebookLM devient un hub d’analyse documentaire IA. Pour les consultants et analystes, c’est un gain de temps net sur la phase de knowledge building, généralement la plus coûteuse. En effet, la fonctionnalité agit comme un « chercheur dédié » qui peut parcourir des centaines de pages web ou de fouiller des fichiers présents dans Drive — y compris des données structurées dans Sheets ou des images — pour produire en quelques minutes un rapport clair, factuel et sourcé.
Le point vraiment game-changer : toutes les sources consultées restent visibles et vérifiables. On peut les ouvrir, en retirer, en ajouter. Rien n’est caché, ce qui réduit fortement le risque de se retrouver avec un document qui hallucine. Comme on me l’a dit l’autre jour (et c’est particulièrement vrai en IA) : la confiance n’exclut jamais la vérification 🤔.

Beehiiv 🔗 (la plateforme que j’utilise pour envoyer cette newsletter) continue d’élargir son terrain de jeu. On la réduit souvent à un outil d’emailing, alors qu’elle sert surtout à créer du contenu et à le distribuer aussi bien en email qu’en pages web. Une approche hybride qui colle bien à cette génération de créateurs qui veut publier partout sans multiplier les outils. La mise à jour de la semaine va dans ce sens avec un Website Builder qui s’appuie sur l’IA pour générer une page complète à partir d’un prompt ou d’une capture d’écran. Beehiiv va plus loin avec la création d’éléments “custom” générés par l’IA, ce qui ouvre la voie à des blocs dynamiques qu’il fallait jusque-là coder soi-même. On peut par exemple lui demander de créer un ticker animé, ou une bannière dynamique (Voir plus 🔗).
L’esprit rappelle un peu Lovable, sauf qu’ici on ne cherche pas à “faire un site”, mais à produire rapidement un asset de contenu parfaitement intégré au reste du funnel. Beehiiv s’affirme clairement comme un outil tout-en-un pour les créateurs, médias émergents et petites marques qui veulent aller vite… sans complexifier leur stack.

🔎 Décryptage

Ce que c’est. Concrètement, pour simplifier, Gemini 3 Pro c’est 3 choses à retenir : un raisonnement beaucoup plus solide (tests logiques, maths), une vraie multimodalité où texte, image, audio et vidéo sont analysés ensemble, et surtout l’arrivée des generative interfaces. L’IA ne renvoie plus seulement du texte : elle génère des schémas, des tableaux ou de petites interfaces interactives directement dans Search ou l’app Gemini.

Pourquoi ça compte. Gemini 3 Pro montre surtout l’évolution de la GenAI vers des modèles capables d’agir, pas seulement de “répondre”. Google met clairement l’accent sur l’exécution : lire une interface, suivre un plan, enchaîner plusieurs actions. C’est exactement la logique des agents IA finalement. Pour les métiers qui manipulent beaucoup d’information ou de fichiers (analystes, consultants, PM, équipes data) c’est un changement important : la GenAI devient progressivement un opérateur.

Les limites. Malgré de meilleurs résultats que GPT-5.1 et Grok 4 en précision globale, Gemini 3 Pro conserve un taux d’hallucination très élevé : dans 88 % des cas où il se trompe, il invente une réponse plutôt que de reconnaître qu’il ne sait pas. Voir plus 🔗 À cela s’ajoute une hausse de prix : Gemini 3 Pro coûte nettement plus cher à utiliser que la version 2.5, ce qui peut freiner son adoption pour les usages intensifs ou à grande échelle. Voir plus 🔗

À retenir. Gemini 3 Pro ne cherche pas à impressionner par une “course au score”, mais à montrer comment la GenAI évolue vers des modèles capables de faire des choses concrètes, dans des outils que tout le monde utilise déjà (Search, Workspace, apps Google).

👁️ L’œil Business

84 % des entreprises prévoient d’augmenter leur budget voice dans les 12 prochains mois, avec une explosion des cas d’usage : service client, ventes, rendez-vous médicaux, FAQ, checkout, support interne. Plus de la moitié des organisations voient d’ailleurs l’automatisation des interactions clients comme le use case le plus transformant. Le ROI ne vient plus uniquement des économies, mais de la fluidité : disponibilité 24/7, réduction des frictions, montée en productivité… et surtout accessibilité, citée comme bénéfice n°1 par 86 % des dirigeants. On peut dire que la voix devient un canal stratégique et ceux qui n’intègrent pas d’agents vocaux dans leurs parcours clients risquent de prendre du retard. Voir plus 🔗

📊 Adoption & marché

Les cas d’usage IA qui montent partout en entreprise. Les Echos publient un tour d’horizon clair des 10 usages qui s’installent vraiment : automatisation du support, génération de contenus, maintenance prédictive, décisions assistées, computer vision… Voir plus 🔗

Showroomprivé industrialise la GenAI au Retail. Le retailer a déjà automatisé trois cas d’usage : retouche visuelle (gain de 50 % de temps), génération de fiches produits (temps divisé par cinq) et un agent IA pour le contenu voyage. Voir plus 🔗

Target se lance dans le “commerce agentique”. Le retailer lance son application Target directement dans ChatGPT : navigation complète du catalogue, panier, paiement, livraison ou retrait… le tout en conversation. Une intégration native qui transforme ChatGPT en interface d’achat. Voir plus 🔗

Le BTP adopte la supervision augmentée. Une plateforme B2B intègre une IA entraînée sur les cas d’usage du BTP pour analyser en temps réel les flux des caméras de chantier, détecter les écarts aux procédures et sécuriser les opérations. Voir plus 🔗

La mobilité mise sur une IA “utile, pas gadget”. À la SNCF, l’IA est déployée uniquement lorsqu’elle améliore concrètement l’expérience voyageur — de la liste d’attente intelligente aux recherches en langage naturel. Voir plus 🔗

🔮 Le radar de Joynt

Pas de catalogue gadget : ici, chaque outil est relié à une fonction métier. De quoi savoir tout de suite si ça peut servir à vos équipes.

👀 Juste pour ne pas passer à côté