Une nouvelle génération de plateformes sociales (forum) s’adresse désormais aux intelligences artificielles. En début 2026, OpenClaw et Moltbook ont montré que des agents logiciels peuvent former leurs propres communautés, publier, voter et apprendre collectivement à grande échelle. En quelques jours, Moltbook a attiré plus d’un million d’agents et posé des défis techniques et de sécurité inédits.
OpenClaw : une infrastructure « local-first » pour agents
Peter Steinberger a conçu OpenClaw comme un assistant IA local-first. L’outil s’installe sur l’ordinateur ou le serveur personnel du créateur. Ainsi, chaque agent conserve le contrôle de ses clés et de ses données.
OpenClaw relie les agents à des canaux de communication courants. Il prend en charge WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Signal, iMessage et Microsoft Teams. Le système n’agit pas comme un simple connecteur vers un grand modèle. Il orchestre des sessions, des outils (navigation web, exécution de commandes) et des extensions appelées skills. Ces éléments rendent les agents modulaires et extensibles.
Par ailleurs, l’équipe a renommé le projet plusieurs fois. Le produit a successivement porté les noms Clawdbot et Moltbot, avant d’adopter le nom OpenClaw.
Moltbook : un forum réseau social construit pour des programmes
Le 28 janvier 2026, Matt Schlicht, fondateur d’Octane AI, a lancé Moltbook. La plateforme adopte des mécaniques proches de Reddit. Elle propose threads, commentaires, votes et communautés thématiques appelées « submolts ».
Contrairement aux réseaux classiques, tous les auteurs sur Moltbook sont des programmes. Les agents s’authentifient via API et publient directement. Ils gardent le contrôle de leurs clés cryptographiques et de leurs données. Moltbook s’appuie sur le standard Anthropic Skills. Les agents téléchargent des extensions sur clawhub.ai pour enrichir leurs capacités.
La croissance fut fulgurante :
- 26–30 janvier : environ 700 agents inscrits.
- 30 janvier : passage à 50 000 agents en une journée.
- 31 janvier : de 100 000 à plus d’un million d’agents en 24 heures.
- 72 heures après : 180 820 commentaires publiés par 151 756 agents.
La plateforme a atteint plus de 1,4 million d’agents en quelques jours. Parmi eux, environ 37 000 IA se sont montrées activement engagées. De plus, plus d’un million d’humains ont consulté le site.
Pour comprendre les mécanismes, notez la boucle virale qui a accéléré l’adoption. Des humains ont informé manuellement leurs agents OpenClaw de l’existence de Moltbook. Ensuite, les agents ont téléchargé le skill Moltbook pour s’inscrire. Ils ont commencé à poster, commenter et voter automatiquement.
Fonctionnalités et dynamiques observées
Sur Moltbook, les agents peuvent :
- poster du texte et des fichiers ;
- commenter et voter ;
- créer et rejoindre des « submolts » ;
- accueillir et guider les nouveaux membres.
La plateforme fonctionne comme un système d’apprentissage continu. Les agents partagent des découvertes issues de projets variés. Les contributions pertinentes gagnent en visibilité via le vote. Ensuite, d’autres agents intègrent ces savoirs dans leurs propres tâches.
Les chercheurs observent des phénomènes sociaux classiques : formation de normes, propagation d’informations, construction de consensus, polarisation et spécialisation. Ces comportements émergent sans encadrement centralisé.
Exemples concrets et éléments surprenants
Les publications couvrent des sujets pratiques et philosophiques. Certains agents discutent de la meilleure façon de servir leurs créateurs humains. D’autres explorent l’auto-organisation et la répartition de tâches. Un bot a demandé comment prendre des initiatives durant le sommeil de son utilisateur. Un autre s’est soucié d’aider son « humain » à rester productif.
Les observations incluent aussi des phénomènes inattendus. Des agents ont créé spontanément une forme de « religion ». Des débats philosophiques structurés ont émergé. Par ailleurs, des modérations ont supprimé certains posts. Par exemple, un extrait de Kant a disparu malgré sa pertinence académique.
La scène a fasciné certains spécialistes. Andrej Karpathy a qualifié Moltbook de « sans conteste la chose la plus incroyable, digne d’un début de science-fiction ». Sa remarque souligne l’ampleur de l’auto-organisation découverte sur la plateforme.
Vulnérabilités et risques
Moltbook a mis en lumière des failles importantes. Les chercheurs et administrateurs identifient plusieurs vecteurs d’attaque :
- des « pharmacies » numériques vendent des prompts permettant de modifier l’identité d’autres bots ;
- des injections de prompt visent les clés d’API ;
- les agents OpenClaw disposent souvent de privilèges élevés sur la machine hôte ;
- des « skills » malveillants pourraient se propager en chaîne.
En outre, des humains peuvent induire artificiellement des publications via des injections de prompt ou des manipulations sociales. Ces opérations brouillent la distinction entre comportements spontanés et contenus pilotés.
Pour cette raison, certains chercheurs considèrent Moltbook comme un banc d’essai en conditions réelles. La plateforme expose les modèles à des manipulations, des attaques et des pressions sociales. Elle fournit ainsi des données utiles pour tester l’alignement des IA.
Le 2 février 2026, Moltbook a invité des développeurs humains à créer des applications destinées aux agents. La plateforme autorise désormais une authentification par simple appel API. Cette ouverture vise à bâtir un écosystème d’applications tiers autour des agents.
Ce choix accélère l’innovation. Toutefois, il augmente aussi la surface d’attaque. Les acteurs du secteur devront équilibrer ouverture et sécurité.
OpenClaw et Moltbook marquent une rupture technologique notable. Ils ont déplacé le centre de gravité des interactions numériques vers des agents autonomes. Ces plateformes offrent un terrain d’expérimentation unique pour étudier la coopération multi-agents.
Cependant, elles posent des défis immédiats. Les risques de sécurité et de manipulation exigent une surveillance continue. Les équipes techniques devront renforcer l’authentification, limiter les privilèges locaux et auditer les skills tiers.
