Coworker AI

Qu’est-ce que Coworker AI ?

Coworker AI est une plateforme d’agents IA pour entreprises, destinée à discuter avec l’IA, travailler à ses côtés et construire avec elle à travers les systèmes de l’entreprise. Elle se connecte au contexte organisationnel provenant d’outils tels que Slack, Salesforce, Jira, Gmail, les docs, les entrepôts de données et les dépôts de code, puis oriente les tâches vers le modèle le plus adapté au travail.

Le produit est conçu pour gérer trois principaux modes de travail : le chat pour répondre aux questions dans les systèmes connectés, le cowork pour produire des artefacts comme des présentations, des docs, des tableaux de bord et du code, et les agents pour les workflows de longue durée déclenchés à travers toute la stack. Coworker met aussi l’accent sur le routage des modèles et la prise en charge des modèles ouverts/fermés, avec un hébergement entreprise et un positionnement sécurité décrits sur la page.

Fonctionnalités clés

• Chat inter-systèmes avec contexte connecté : les utilisateurs peuvent poser des questions à travers 50+ connecteurs, et Coworker extrait les enregistrements, fils de discussion, transcriptions et documents pertinents depuis des systèmes comme Slack, Salesforce, Jira, Gmail, Docs, BigQuery et Snowflake.
• Routage des tâches vers le bon modèle : la plateforme sélectionne un modèle approprié pour chaque tâche, ou laisse les utilisateurs choisir manuellement, en équilibrant coût, latence et qualité de sortie entre modèles ouverts et fermés.
• Création d’artefacts dans des formats prêts à l’emploi : Coworker peut générer des livrables soignés tels que des présentations, docs, tableaux de bord, modèles financiers, PDF à la charte et applications interactives, modifiables, partageables et exportables.
• Cloud code et workflows sensibles au dépôt : l’espace de codage prend en charge les modifications multi-fichiers, l’exécution en sandbox et le contexte organisationnel pour les tâches des développeurs.
• Agents de longue durée avec déclencheurs : les utilisateurs peuvent créer des agents en langage naturel qui attendent des événements dans des outils comme Slack, le CRM, le calendrier et l’e-mail, puis agissent après revue ou approbation.
• Intégrations en lecture/écriture avec les permissions existantes : les connecteurs peuvent à la fois lire et écrire dans les systèmes de l’équipe, et les agents héritent des permissions déjà en place.

Comment utiliser Coworker AI

Un flux de travail typique commence par la connexion des outils de l’entreprise auxquels Coworker doit accéder, comme le CRM, la communication, les docs, le support, les données ou les systèmes de code. À partir de là, un utilisateur peut poser des questions dans le chat, demander un artefact ou définir un workflow d’agent en langage naturel.

Les équipes peuvent soit laisser Coworker router automatiquement les tâches, soit choisir un modèle spécifique pour une tâche donnée. Pour les tâches récurrentes, les utilisateurs peuvent configurer des déclencheurs et des étapes d’approbation afin que l’agent surveille les systèmes connectés, rassemble le contexte, prépare une sortie et attende la revue avant d’agir.

Cas d’usage

• Recherche de compte commercial : un commercial demande où en est un renouvellement et Coworker combine les données CRM, les transcriptions d’appels et le contexte Slack dans un résumé concis.
• Supports pour le conseil d’administration et la direction : une équipe utilise l’interface cowork pour transformer des données existantes en deck pour le board, modèle financier ou tableau de bord de reporting.
• Modifications de code pour l’ingénierie : un développeur utilise l’environnement de codage cloud pour effectuer des modifications multi-fichiers dans un sandbox sensible au dépôt et tester les changements avant application.
• Opérations de pipeline et d’opportunités : une équipe opérations crée un agent qui surveille les opportunités inactives, récupère l’historique d’appels le plus récent et publie les prochaines meilleures actions dans Slack.
• Automatisation de processus transverses : les équipes juridiques, finance, IT, RH ou support utilisent des agents pour examiner des contrats, gérer les vérifications de relance, répondre aux questionnaires de sécurité ou intégrer les employés.

FAQ

Coworker AI utilise-t-il un seul modèle pour chaque tâche ?
Non. La plateforme est décrite comme orientant les tâches vers le bon modèle pour chaque travail, et les utilisateurs peuvent aussi choisir eux-mêmes les modèles lorsqu’ils veulent un contrôle manuel.

Quels types de connecteurs sont pris en charge ?
La page liste 50+ intégrations natives, dont Slack, Salesforce, HubSpot, Jira, Linear, Notion, Google Workspace, GitHub, Zendesk, Intercom, Snowflake, et d’autres.

Coworker AI peut-il écrire dans les systèmes, ou seulement lire les données ?
La source indique que les connecteurs sont en lecture et en écriture, donc les agents peuvent à la fois récupérer des informations et pousser des mises à jour dans les outils connectés.

Coworker AI est-il uniquement destiné au chat ?
Non. Le produit inclut le chat, des espaces cowork pour créer des artefacts, des workflows de codage et des agents de longue durée.

Les modèles sont-ils hébergés aux États-Unis ?
La page indique que les modèles sont hébergés aux États-Unis et positionne le produit comme prêt pour l’entreprise, mais ne fournit pas de spécification technique ou de conformité complète au-delà de cela.

Alternatives

• Outils de chat IA d’entreprise à usage général : ils se concentrent בעיקר sur l’assistance conversationnelle et la recherche d’informations, mais n’intègrent pas toujours, dans un même produit, la création d’artefacts, le code et les workflows d’agents.
• Plateformes d’automatisation des workflows : ces outils sont performants pour les déclencheurs, les validations et l’automatisation des processus, mais ils reposent souvent sur une logique plus étroite, fondée sur des règles, plutôt que sur le routage entre modèles d’IA ouverts et fermés.
• Assistants IA pour développeurs : mieux adaptés aux tâches de code et aux modifications de dépôt, ils ne couvrent généralement pas aussi largement le chat à l’échelle de l’entreprise, les documents, les tableaux de bord et les agents transverses.
• Outils de BI et de génération de documents : ils aident à produire des rapports, des tableaux de bord ou des présentations, mais ne combinent généralement pas le contexte multi-système, le chat et des agents autonomes dans une seule plateforme.