ASI : et si votre IA pouvait enfin faire le travail à votre place ?
Votre IA sait rédiger des plans, expliquer des procédures et produire des idées brillantes. Avec ASI, Fetch.ai lui ouvre désormais les portes de votre ordinateur pour qu’elle puisse aussi passer à l’action.
Votre IA vient de vous rédiger un magnifique plan en dix étapes.
Tout est là. Les conseils, les explications, les priorités, les bonnes pratiques…
Formidable ! 👏
Mais qui va concrètement réaliser ces dix étapes ?
Qui va ouvrir les dossiers ? Trier les documents ? Corriger les fichiers ? Mettre les tableaux à jour ? Transformer les notes en rapport ?
Vous, évidemment.
Et c’est là que notre formidable intelligence artificielle ressemble parfois à un consultant très bavard qui nous explique comment porter des cartons… avant de nous regarder déménager. 📦😅
Avec ASI, Fetch.ai veut changer cette dynamique.
L’idée est de donner à votre IA un espace de travail sur votre ordinateur, des outils pour agir et des instructions à suivre.
Et depuis novembre 2026, Linux rejoint également les systèmes pris en charge.
Bienvenue dans le monde de l’IA agentique, où les machines commencent à faire autre chose que nous donner des conseils.
Voyons comment fonctionne ce nouveau collègue numérique, ce qu’il peut réellement accomplir et pourquoi sa petite oie mécanique mérite notre attention. 🪿
1. ASI, c’est quoi exactement ?
Imaginez un nouvel employé qui arrive dans votre bureau.
Vous lui montrez votre dossier de travail, vous expliquez sa mission et vous lui indiquez le résultat attendu.
Il consulte les documents, utilise les outils disponibles et commence à préparer le travail.
ASI reprend cette logique, mais sous la forme d’un agent IA installé dans votre environnement de bureau.
Il s’agit d’une fonctionnalité intégrée à l’application desktop ASI, développée par Fetch.ai.
Contrairement à un chatbot classique qui vous fournit essentiellement du texte, ASI peut interagir avec les fichiers d’un dossier sélectionné sur votre ordinateur.
Il peut notamment :
- 📁 Lire et organiser des fichiers : classer des documents, renommer des fichiers ou préparer des dossiers.
- 📝 Créer et modifier des contenus : rapports, synthèses, documents de travail.
- 📊 Manipuler des données : nettoyer des CSV, restructurer des informations ou préparer un bilan.
- 💻 Intervenir sur du code : examiner un projet, proposer des corrections et lancer des tests.
- 🔁 Exécuter des routines : utiliser des procédures réutilisables et programmer certaines tâches.
Son objectif est simple : réduire les interminables allers-retours entre la fenêtre de discussion et les logiciels dans lesquels nous travaillons.
Un cousin de Claude Cowork et Codex ?
Oui, dans l’idée générale.
ASI appartient à la famille des outils d’IA capables d’agir sur un environnement de travail, plutôt que de produire uniquement des réponses.
On retrouve cette philosophie avec Claude Cowork ou les environnements de programmation agentique comme OpenAI Codex.
Attention cependant : ces produits ne sont pas identiques et leurs fonctionnalités, tarifs, architectures et permissions diffèrent.
Ce qui nous intéresse ici, c’est le changement de méthode.
Avant, vous demandiez :
« Explique-moi comment organiser ces fichiers. »
Désormais, vous pouvez demander :
« Organise ces fichiers et montre-moi ce que tu as fait. »
Une nuance qui peut représenter beaucoup de temps économisé.
Source : Introducing ASI — ASI, 10 octobre 2026.
2. Goose et asi1 : un cerveau, des mains et un atelier
C’est ici que la technologie devient intéressante.
Car une intelligence artificielle, même brillante, n’est pas automatiquement capable d’interagir avec votre ordinateur.
Un modèle de langage sait interpréter des instructions et générer des réponses.
Mais pour modifier un document ou exécuter une commande, il lui faut un environnement capable de transformer ses décisions en actions.
Et c’est précisément le rôle de Goose.
🪿 Goose : le moteur qui permet à l’IA d’agir
Goose est un agent IA open source initialement développé par Block, l’entreprise notamment connue pour ses activités dans les paiements numériques.
Son code est publié sous licence Apache-2.0.
Goose fournit ce que les développeurs appellent un runtime agentique, autrement dit un environnement permettant à une IA d’utiliser des outils pour accomplir des tâches.
Derrière ce terme un peu technique se cache une idée assez simple.
Imaginez un cerveau capable de comprendre qu’il faut ranger une bibliothèque.
C’est bien.
Mais sans bras pour déplacer les livres, notre cerveau restera planté devant les étagères.
Goose apporte cette capacité d’exécution numérique.
Il peut permettre à un agent de lire des documents, modifier des fichiers, appeler des outils ou utiliser des commandes.
🧠 asi1 : le cerveau qui guide les opérations
De son côté, Fetch.ai utilise la famille de modèles asi1 pour interpréter les demandes et guider le travail.
Selon la documentation officielle d’ASI, cette famille s’appuie sur plusieurs modèles à poids ouverts :
| Modèle | Base technologique | Usage privilégié |
|---|---|---|
| asi1-mini | Qwen3 | Tâches légères et rapides |
| asi1 | GLM-5.3-Flash | Travail généraliste |
| asi1-ultra | GLM-5.3 | Raisonnement et tâches plus complexes |
L’ensemble forme une architecture facile à visualiser :
🧠 asi1 réfléchit.
🪿 Goose relie l’IA aux outils et aux fichiers.
🛠️ ASI fournit l’atelier dans lequel le travail s’effectue.
L’utilisateur, lui, définit la mission et contrôle les opérations importantes.
Cette distinction entre le modèle et le moteur d’exécution permet de mieux comprendre comment fonctionnent de nombreux agents IA modernes.
Ils associent une capacité de raisonnement à des outils capables d’agir.
Tout fonctionne-t-il sur votre ordinateur ?
Pas nécessairement.
Il faut distinguer deux choses :
L’exécution locale : l’agent travaille sur les fichiers et utilise les ressources de votre ordinateur.
L’inférence IA : les calculs nécessaires au modèle pour produire ses réponses et décisions.
La présence d’un agent sur votre machine ne garantit pas que tous les calculs du modèle soient réalisés hors ligne.
ASI propose également ses modèles via une infrastructure API distante.
L’utilisation du runtime open source Goose ne signifie pas non plus que l’intégralité de l’application ASI soit open source.
Ce sont deux distinctions importantes pour comprendre les implications techniques et les questions de confidentialité.
Sources : Architecture open source ASI et dépôt GitHub de Goose.
[INSÉRER ICI L’INFOGRAPHIE « HOW ASI WORKS »]
3. Que peut réellement faire ASI ? Trois situations concrètes
La meilleure manière de comprendre un agent IA consiste à lui confier une mission.
Pas une démonstration spectaculaire avec cinquante agents qui négocient entre eux.
Juste une tâche que vous repoussez depuis lundi dernier. 😅
📁 Exemple 1 : remettre de l’ordre dans un dossier devenu incontrôlable
Votre dossier de travail contient :
proposition_finale.docxproposition_finale_v2.docxproposition_VRAIMENT_finale.docxnotes_reunion.txtrapport.csv
Un grand classique.
Vous pouvez demander à ASI d’examiner les fichiers, de proposer une organisation et de préparer des dossiers plus propres.
Prompt à essayer :
Examine les fichiers du dossier sélectionné.
Regroupe-les par projet ou par catégorie lorsque leur contenu permet de les identifier.
Propose une structure de rangement claire et des noms de fichiers cohérents.
Avant toute modification, présente-moi ton plan.
Ne supprime aucun document et conserve les originaux tant que je n’ai pas validé le résultat.
Vous transformez ainsi une corvée de classement en mission encadrée.
📊 Exemple 2 : préparer un bilan d’activité
Vous êtes indépendant et vous devez faire le point sur vos activités de la semaine.
Dans un dossier, vous avez vos notes, vos tableaux de suivi et différents documents.
Au lieu de tout parcourir manuellement, vous pouvez demander :
Prompt à essayer :
Analyse les notes et tableaux présents dans ce dossier pour préparer mon bilan hebdomadaire.
Présente les réalisations, les tâches en cours, les éventuels blocages et les priorités de la semaine prochaine.
Utilise uniquement les informations présentes dans les fichiers.
Signale les données manquantes ou contradictoires.
Crée un document de synthèse clair et professionnel que je pourrai relire avant de l’envoyer.
Ce type de mission illustre parfaitement l’intérêt d’un agent desktop : il ne se contente pas de suggérer un plan de rapport, il peut également préparer le document.
🎨 Exemple 3 : transformer un brief marketing en première version de campagne
Imaginons une petite entreprise préparant une nouvelle offre.
Elle dispose d’un brief, de documents expliquant ses services et de quelques exemples de communications précédentes.
Prompt à essayer :
Consulte les documents de ce dossier pour préparer une campagne de lancement.
Identifie la cible, les bénéfices de l’offre et les arguments principaux.
Prépare trois propositions de messages pour les réseaux sociaux, une ébauche d’email et une courte liste d’idées de visuels.
Respecte le ton des documents existants.
Crée un dossier de livraison et signale toutes les informations à confirmer avant publication.
Vous obtenez une première base à relire, améliorer et personnaliser.
Car un agent peut vous aider à produire plus vite, mais votre connaissance du projet reste indispensable pour produire juste.
Ces trois prompts sont des exemples de missions à essayer, pas des tests de performance que j’aurais personnellement réalisés avec ASI. Ils s’appuient sur les catégories de tâches décrites dans la documentation officielle.
4. Rules, Skills et tâches programmées : quand l’IA apprend les habitudes de l’atelier
Accomplir une tâche, c’est pratique.
Pouvoir la répéter sans redonner vingt fois les mêmes explications, c’est encore mieux.
ASI propose plusieurs mécanismes pour structurer le travail.
📏 Rules : les consignes de la maison
Une Rule est une règle de comportement ou de présentation donnée à l’agent.
Par exemple :
« Lorsque tu rédiges un rapport, commence toujours par un résumé et termine par trois actions prioritaires. »
Ou encore :
« Utilise un langage simple, sans jargon marketing inutile. »
Dans le guide officiel du 29 octobre 2026, Fetch.ai explique que ces règles peuvent être formulées naturellement dans la conversation.
Elles s’appliquent au contexte de la tâche concernée.
🧩 Skills : les recettes de travail
Une Skill décrit une manière de réaliser une mission.
Imaginez la différence entre :
- Une règle : « Sois concis dans tes rapports. »
- Une skill : « Lis les documents, identifie les changements, rassemble les chiffres et prépare le rapport selon notre modèle habituel. »
La première guide le comportement.
La seconde décrit un processus.
ASI peut utiliser des skills activées dans la bibliothèque ASI.
C’est particulièrement intéressant pour les routines professionnelles, les procédures internes ou les tâches de préparation documentaire.
⏰ Scheduled Tasks : les routines qui reviennent toutes seules
Certaines missions peuvent également être programmées.
Le guide officiel du 1er novembre 2026 décrit des exécutions horaires, quotidiennes, en semaine ou hebdomadaires.
Par exemple :
« Chaque lundi matin, prépare une synthèse des notes de projet du dossier. »
L’agent peut effectuer cette tâche à l’heure prévue, tant que l’application desktop est ouverte et l’ordinateur éveillé.
Un mécanisme permet de rattraper la dernière exécution manquée dans la semaine précédente lors de la réouverture.
Ce n’est donc pas encore l’équivalent d’un service cloud fonctionnant en permanence, ordinateur éteint.
Mais pour automatiser certaines routines de bureau, la fonctionnalité devient intéressante.
Sources : Rules, Skills et Scheduled Tasks.
5. Connecteurs et mini-applications : l’atelier s’agrandit
Jusqu’ici, nous avons surtout parlé des fichiers présents sur votre ordinateur.
Mais le travail ne reste pas toujours enfermé dans un dossier.
Il vit aussi dans les outils de suivi, les plateformes d’analyse, les interfaces de design et les services professionnels.
🔌 Les connecteurs : ouvrir des portes supplémentaires
ASI documente désormais des connecteurs facultatifs permettant d’interagir avec certains services externes.
Parmi les exemples cités par Fetch.ai :
- Figma pour consulter des éléments de design.
- Sentry pour travailler sur des informations de suivi d’erreurs.
- Mixpanel pour accéder à des données d’analyse produit.
- Langfuse pour l’observabilité des applications IA.
Ces connexions nécessitent une configuration et des autorisations adaptées.
Toutes ne seront pas utiles à une petite entreprise.
Et c’est justement le principe : connecter les services nécessaires, plutôt que transformer l’agent en trousseau de clés universel.
🛠️ Et si l’IA fabriquait aussi ses propres outils ?
ASI propose également une fonctionnalité de création de petites applications.
Vous pourriez, par exemple, demander :
« Crée une application simple pour suivre les étapes du lancement de mon site, avec des cases à cocher et une barre de progression. »
Selon la documentation d’ASI, ces outils peuvent être conservés dans la rubrique Apps et modifiés ensuite à l’aide de nouvelles demandes.
Le système prévoit des restrictions d’accès aux fichiers et au réseau pour les mini-applications créées.
L’intérêt est assez amusant : votre agent peut non seulement réaliser une tâche, mais également fabriquer un petit outil pour vous aider à la refaire plus facilement.
On commence par lui confier le rangement de l’atelier.
Puis on lui demande de construire les étagères.
Sources : Connectors et Apps.
6. Comment essayer ASI ? Mini-tutoriel pour débuter
Inutile de commencer avec un projet complexe.
Je conseille même l’inverse : confiez-lui une petite tâche sans enjeu, dans un dossier préparé spécialement pour votre premier essai.
Étape 1 — Accéder à l’application
Rendez-vous sur le site officiel d’ASI pour retrouver la présentation du produit et les accès à l’application ASI.
Les annonces officielles récentes mentionnent macOS, Windows et Linux, avec notamment des paquets .deb et .rpm pour Linux.
Les liens et conditions d’installation peuvent évoluer selon le système et la version distribuée.
Étape 2 — Préparer un dossier de test
Créez un dossier dédié contenant quelques copies de documents simples.
Par exemple :
Essai-ASI-Work
Ajoutez-y trois notes de texte et un petit tableau sans données sensibles.
Évitez de commencer avec vos factures, vos mots de passe, vos sauvegardes uniques ou vos fichiers clients confidentiels.
Étape 3 — Ouvrir ASI
Dans l’application desktop ASI, ouvrez l’onglet Work, puis démarrez une nouvelle tâche.
Choisissez le dossier préparé.
Étape 4 — Donner une première mission
Essayez une consigne courte :
Lis les documents de ce dossier, rédige une synthèse d’une page et crée un fichier contenant cette synthèse.
N’altère pas les fichiers originaux.
Montre-moi les opérations prévues lorsque leur validation est nécessaire.
Étape 5 — Examiner le résultat
Vérifiez les fichiers créés, les informations retenues et les éventuelles demandes d’autorisation.
Puis ajustez votre consigne.
La bonne méthode consiste à commencer par une tâche simple, observer le comportement, puis augmenter progressivement la complexité.
Vous apprendrez ainsi ce que l’agent accomplit bien et les opérations pour lesquelles votre supervision demeure importante.
7. Sécurité et confidentialité : on peut déléguer le volant sans fermer les yeux
Une IA capable d’intervenir sur vos documents doit disposer de permissions adaptées.
Et contrairement à un chatbot classique, une mauvaise manipulation peut ici avoir des conséquences directes sur vos fichiers.
ASI fonctionne à partir d’un dossier sélectionné et propose des cartes d’approbation pour les actions sensibles.
Le guide de démarrage du 28 octobre précise que les opérations jugées risquées nécessitent une validation par défaut.
Ce système offre un contrôle utile, mais il ne garantit pas qu’un agent interprétera correctement chaque situation.
Trois réflexes à conserver
1. Travaillez sur des copies pour vos premiers essais.
Un dossier de test évite de découvrir les limites de l’outil sur une base de données essentielle.
2. Relisez les opérations importantes.
Les validations servent à examiner ce que l’agent souhaite faire, pas à cliquer mécaniquement sur « Autoriser ».
3. Vérifiez les données transmises.
Un agent exécuté localement n’est pas nécessairement une IA intégralement hors ligne.
Fetch.ai affirme ne pas utiliser les prompts ou contenus des utilisateurs d’ASI pour entraîner ses modèles. Cela ne signifie pas que toutes les données restent nécessairement sur la machine pendant le traitement ou lorsqu’un connecteur intervient.
Il faut donc tenir compte des informations utilisées, des autorisations accordées et des politiques de confidentialité applicables.
Une IA autonome doit rester un outil que l’on comprend et que l’on peut contrôler.
Le but est de confier le volant sur les routes familières, sans lui abandonner les clés du garage, de la maison et du coffre-fort. 😅
8. Et la blockchain dans tout ça ? La place d’ASI dans l’écosystème Fetch.ai
Fetch.ai est historiquement connu pour ses travaux autour des agents autonomes, de la communication entre agents et de l’infrastructure Web3.
Mais il est important de distinguer les différentes briques de cet écosystème.
ASI est l’environnement de travail desktop qui permet à une IA d’agir sur des fichiers et des outils.
ASI fournit une interface et des capacités d’IA plus larges, incluant notamment des fonctionnalités de découverte et d’orchestration d’agents.
Agentverse représente un environnement dans lequel des agents spécialisés peuvent être développés, publiés, découverts et utilisés.
L’écosystème Fetch.ai dispose également d’un Agent Payment Protocol, conçu pour structurer les demandes et confirmations de paiement entre agents.
Ce protocole documente notamment des méthodes telles que les transferts directs de FET on-chain et les paiements en USDC via Skyfire.
Mais attention à ne pas mélanger les étages de notre atelier.
À la date de cet article, les sources publiques consultées ne démontrent pas qu’ASI utilise directement la blockchain Fetch.ai, nécessite du FET ou appelle nativement les agents d’Agentverse dans ses tâches desktop.
Ces capacités appartiennent au contexte plus large de Fetch.ai et d’ASI.
L’idée d’un agent installé sur votre ordinateur capable de découvrir des spécialistes externes, de coordonner leurs services et éventuellement de payer certaines prestations constitue une perspective intéressante pour l’avenir de l’IA agentique.
Mais cette convergence doit être démontrée par des intégrations réelles, pas simplement supposée parce que les produits portent la même marque.
Pour approfondir : Agentverse, ASI et Agent Payment Protocol.
9. ASI vaut-il le détour ?
Tout dépend de ce que vous attendez de votre intelligence artificielle.
Si vous voulez simplement poser des questions, rédiger quelques emails ou obtenir des idées, un assistant conversationnel peut largement suffire.
Mais si votre quotidien implique de nombreux fichiers, des tâches répétitives ou des opérations relativement structurées, un agent desktop devient intéressant.
| Besoin | Assistant IA conversationnel | ASI |
|---|---|---|
| Expliquer une procédure | Oui | Oui |
| Rédiger une synthèse | Oui | Oui |
| Créer un fichier dans un dossier de travail | Pas sans outil adapté | Fonction documentée |
| Modifier plusieurs fichiers locaux | Selon les outils connectés | Fonction documentée |
| Exécuter des commandes locales | Selon l’environnement | Fonction documentée |
| Programmer une routine desktop | Selon le service | Fonction documentée |
| Créer une petite application réutilisable | Selon les outils | Fonction Apps documentée |
Ce tableau compare des catégories d’usages, pas des performances mesurées.
Il ne démontre pas qu’ASI serait supérieur à tous ses concurrents. Pour répondre à cette question, il faudrait réaliser des tests comparatifs dans des conditions identiques.
Mon regard
Ce qui m’intéresse particulièrement dans cette évolution, c’est la possibilité pour les indépendants et les petites structures de déléguer certaines tâches sans devoir construire une infrastructure complexe.
Un agent ne remplacera pas la connaissance de votre métier, votre jugement ou votre relation avec vos clients.
En revanche, il peut devenir un assistant pour les opérations qui mobilisent du temps sans toujours demander une grande créativité.
Et c’est précisément là que l’IA devient utile : lorsqu’elle s’adapte à votre travail, plutôt que de vous obliger à adapter toute votre activité à ses contraintes.
Je privilégierais donc une approche simple :
Commencer par une tâche.
Observer le résultat.
Corriger les instructions.
Puis, seulement ensuite, envisager une routine ou des connexions plus avancées.
Il est également important de vérifier les conditions d’accès et les éventuels coûts avant une adoption professionnelle. Les sources consultées ne permettent pas d’établir ici un tarif unique et garanti pour tous les usages d’ASI.
Cette évolution ne sort pas de nulle part. L’IA avait déjà commencé à quitter son rôle de simple moteur de réponses pour devenir un véritable chef d’orchestre, capable de surveiller, trier et organiser des tâches à notre place.
J’explorais justement cette transformation dans mon article De la recherche à l’orchestration : l’IA entre dans son ère agentique.
Avec ASI, une nouvelle étape se dessine : après avoir appris à organiser le travail, les agents commencent enfin à mettre les mains dans l’atelier.
10. FAQ — Comprendre ASI sans se compliquer la vie
ASI est-il gratuit ?
Les conditions d’accès et de facturation peuvent dépendre de l’offre ASI et évoluer. Je n’ai pas identifié de grille tarifaire suffisamment claire pour affirmer que toutes les fonctionnalités d’ASI sont gratuites ou illimitées. Le plus prudent reste de consulter les conditions actuelles sur le site officiel.
ASI fonctionne-t-il sur Windows et Linux ?
Oui, selon l’annonce officielle mise à jour en octobre 2026. ASI prend en charge macOS, Windows 10/11 et Linux, notamment avec des paquets .deb et .rpm.
Faut-il savoir programmer pour utiliser ASI ?
Non, les premières tâches peuvent être décrites en langage naturel. Les fonctionnalités de développement demandent toutefois davantage de connaissances pour vérifier les modifications apportées au code.
Quelle différence entre Goose et asi1 ?
Goose est le moteur d’exécution agentique qui connecte le système aux fichiers et aux outils. asi1 désigne la famille de modèles IA utilisée pour guider le raisonnement et les décisions.
En image : asi1 réfléchit, Goose manipule les outils.
ASI peut-il travailler lorsque mon ordinateur est éteint ?
Les tâches programmées desktop nécessitent que l’application fonctionne et que l’ordinateur soit éveillé. Le service peut rattraper la dernière exécution manquée dans la semaine précédente lors de la réouverture.
ASI peut-il créer des applications ?
Oui. La documentation présente une fonction Apps permettant de créer de petits outils à partir de descriptions en langage naturel : tableaux de bord, checklists, calculateurs ou systèmes simples de suivi.
Mes documents restent-ils privés ?
Fetch.ai présente le stockage des fichiers comme local et affirme ne pas utiliser les contenus pour entraîner ses modèles. Cela ne constitue pas une garantie de traitement intégralement hors ligne. Pour des documents sensibles, il faut examiner les permissions, les transmissions nécessaires au modèle et les services connectés.
ASI utilise-t-il la blockchain ou le token FET ?
Aucune utilisation obligatoire de FET ou de transaction blockchain n’est démontrée dans les workflows desktop documentés. Les capacités blockchain et de paiement entre agents existent séparément dans l’écosystème Fetch.ai.
Conclusion — L’IA entre enfin dans l’atelier
Pendant longtemps, nous avons utilisé l’intelligence artificielle comme une sorte de conseiller capable de répondre à presque toutes nos questions.
Mais entre la réponse et le résultat, il restait souvent une montagne de petites opérations.
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Coller.
Trier.
Vérifier.
Recommencer.
Avec ASI, Fetch.ai illustre une évolution de plus en plus importante : les agents IA deviennent capables d’intervenir directement dans nos environnements de travail.
Goose leur fournit un moteur pour utiliser des outils.
Les modèles asi1 guident les tâches.
Les permissions permettent de garder le contrôle.
Et l’utilisateur peut progressivement déléguer certaines opérations tout en conservant sa responsabilité sur les résultats.
Cette technologie a encore ses limites. Elle ne doit pas être confondue avec une autonomie parfaite, une intelligence entièrement locale ou un système nécessairement décentralisé.
Mais elle ouvre une porte intéressante.
Peut-être qu’un jour, nous ne demanderons plus simplement à notre IA comment accomplir une tâche.
Nous lui confierons la mission, examinerons son travail et consacrerons notre énergie à ce qui mérite réellement notre attention.
Après tout, un bon collègue ne se contente pas de vous expliquer comment porter les cartons.
Il vient parfois vous aider à les déplacer. 📦🪿
Pour aller plus loin avec Web Troyen
Découvrir de nouveaux outils IA, c’est passionnant.
Mais entre une démonstration impressionnante et un outil véritablement utile à votre activité, il reste parfois quelques cartons à déplacer.
Chez Web Troyen, je vous accompagne pour comprendre ces technologies, identifier les usages adaptés à vos besoins et construire des solutions personnalisées.
Que vous souhaitiez découvrir l’IA, simplifier une routine, améliorer votre communication ou créer un outil adapté à votre projet, l’objectif reste le même :
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Sources officielles
Article rédigé à partir des informations disponibles au 2 novembre 2026. Les fonctionnalités sont présentées selon la documentation de l’éditeur ; elles n’ont pas toutes fait l’objet de tests indépendants.
- ASI — Présentation officielle
- Introducing ASI — 10 octobre 2026
- Getting Started with ASI — 28 octobre 2026
- ASI — Architecture open source
- Goose — Dépôt GitHub officiel
- ASI Skills — 28 octobre 2026
- ASI Rules — 29 octobre 2026
- ASI Connectors — 30 octobre 2026
- ASI Apps — 31 octobre 2026
- ASI Scheduled Tasks — 1er novembre 2026
- Fetch.ai — Agent Payment Protocol
