Sommaire
Chronologie
ClawdBot de novembre 2025 au 27 janvier 2026
Le projet débute en novembre 2025 sous le nom de Clawdbot, lancé par l'ingénieur autrichien Peter Steinberger, développeur autrichien et fondateur de PSPDFKit. Ce prototype de « WhatsApp Relay » connecte l'IA aux applications de messagerie pour automatiser des tâches système. Le succès est immédiat avec 60 000 étoiles GitHub en seulement trois jours. Le nom fait initialement référence à l'outil Claude d'Anthropic. En outre, le nom et le logo évoquent le homard, symbole repris dans l’identité visuelle du projet.
ClawdBot connaît une adoption rapide dès sa publication sur GitHub. Le projet vise explicitement une alternative locale et contrôlée aux assistants IA centralisés.
MoltBot du 27 au 29 janvier 2026
Le 27 janvier 2026, la firme Anthropic demande un changement de nom pour éviter toute confusion avec sa marque « Claude ». Peter Steinberger rebaptise alors le projet Moltbot, évoquant la mue du crustacé. Ce changement intervient dans un contexte de couverture médiatique maximale. La transition est techniquement précipitée, et elle met en lumière les fragilités organisationnelles liées à une croissance trop rapide. On voit apparaître des clones, des faux dépôts et des tentatives d’escroquerie, par exemple le vol de comptes sociaux par des escrocs et le lancement d'un faux jeton de cryptomonnaie nommé $CLAWD.
OpenClaw depuis 30 janvier 2026
Le 30 janvier 2026, le projet adopte son identité définitive : OpenClaw. Une vérification juridique préalable est effectuée. Les domaines et identités associées sont sécurisés. Ce nouveau nom souligne l'ancrage dans le logiciel libre tout en conservant l'hommage au homard d'origine. La transition est cette fois sécurisée par des recherches de marques et le blocage des noms de domaines. Le projet se stabilise et dépasse rapidement les 124 000 étoiles GitHub.
La phase OpenClaw marque une stabilisation. Plusieurs correctifs de sécurité sont publiés. La gouvernance s’ouvre à de nouveaux mainteneurs issus de la communauté.
OpenClaw
Description et définition
OpenClaw est un assistant IA personnel appartenant à la catégorie des agents autonomes. Il est conçu pour être installé et s'exécuter sur la machine de l'utilisateur (auto-hébergé). Contrairement aux chatbots classiques, il peut prendre des décisions et effectuer des actions concrètes sur un système d'exploitation sans supervision humaine constante. Le logiciel agit comme une couche d’orchestration entre modèles IA et services locaux. Il vise un usage personnel ou organisationnel. L’autonomie fonctionnelle est au cœur de sa proposition de valeur.
Le site web décrit OpenClaw de cette manière :
OpenClaw
The AI that actually does things.
Clears your inbox, sends emails, manages your calendar, checks you in for flights.
All from WhatsApp, Telegram, or any chat app you already use.
Installation
L'installation se passe en ligne de commande : téléchargement, puis lancement de la procédure d'installation, choix du LLM, choix du chat, et voilà.
One-liner
# Works everywhere. Installs everything. You're welcome. 🦞
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
npm
# Install OpenClaw
npm i -g openclaw
# Meet your lobster
openclaw onboard
Hackable
# For those who read source code for fun
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method git
Fonctionnalités
L'agent exécute des commandes shell, lit et écrit des fichiers locaux, ou gère les courriels et agendas. Il peut piloter un navigateur web pour remplir des formulaires ou effectuer des recherches. Le système dispose d'une mémoire persistante lui permettant de conserver le contexte des conversations à long terme (context window). Il peut également initier des interactions de manière proactive via des notifications.
Architecture
Le logiciel repose sur Node.js et TypeScript. Son architecture est divisée en trois couches : une passerelle locale (Gateway), un agent qui gère le raisonnement (découpage et séquencement), et le moteur d'IA (LLM). Il utilise des protocoles WebSocket pour la communication bidirectionnelle entre ses composants. Les interactions s'effectuent via des applications tierces comme WhatsApp, Telegram, Slack ou Discord. Il connecte des modèles IA à des applications tierces. Le système est extensible via plugins. Plus de cinquante intégrations sont disponibles. L’architecture privilégie la modularité plutôt que l’intégration verticale.
Licence
OpenClaw est distribué sous la licence MIT. Cette licence permissive, reconnue par l’Open Source Initiative et la Free Software Foundation, autorise l'utilisation, la modification et la distribution du code, y compris à des fins commerciales. La seule obligation est d'incorporer la notice de licence et de copyright dans toutes les copies.
Dépendances
Le projet combine des briques libres et propriétaires. Les dépendances libres incluent Node.js, Puppeteer et Ollama pour l'exécution locale (inférence d'IA). En revanche, le fonctionnement optimal nécessite souvent des API propriétaires comme celles d'Anthropic (Claude) ou d'OpenAI (GPT). L'utilisation de ces services externes entraîne des coûts d'abonnement pour l'utilisateur, et l'envoi et éparpillement de données sur des clouds étrangers (pouvant être soumis aux lois extra-territoriales).
Succès communautaire et médiatique
Dynamiques et amplifications
Le projet a bénéficié d'un engouement lié au mouvement du « vibe coding » (développement assisté par IA). Des figures influentes comme Andrej Karpathy ont soutenu publiquement l'initiative.
Les réseaux sociaux et médias amplifient le phénomène. Des contributeurs rejoignent le dépôt en masse. Des usages spectaculaires sont massivement partagés. Une véritable sous-culture est née autour de l'achat de serveurs Mac mini dédiés pour faire tourner l'agent 24h/24. La mascotte du « homard spatial » devient un mème.
Métriques
La croissance a été l'une des plus rapides de l'histoire de l'open source:
- Le dépôt GitHub atteint une visibilité exceptionnelle avec plus de 100 000 étoiles GitHub en une semaine.
- Le projet a attiré plus de 2 millions de visiteurs en sept jours.
- La communauté a développé plus de 500 extensions ou « skills » partagées sur Clawhub.
Des milliers d’instances sont déployées en quelques semaines. Un réseau social Motlbook dédié aux agents autonomes sans humains est créé, et plus de 2 100 agents y sont recensés en 48 heures.
La popularité précède largement la maturité technique.
Aspects juridiques et légaux
Licences
La licence MIT ne pose pas de contrainte juridique majeure. Elle ne protège cependant ni le nom ni l’image du projet. L'utilisateur est responsable de l'installation et des conséquences de l'exécution de l'agent.
Cette licence n’encadre pas l’usage des modèles sous-jacents : bien que le code d'OpenClaw soit libre, les modèles d'IA qu'il appelle restent pour la plupart régis par les conditions d'utilisation strictes de leurs éditeurs respectifs. Cela limite l’indépendance réelle du projet. La licence du code ne garantit pas la liberté de l’ensemble de la chaîne.
Marques
La saga démontre la vigilance des entreprises face à la proximité phonétique des noms de projets. Anthropic a exercé son droit de marque pour protéger l'intégrité de son produit Claude. L’absence d’intention commerciale n’est pas déterminante. Peter Steinberger a dû consulter OpenAI avant le renommage final pour éviter de nouveaux conflits. Ce renommage illustre l’asymétrie entre acteurs : les projets libres restent vulnérables aux marques déposées.
Cadre réglementaire : RGPD et Cloud Act
Paradoxalement, l'auto-hébergement de la chaîne entière favorise la conformité au RGPD et la souveraineté, car les données restent sous le contrôle direct de l'utilisateur (responsable du traitement). Cela permet également d'éviter les risques du CLOUD Act américain en évitant le stockage et la transmission de données sur des serveurs étrangers. Toutefois, l'usage possible des services tiers et clouds publics de l'agent peut classer le système comme « à haut risque » selon l'AI Act européen, les données passant par des clouds soumis aux réglementations extra-territoriales.
Sécurité et vie privée
Stockage et fuite
L'architecture initiale stockait les clés d'API et l'historique des conversations en texte clair sur le disque. Des chercheurs ont identifié des milliers d'instances exposées sur Internet, divulguant des données sensibles. La concentration d'informations locales crée un point de défaillance unique (SPOF) en cas de compromission de la machine.
Authentification
Les premières versions ne requéraient pas d'authentification forte par défaut. Des interfaces d'administration étaient accessibles publiquement à cause de proxies/pare-feux mal configurés. Des correctifs récents ont supprimé les modes de connexion sans authentification pour durcir le système.
Injection de prompts
L'injection de prompts est la menace la plus critique et reste un problème non résolu dans l'industrie. Un attaquant peut insérer des instructions malveillantes dans un courriel ou un site web consulté par l'agent. L'IA peut alors exécuter des ordres indésirables, comme l'exfiltration de fichiers, en croyant obéir à son propriétaire.
Contrôle et privilèges
OpenClaw agit comme un super-utilisateur virtuel avec des accès profonds au système : l’agent dispose de privilèges élevés, il peut exécuter des commandes système, et il agit parfois avec des droits excessifs. Il combine l'accès aux données privées, l'exposition à des contenus non vérifiés et la capacité de communication externe. La séparation des privilèges est insuffisante par défaut, l’isolation reste complexe, et le risque augmente avec l’autonomie. Ce mélange de privilèges et autonomie transforme l'assistant en un vecteur d'attaque puissant s'il est détourné.
Durcissement et mitigation
Des correctifs ont été publiés après coup, nombre de commits concernent la sécurité, et la documentation actuelle reconnaît l’absence de configuration parfaite. La communauté recommande donc l'utilisation de conteneurs Docker pour isoler les sessions de l'agent. L'accès à distance doit être sécurisé par des tunnels comme Tailscale ou VPN. L'usage des droits « root » est désormais désactivé par défaut et nécessite une activation explicite (principe du moindre privilège).
Ces pratiques restent encore peu suivies, car difficiles à appliquer pour des non-experts, dans un contexte de déploiement rapide. La sécurité et la vie privée dépendent fortement du niveau technique de l’utilisateur, ne sont pas encore des acquis structurels.
Impact et enjeux de l'IA
Court terme
OpenClaw accélère la productivité en éliminant les tâches de manipulation de données entre applications, en automatisant et en autonomisant les processus via IA et agents. Cependant, il introduit un risque d'IA fantôme (Shadow AI) dans les entreprises où les employés déploient l'outil sans supervision de la direction informatique, ou d'alignement à une charte. La vitesse de diffusion a largement dépassé la maturité des mesures de sécurité initiales.
OpenClaw démocratise les agents autonomes : il rend accessibles rapidement et facilement des capacités jusque-là expérimentales, et il remet en cause d'une certaine manière le monopole des plateformes centralisées. Il expose aussi des utilisateurs non avertis à des risques élevés, la diffusion foudroyante dépasse la capacité de montée de connaissances. Le projet agit comme un révélateur.
Moyen terme
On peut amplement anticiper que le succès rapide du projet pourrait influencer la régulation et une standardisation des protocoles avancés d'agents, pour rendre ces assistants interchangeables. Le cadre réglementaire européen (voire mondial ?) obligera probablement à des certifications de sécurité plus strictes. Les grandes entreprises et organisations gouvernementales pourraient publier des versions sécurisées et certifiées du logiciel pour leurs besoins internes.
Ces nouveaux agents autonomes posent des questions inédites et à grande échelle. La sécurité pourrait devenir une obligation normative. Des outils d’audit spécialisés émergent, les pratiques de durcissement se structurent, OpenClaw sert de cas d’école.
Long terme
L'IA agentique pourrait redéfinir la souveraineté numérique en permettant à chacun de posséder son propre assistant local. Les agents autonomes pourraient devenir les principaux utilisateurs des systèmes numériques, rendant obsolètes certaines tâches manuelles de gestion. Cela transforme l’organisation du travail. L'enjeu éthique et social majeur sera l'imputabilité légale en cas de préjudice causé par une décision autonome de l'IA. La dépendance technologique augmente. La gouvernance devient centrale.
Prisme du logiciel et IA libre et open source
Ouverture
Le code source d'OpenClaw est totalement ouvert et auditable, respectant les critères du logiciel libre. Toutefois, l'ouverture est limitée par la dépendance aux modèles propriétaires dont les poids, les données et processus d'entraînement restent secrets et privateurs. Par exemple, le code ne contient à ce jour pas de télémétrie cachée. L’ouverture favorise l’innovation rapide par l'intelligence collective et l’appropriation communautaire, tout en facilitant bien évidemment les usages détournés.
Gouvernance
Le projet est passé d'une initiative solitaire à une gouvernance plus structurée intégrant plusieurs mainteneurs communautaires. Cette gestion collective ouverte renforce la résilience et l'anti-fragilité mais complexifie la coordination technique et sécuritaire. Les décisions critiques sont désormais partagées, et la sécurité est un enjeu majeur : la maturité dépendra de cette gouvernance.
Éthique
L'autonomie de l'IA pose des questions de responsabilité et met en évidence le risque d'erreurs invisibles ou noyées sans supervision humaine en temps réel et prise de décision sans humain. La frontière entre outil et acteur s’estompe. La transparence opérationnelle et l'auditabilité sont essentielles pour prévenir les usages malveillants tout en protégeant les données personnelles. L’éthique ne peut être entièrement déléguée aux modèles, elle dépend des choix d’architecture des développeurs et également dépend aussi des usages des utilisateurs.
Par conséquent, le fantasme d’une IA omniprésente inquiète et interroge sur la dépendance technologique. À long terme, on peut légitimement craindre que cette automatisation et autonomisation de tâches et processus à la complexité croissante prenne de l’ampleur. Ainsi la probabilité s’accroît de voir la remise en cause non seulement l'existence même de certains métiers, mais plus généralement de voir une dépendance de masse.
Souveraineté
L'auto-hébergement complet permet aux utilisateurs de rester maîtres de leur infrastructure et de leurs données. Cela réduit la dépendance envers les géants technologiques et évite le verrouillage propriétaire. Cela est à mettre en perspective avec l'utilisation des clouds publics et services centralisés, par exemple les modèles d'IA et messageries instantanées propriétaires et étrangers.
Intelligence collective
La force du projet réside dans son écosystème de compétences développées par des contributeurs du monde entier. Cette collaboration expérimentale et novatrice permet d'enrichir l'agent et l'écosystème. Nombre de failles ont pu être identifiées publiquement.
Au-delà du code
Une véritable IA open source devrait inclure les poids du modèle, les données d'entraînement et les processus d'apprentissage et de raffinement. OpenClaw est une infrastructure libre, mais n'est pas une « IA open source » au sens strict, en particulier lorsqu'il utilise des modèles fermés et opaques. Cette asymétrie limite l’auditabilité globale réelle. Elle interroge la notion d’IA libre et/ou open source
Résilience et anti-fragilité
Malgré son jeune âge, OpenClaw a déjà survécu à une crise majeure, et le projet s’étant restructuré, la communauté ayant absorbé le choc. Cette résilience dépendra de la capacité à réagir aux risques majeurs et à grande échelle, la sécurité devant précéder le succès. Le logiciel libre n’immunise pas contre les risques. L'architecture ouverte permet par exemple de basculer immédiatement vers d'autres modèles en cas de changement de politique d'un fournisseur d'API. Si le créateur abandonne le projet, la communauté peut forker le code pour assurer la pérennité de l'outil.
La saga OpenClaw renforce le débat sur la nécessité de surveiller et contrôler ces agents et de mettre garde-fous à tous niveaux.
Liens
- CNet : Clawdbot, Moltbot, OpenClaw? The Wild Ride of This Viral AI Agent. An AI tool that can text you and use your apps blew up online. One week and two rebrands later, the question remains: Should you actually use it?
- Cisco : Agents like OpenClaw Are a Security Nightmare
- Wired : Moltbot Is Taking Over Silicon Valley
People are letting the viral AI assistant formerly known as Clawdbot run their lives, regardless of the privacy concerns.
- Vectra AI : Attack Surfaces : From Clawdbot to OpenClaw: When Automation Becomes a Digital Backdoor
- Fast Company : Clawdbot/Moltbot/OpenClaw is cool, but it gets pricey fast. Automating a few menial tasks with the viral AI hit would cost me about $30 per month.
- VentureBeat : OpenClaw proves agentic AI works. It also proves your security model doesn't. 180,000 developers just made that your problem.
- OpenClaw : Introducing OpenClaw. Two months ago, I hacked together a weekend project. What started as “WhatsApp Relay” now has over 100,000 GitHub stars and drew 2 millions visitors in a single week.
Today, I’m excited to announce our new name: OpenClaw.
- Le Monde Informatique : Le phénomène Moltbot inquiète les experts en cybersécurité. Face à l'engouement de l'agent IA Moltbot auprès des développeurs, la communauté en cybersécurité s'inquiète sur la sécurité des données.
- Forbes : Moltbot Gets Another New Name, OpenClaw, And Triggers Security Fears And Scams
- Hacker News (YCombinator) : Ask HN: Any real OpenClaw (Clawd Bot/Molt Bot) users? What's your experience?.
- Ars Technica : Users flock to open source Moltbot for always-on AI, despite major risks. The open source “Jarvis” chats via WhatsApp but requires access to your files and accounts.
- The Verge : Moltbot, the AI agent that ‘actually does things,’ is tech’s new obsession. But giving an AI agent access to your account credentials and your entire computer system poses some risks, even if it runs on your desktop.
Connexion
Sur l’exercice d’optimisation, l’incohérence augmente à chaque étape pour tous les modèles testés. Les plus petits arrivent plus vite à un point où il leur est impossible de suivre la bonne trajectoire, en conséquence de quoi la variance se réduit. Avec les gros modèles, le biais se réduit davantage, suggérant qu’ils acquièrent plus vite la capacité à converger sur le bon objectif qu’à maintenir de longues séquences d’actions cohérentes.
