Le nouvel agent IA de Meta incite la plupart de ses nouveaux utilisateurs à revenir une deuxième fois.
Selon des données de Sensor Tower datant de septembre 2026, partagées sur X par Deedy Das, associé chez Menlo Ventures, environ 73 % des personnes ayant installé Muse sont revenues le lendemain.
ChatGPT était à la traîne au départ, mais a pris l’avantage durant la deuxième semaine. Pour les entreprises qui envisagent d’utiliser des agents IA, ces taux de retour indiquent un engagement, mais ne permettent pas d’établir la précision des tâches ni le temps gagné.
ChatGPT prend l’avantage durant la deuxième semaine
Muse a conservé son avance durant la première semaine, mais le chatbot d’OpenAI a progressivement rattrapé son retard. ChatGPT a enregistré un taux de rétention de 41,3 % le lendemain et a dépassé son concurrent entre le 8e et le 9e jour.
Au 14e jour, 26,8 % des nouveaux utilisateurs de ChatGPT revenaient, contre 22,5 % pour Muse. L’analyse de Sensor Tower a suivi les nouvelles installations d’applications mobiles dans 81 pays, en comparant la rétention à différents moments au cours des deux premières semaines.
Muse gagne des millions d’utilisateurs tandis que les outils professionnels se développent
Lancé le 8 septembre, l’assistant comptait plus de 4 millions d’utilisateurs hebdomadaires à la fin du mois, selon des chiffres internes obtenus par The Information.
Meta a également introduit des fonctionnalités professionnelles en parallèle de l’expérience grand public. L’ annonce du 29 septembre destinée aux petites entreprises de Meta listait des connecteurs pour Shopify, Intuit QuickBooks, Slack et d’autres outils utilisés par les entreprises pour gérer leurs activités.
Les activités professionnelles comprennent l’examen des chiffres de vente et la préparation de communications destinées aux clients. Les développeurs disposent d’une offre distincte dans Muse Code, qui étend les produits d’agent de l’entreprise au développement logiciel. Ces deux offres s’inscrivent dans l’intérêt croissant pour les agents IA capables de travailler entre plusieurs applications.
Ce qu’a constaté eWeek : les retours répétés ne prouvent pas la productivité
La documentation de Muse de Meta indique que l’agent peut continuer à travailler après la fermeture de l’application et demander une approbation avant d’effectuer des actions sensibles, comme envoyer un e-mail ou effectuer un achat.
Ce fonctionnement donne aux utilisateurs plusieurs raisons possibles de revenir : confier un nouveau travail, examiner les résultats ou approuver une action en attente. Les chiffres de rétention ne permettent pas, à eux seuls, de distinguer ces activités.
Pour les entreprises, un retour peut refléter un travail utile qui se poursuit ou le temps consacré à vérifier et corriger les résultats. Évaluer Muse nécessite donc de mesurer la précision des tâches et le temps consacré par les employés à leur vérification, en parallèle de la poursuite de l’utilisation.
Testez Muse sur le travail de votre équipe avant de l’adopter
Les taux de rétention indiquent la proportion de nouveaux utilisateurs qui reviennent certains jours après avoir installé une application. Si vous envisagez d’utiliser Muse dans votre entreprise, vérifiez avec quelle fiabilité il accomplit les tâches récurrentes et combien de temps les employés consacrent à la vérification des résultats.
Un chef d’entreprise pourrait demander à Muse de préparer des e-mails destinés aux clients le matin, puis revenir plus tard pour les vérifier et les approuver. Effectuer ce processus en quelques minutes pourrait faire gagner du temps. Passer une heure à corriger des brouillons inexacts raconterait une tout autre histoire.
Les entreprises qui testent l’agent peuvent évaluer trois aspects avant d’étendre son utilisation.
- Poursuite de l’utilisation après la première semaine. Effectuez un essai de deux semaines et suivez la fréquence à laquelle les employés lui confient de nouvelles tâches. Les performances initiales de Muse par rapport à ChatGPT montrent pourquoi l’intérêt suscité le premier jour ne suffit pas à établir une adoption durable.
- Réussite des tâches. Notez à quelle fréquence les tâches sont terminées correctement sans corrections importantes. Les benchmarks de l’IA d’entreprise ont montré que des résultats convaincants ne produisent pas toujours des résultats corrects.
- Temps consacré par les employés et approbations. Mesurez le temps que le personnel passe à vérifier le travail terminé et à autoriser des actions. Comparez ce nombre d’heures au temps nécessaire pour effectuer manuellement les mêmes tâches, et maintenez des contrôles d’approbation humaine pour les activités sensibles.
Le taux de retour élevé de Muse donne aux entreprises une raison d’examiner cette technologie. Des résultats précis et un gain de temps net, associés à des contrôles d’approbation appropriés, constitueraient une base plus solide pour intégrer Muse aux opérations courantes.
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