Une étude récente propose une nouvelle approche dans le domaine des agents IA : les agents IA « à l’écoute passive » (overhearing AI agents), qui marquent une évolution significative par rapport aux modèles existants comme les co-pilotes. Contrairement aux outils individuels conçus pour accompagner un seul utilisateur, ces agents sont conçus pour surveiller passivement des interactions entre plusieurs humains, sans intervenir directement dans le dialogue. Leur objectif est d’inférer les intentions collectives à partir de données ambiantes — audio, vidéo, textes partagés — et d’offrir des aides subtiles, comme la génération de diagrammes de file d’attente ou la récupération d’historiques de cas, au bon moment. Cette approche repose sur une distinction fondamentale : l’interaction humaine à plusieurs. Alors que les co-pilotes écoutent un seul utilisateur (par exemple, lors de la rédaction d’un document ou de l’écriture de code), les agents à l’écoute passive analysent des scénarios complexes, comme une réunion d’équipe, un dîner familial ou une session de cuisine collaborative. Ils ne participent pas activement, mais exploitent les dynamiques conversationnelles pour anticiper les besoins sans perturber le flux naturel des échanges. Bien que cette architecture puisse s’appliquer à des contextes à un utilisateur — par exemple, en surveillant les modifications d’un code source ou d’un texte — le vrai potentiel réside dans les environnements multihumains. Là où un co-pilote serait inefficace ou intrusif, l’agent à l’écoute passive agit comme une présence discrète, enrichissant l’expérience sans imposer de dialogue. Il complète ainsi les paradigmes existants : les agents conversationnels (qui interagissent directement), les agents autonomes (qui planifient des tâches sans intervention constante) et les co-pilotes (qui suggèrent des améliorations en temps réel). Les différences clés résident dans la nature des données traitées et le but d’intervention. Les co-pilotes analysent des entrées structurées et isolées (ex. : lignes de code), tandis que les agents à l’écoute passive gèrent des données multimodales et contextuelles issues d’interactions sociales. Ils ne cherchent pas à répondre à une question, mais à comprendre le contexte global pour agir au bon moment. Cette vision s’inscrit dans une évolution plus large des agents IA, où la présence ambiante devient une forme d’intelligence collaborative. Elle s’appuie sur des travaux antérieurs en systèmes conversationnels, agents proactifs et modèles autonomes, mais introduit une dimension sociale inédite. L’idée est de concevoir des assistants capables de « comprendre » les dynamiques de groupe, non pas en se substituant aux humains, mais en les aidant à mieux collaborer. Des experts du secteur soulignent que cette approche pourrait révolutionner les espaces de travail collaboratifs, les soins de santé (où l’observation discrète des interactions entre patients et soignants pourrait améliorer les diagnostics) ou même les maisons intelligentes. Cependant, elle soulève aussi des enjeux éthiques majeurs : confidentialité, consentement, biais algorithmiques dans l’interprétation des interactions. Des entreprises comme Kore.ai, spécialisée en agents conversationnels et en applications agiles, voient dans cette tendance une opportunité de développer des outils plus intelligents, mais aussi plus responsables, en intégrant des mécanismes de transparence et de contrôle utilisateur.