Hark présente Handoff, un agent peu coûteux pour accomplir des tâches sur le Web

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Hark’s Handoff computer-use agent is designed to navigate websites and complete online tasks on a user’s behalf. Image: Hark

Aug 6, 2026
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Hark, la start-up spécialisée dans l’IA fondée par Brett Adcock, le fondateur de Figure AI, a dévoilé Handoff, un agent capable d’utiliser un ordinateur et conçu pour accomplir des tâches en ligne en manipulant des sites web comme le ferait un utilisateur humain.

L’entreprise affirme que Handoff peut gérer des tâches comme commander à manger, réserver des vols, faire des achats en ligne, réserver une table au restaurant, rechercher des informations et gérer des processus de recrutement. Plutôt que de s’appuyer sur les API des sites web, l’agent interagit directement avec les navigateurs en cliquant, en saisissant du texte et en faisant défiler les pages.

Hark estime que cette approche est nécessaire, car la plupart des sites web ne proposent pas d’API publiques permettant aux systèmes d’IA d’effectuer des tâches. L’entreprise estime que moins d’un site web sur 1 000 fournit des API publiques, ce qui laisse les agents d’IA avec peu de moyens d’interagir avec de nombreux services du quotidien.

Hark a déclaré avoir interrogé des utilisateurs pendant près de 3 millions de minutes de temps d’écran et constaté que 74,9 % de cette durée était passée dans des navigateurs, faisant de la navigation web un défi majeur pour les assistants IA

Fonctionnement de Handoff

Pour chaque demande, Hark crée un environnement informatique virtuel dédié avec son propre navigateur, son système de fichiers et son terminal. Les utilisateurs peuvent connecter leurs comptes existants, ce qui permet à Handoff d’utiliser des informations enregistrées comme leurs adresses, leurs préférences et leur historique.

Contrairement aux outils d’automatisation traditionnels fondés sur des processus fixes, Hark affirme que Handoff est conçu pour s’adapter aux sites web qui évoluent, aux fenêtres pop-up, aux publicités et autres obstacles qui compliquent l’utilisation d’Internet par les systèmes automatisés.

Hark a indiqué que l’agent avait été entraîné après la phase de pré-entraînement au moyen d’un affinement supervisé et de l’apprentissage par renforcement. L’entreprise est depuis passée à une phase d’entraînement intermédiaire et prévoit de commencer le pré-entraînement plus tard cette année. Les résultats de Handoff se composent d’actions comme des mouvements du curseur et des entrées au clavier, plutôt que de simples réponses textuelles.

Résultats des benchmarks et questions sur les performances

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Hark affirme que Handoff a obtenu des résultats de premier plan sur plusieurs benchmarks d’utilisation des navigateurs, notamment le classement de l’évaluation humaine Online-Mind2Web.

L’entreprise a déclaré que Handoff avait obtenu un score de 97,7 sur Online-Mind2Web, devant les 92,8 de GPT-5.4 et les Claude Opus 4.8, qui a obtenu 84,1. Hark a également indiqué que son système avait devancé GPT-5.4 de 8 points en moyenne et Opus 4.8 de 2 points sur trois benchmarks de navigation web.

Cependant, certaines comparaisons comportent des limites. VentureBeat a souligné que les tests de Hark comparaient Handoff à des modèles de génération antérieure. Hark a également précisé que son benchmark WebTailBench et ses évaluations internes avaient été réalisés avec son propre dispositif de test.

Le résultat de l’entreprise le plus solidement étayé par une évaluation externe provient d’Online-Mind2Web, où Hark affirme que Handoff détient actuellement le meilleur score. Mais dominer un benchmark ne garantit pas nécessairement de meilleures performances dans toutes les situations réelles, et les résultats plus larges n’ont pas été reproduits indépendamment.

La baisse des coûts pourrait être le principal atout de Hark

Au-delà des performances, Hark présente Handoff comme une alternative moins chère aux principaux modèles d’IA.

L’entreprise affirme que son agent offre des performances pour un coût en jetons nettement inférieur à celui des modèles concurrents de pointe. Hark a indiqué des tarifs de 0,18 dollar US par million de jetons en entrée et de 2,37 dollars US par million de jetons en sortie, contre des tarifs plus élevés pour les modèles de grands fournisseurs d’IA.

Si les affirmations concernant les tarifs et la fiabilité se vérifient, Handoff pourrait séduire les entreprises qui cherchent à automatiser des tâches numériques répétitives sans supporter les coûts élevés des infrastructures d’IA haut de gamme. Toutefois, les tarifs par jeton ne rendent pas compte à eux seuls du coût total d’exécution d’une tâche dans un navigateur, notamment en raison des nouvelles tentatives et de l’infrastructure nécessaire.

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Le défi : gagner la confiance des utilisateurs

Les agents navigateurs se heurtent à un obstacle différent de celui des chatbots : les utilisateurs doivent leur faire confiance pour effectuer de vraies actions.

Un assistant IA qui résume des informations présente relativement peu de risques. En revanche, un agent qui se connecte à des comptes, sélectionne des achats ou envoie des messages nécessite des garanties plus solides en matière de sécurité, de confidentialité et de prévention des erreurs.

Hark affirme que Handoff peut accéder de manière sécurisée aux comptes connectés, mais l’entreprise n’a pas encore détaillé publiquement les mesures de protection de ces comptes. Handoff reste également une préversion de recherche, dont la disponibilité devrait être élargie d’ici la fin de l’été.

La prochaine phase montrera si les utilisateurs sont prêts à confier leurs tâches quotidiennes à des agents autonomes. Pour Hark, la technologie est peut-être impressionnante, mais son adoption à grande échelle dépendra moins des scores obtenus aux benchmarks que de la confiance des utilisateurs dans la capacité d’un système d’IA à prendre des décisions au sein de leurs comptes personnels.

À lire également : Hark n’est pas la seule entreprise à vouloir faire sortir l’IA du cadre de la conversation pour l’amener vers le travail autonome. Découvrez comment ChatGPT Work d’OpenAI gère des tâches professionnelles en plusieurs étapes à l’aide d’outils et de données professionnels connectés.

Aminu Abdullahi

Aminu Abdullahi is a B2C and B2B technology and finance writer with more than six years of experience covering enterprise IT, cybersecurity, cloud computing, artificial intelligence, fintech, business software, and emerging technologies. His work has appeared in publications including TechRepublic, eWEEK, Channel Insider, Geekflare, Enterprise Networking Planet, eSecurity Planet, CIO Insight, and Webopedia. With a technical background in computer science, he specializes in translating complex technology topics into clear, accessible content for business leaders and decision-makers.

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