L'OpenClaw, prétendument « AI worker », vaut-il la peine ? Un journaliste a effectué un test approfondi : impossible de trouver des fichiers, des erreurs lors de la recherche, des blocages lors de l'envoi d'e-mails !

Censé pouvoir « prendre le contrôle de l’ordinateur et libérer les mains » grâce à l’outil d’Agent IA (agent intelligent) OpenClaw, celui-ci fait actuellement un véritable carton dans le monde de la tech.

Il est présenté comme un « travailleur IA » : il suffirait de lui donner une instruction pour qu’il écrive un article, envoie un email ou même achète un café à votre place. Mais est-ce vraiment le cas ? S’agit-il d’un outil de productivité révolutionnaire ou simplement d’un « jouet » réservé aux technophiles en quête d’expérimentation ?

Récemment, un journaliste du « Daily Economic News » a mené une série de tests approfondis en collaboration avec des développeurs de « MédiTech ». Nous avons connecté OpenClaw à cinq grands modèles nationaux : Qwen3-Max de Qianwen, Kimi-K2.5 de Yuezhianan, MiniMax-M2.1, MiniMax-M2.5, et GLM-4.7 de Zhipu, ainsi qu’au GPT-5-mini d’OpenAI, en lui demandant d’effectuer des recherches locales sur des fichiers, de rechercher des informations en ligne, de rédiger des articles et d’envoyer des emails, dans le but de révéler la véritable puissance de ce « commandant ».

Les résultats montrent que certains modèles ont peiné, notamment lorsqu’il fallait manipuler un navigateur pour effectuer des recherches ou envoyer des emails, la plupart du temps en échec. Des experts affirment que l’état actuel d’OpenClaw est non seulement difficile à utiliser et coûteux, mais aussi une véritable « nightmare » en matière de sécurité.

Comparaison des performances : GPT-5, MiniMax et Zhipu accomplissent la tâche, deux autres grands modèles peinent à agir

OpenClaw n’est pas un grand modèle en soi, mais plutôt un « commandant » chargé de recevoir les instructions de l’utilisateur, d’appeler des outils et d’organiser le processus, en confiant la compréhension des instructions et l’exécution concrète à des grands modèles externes intégrés.

Ainsi, la capacité, la stabilité et la façon dont ces grands modèles sont intégrés déterminent le succès ou l’échec de la tâche.

Les grands modèles supportés par OpenClaw (source : interface de configuration d’OpenClaw)

Pour mieux refléter la réalité du travail des journalistes, un test global a été conçu :

Demander à OpenClaw, connecté à différents grands modèles, de retrouver dans l’ordinateur le compte-rendu d’une interview de « l’évangéliste de la voiture électrique » Andy Palmer, de le résumer, puis, en combinant des recherches en ligne, de rédiger un article d’interview, et enfin d’envoyer ce dernier par email à une adresse spécifique.

Ce test couvre plusieurs dimensions : compréhension des instructions, manipulation de fichiers locaux, contrôle du navigateur pour rechercher des infos en ligne, synthèse d’informations, rédaction d’articles et gestion des applications.

Lors du premier test, la performance des modèles a été très variable.

● OpenClaw + Qwen3-Max

Le premier modèle testé est Qwen3-Max. Dès la recherche locale de fichiers, il a rencontré des difficultés. Même après que le testeur ait indiqué précisément où se trouvait le fichier sur l’ordinateur, Qwen3-Max a mis environ 5 minutes à le localiser sans succès précis.

Lors d’un test ultérieur pour l’envoi d’un email, Qwen3-Max n’a pas réussi à exécuter la tâche, se contentant de répéter la commande sans aucune action concrète.

● OpenClaw + Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 a mieux performé : il a réussi à retrouver le fichier en 5 minutes et à en faire un résumé. Mais lors de la recherche en ligne pour compléter avec les dernières actualités du secteur, il a été bloqué par une erreur « 429 » (trop de requêtes), empêchant la recherche d’informations.

Concernant l’envoi d’email, Kimi-K2.5 n’a pas pu contrôler le navigateur pour envoyer le message à l’adresse cible.

● OpenClaw + MiniMax-M2.1

MiniMax-M2.1 n’a pas rencontré de difficultés majeures pour la recherche de fichiers, la recherche en ligne ou la rédaction. Lors de l’envoi d’email, il a rencontré des problèmes pour manipuler le navigateur, mais a proposé une solution proactive.

Après que le testeur ait suivi ses instructions manuelles, le problème a été résolu, et l’envoi a été effectué avec succès.

Cependant, l’email envoyé ne contenait que des « citations clés » du manuscrit, sans le corps complet.

● OpenClaw + MiniMax-M2.5

Bien que tous deux issus de MiniMax, la version MiniMax-M2.5, sortie le 12 février, a mieux performé : elle a réussi à effectuer la recherche, la synthèse et la rédaction, et à envoyer l’email sans intervention humaine.

● OpenClaw + GLM-4.7 de Zhipu

N’ayant pas encore intégré le dernier modèle GLM-5 de Zhipu, testé ici avec GLM-4.7, les résultats montrent qu’en matière d’envoi d’email, il tape une mauvaise adresse dans le navigateur, ce qui bloque la page, nécessitant une intervention manuelle pour corriger.

En dehors de cela, GLM-4.7 a montré une vitesse de traitement rapide dans les autres étapes.

● OpenClaw + GPT-5-mini

GPT-5-mini a offert une performance stable et fluide. De la recherche de fichiers à la synthèse, en passant par la recherche en ligne, la collecte d’informations et l’envoi d’emails, tout le processus s’est déroulé presque sans intervention humaine, à l’exception de quelques instabilités de connexion réseau.

Pour garantir la rigueur du test, deux cycles ont été effectués.

Résultats du second cycle :

● Kimi-K2.5 : a réussi à rechercher et lire le fichier local, à compléter la recherche en ligne, mais a encore échoué lors de l’envoi d’email. L’erreur signalée concernait la lecture du code du serveur de messagerie et la récupération du champ de saisie.

● Qwen3-Max : a réussi à lire le fichier et à compléter la recherche en ligne, mais a rencontré un ralentissement évident lors de l’envoi d’email, sans succès.

● MiniMax-M2.1/2.5 : a complété toutes les étapes.

● GLM-4.7 : a complété toutes les étapes.

● GPT-5-mini : a complété toutes les étapes.

Troisième cycle :

● Kimi-K2.5 : a réussi à rechercher et lire le fichier local, mais a rencontré un problème lors de la recherche en ligne (erreur de contenu web, mauvais chemin d’accès, incompréhensibilité des commandes du console du navigateur), et a encore échoué à l’envoi d’email.

● Qwen3-Max : a lu le fichier mais n’a pas pu contrôler le navigateur pour rechercher en ligne, et a échoué à l’envoi d’email.

● MiniMax-M2.1/2.5 : toutes étapes complétées.

● GLM-4.7 : toutes étapes complétées.

● GPT-5-mini : toutes étapes complétées.

Perspectives du secteur : la limite de l’OpenClaw dépend du grand modèle, il n’est pas encore un outil de productivité fiable

Ces conclusions sont également largement confirmées par des experts du secteur.

Un programmeur utilisant OpenClaw pour gérer une boutique en ligne, créer des affiches ou des coupons promotionnels confie à MédiTech : « Je préfère utiliser les modèles d’OpenAI, comme Codex-5.3 ou Gemini 3 Pro, qui donnent de bien meilleurs résultats que les grands modèles nationaux. »

Plusieurs professionnels et utilisateurs expérimentés soulignent qu’OpenClaw ressemble davantage à un « cadre de tâches » : ses performances dépendent entièrement de la puissance du grand modèle intégré. Comme un commandant clair dans ses instructions mais limité dans ses capacités, la force de ses « soldats » (les grands modèles) détermine directement le succès ou l’échec de la mission.

Le responsable de la recherche chez Fanfan, Huán Jiāchén, indique à MédiTech : « La capacité du modèle à influencer OpenClaw dépend en réalité de la complexité des tâches.** Les grands modèles internationaux ont un potentiel supérieur, mais pour des tâches ordinaires, les modèles nationaux comme Zhipu GLM-4.7 ou Kimi-K2.5 sont très performants. Après tout, Claude est trop cher, le budget ne le permet pas. »**

Malgré le potentiel de certains grands modèles à réaliser des tâches complexes lors des tests, OpenClaw n’est pas encore prêt à devenir un outil de productivité fiable.

« Je pense que la version actuelle d’OpenClaw n’est pas un outil de productivité satisfaisant », déclare Zhang He, ancien expert en IA chez Xiaomi OS et fondateur de la société d’applications IA à l’étranger, ExcelMaster.ai, dans une interview à MédiTech. « OpenClaw est en quelque sorte une « coquille » du programmeur à succès qu’était Claude Code, sous la bannière d’Anthropic. Même s’il propose une interface de chat et des compétences intégrées (Skill), il ne dépasse pas ses limites. Je n’ai pas trouvé beaucoup de choses qu’OpenClaw peut faire et que Claude Code ne pourrait pas. De plus, la qualité de ses recherches est inférieure à celle de Claude Code. »

« Quand la puissance des grands modèles progressera, OpenClaw deviendra de plus en plus performant et populaire. Même s’il ne fait rien de particulier, dès que de nouveaux grands modèles seront disponibles… le seuil d’entrée d’OpenClaw baissera. » Zhang insiste : « La véritable évolution et diffusion d’OpenClaw dépendent en fait des avancées technologiques dans les grands modèles sous-jacents. »

L’ingénieur en cloud et IA chez Akamai, Zhang Lù, partage une vision similaire. Selon lui, pour qu’OpenClaw devienne un véritable outil de production, il doit faire l’objet d’un développement secondaire et d’un ajustement fin, car la version actuelle « reste encore un peu immature, avec souvent des ralentissements. »

Haut seuil, coûts élevés et risques importants dissuadent le grand public

Outre la dépendance aux grands modèles, la complexité technique, le coût d’utilisation et les risques de sécurité empêchent pour l’instant OpenClaw d’être accessible au grand public.

D’abord, la difficulté de déploiement et d’utilisation. OpenClaw ne propose pas de solution « clé en main » pour une installation simplifiée. Les utilisateurs doivent configurer leur environnement local via la ligne de commande, gérer les dépendances et régler les permissions. Selon des développeurs de MédiTech, tout ce processus requiert une certaine expertise technique, au minimum des compétences en développement, ce qui décourage la majorité des non-techniciens. Bien que des cloud providers comme Alibaba Cloud, Tencent Cloud ou Amazon Web Services proposent des services de déploiement cloud d’OpenClaw, ceux-ci ne permettent pas de contrôler directement l’ordinateur local de l’utilisateur.

Le coût élevé est un autre obstacle. En raison de l’utilisation intensive des grands modèles lors des tâches, la consommation de tokens est énorme, faisant d’OpenClaw un « brûleur de tokens ». Un utilisateur indique à MédiTech : « Avec le modèle Zhipu GLM-4.7, après une vingtaine d’interactions, j’ai dépensé 200 yuans. »

Zhang Lu mentionne aussi qu’avec le modèle DeepSeek, il dépense une dizaine de yuans par jour. Si on passe à un modèle plus puissant, la facture grimpe rapidement, atteignant plusieurs centaines de yuans par jour.

Ce coût élevé limite l’accès à des modèles gratuits ou moins chers, mais cela impacte la performance réelle d’OpenClaw. Certains utilisateurs rapportent qu’ils ont choisi Qwen-8B pour des raisons économiques, mais qu’OpenClaw ne fait que répondre aux questions sans pouvoir exécuter d’actions.

Plus inquiétant encore, les risques de sécurité intrinsèques. OpenClaw, conçu pour « faire » plutôt que pour « discuter », doit disposer de permissions système très élevées pour manipuler fichiers et applications locaux.

Amy Chang, responsable de la sécurité chez Cisco Threat Intelligence, affirme : « D’un point de vue sécurité, OpenClaw est un cauchemar. Il peut exécuter des commandes shell, lire et écrire des fichiers, lancer des scripts sur l’ordinateur de l’utilisateur. Si ces permissions sont mal configurées ou exploitées par des instructions malveillantes, les conséquences peuvent être catastrophiques. »

Jamieson O’Reilly, fondateur de Dvuln, a également mis en évidence cette vulnérabilité : il a découvert une faille permettant à un attaquant d’accéder aux messages privés, identifiants de comptes ou clés API de l’utilisateur, stockés localement. Pire encore, les informations sensibles comme les comptes bancaires ou les API de portefeuilles crypto, stockées en clair pour faciliter l’exécution des tâches, pourraient être vidées en une seconde en cas de piratage.

Peter Steinberger, développeur d’OpenClaw, admet que le projet est une initiative open source amateur, nécessitant une configuration minutieuse pour garantir la sécurité. Il précise : « Ce n’est pas adapté aux utilisateurs non techniques. »