Anthropic transforme Cowork en usine d’automatisations

Anthropic ne se contente plus de faire de Claude un bon interlocuteur. Avec des plug-ins « agentiques » dans Cowork, l’outil vise une promesse plus opérationnelle : déléguer des tâches complètes, de bout en bout.

Pour les entreprises, l’enjeu est simple : transformer des routines (briefs, triage, synthèses) en exécutions reproductibles, avec des commandes prêtes à l’emploi. Voici comment installer, configurer et lancer trois automatisations concrètes, puis les sécuriser.

Comprendre ce que change anthropic avec un plug-in « agentique »

Cowork se distingue d’un chat classique par la délégation. L’idée n’est pas « poser une question », mais confier un objectif que Claude va traiter en plusieurs étapes : planifier, agir, puis vérifier le résultat.

Dans les faits, Anthropic cherche à faire de Cowork une couche d’exécution au-dessus de vos outils, plutôt qu’une simple interface de conversation. TechCrunch décrit ce virage vers des plug-ins capables de déclencher des actions et des flux de travail complets, au-delà de la génération de texte présentation sur TechCrunch .

Un plug-in assemble quatre briques, pensées pour être réutilisées par une équipe :

• compétences (skills) : des instructions et règles métier, rédigées pour cadrer le travail ;
• connecteurs (connectors) via le protocole de contexte de modèle (Model Context Protocol, MCP) : des passerelles vers vos outils et vos données ;
• commandes barre oblique (slash commands) : des raccourcis du type « /brief_campagne » qui lancent un flux ;
• sous-agents (sub-agents) : des « Claude spécialisés » sur un rôle ou une tâche précise.

En pratique, cette approche réduit le « prompting artisanal ». Au lieu que chacun invente ses consignes, l’entreprise encode ses attentes une fois, puis les réapplique.

Pré-requis et périmètre : ce qu’il faut savoir avant d’industrialiser

Côté accès, Cowork passe par Claude Desktop sur macOS, avec des offres payantes compatibles. Anthropic le positionne encore comme une préversion de recherche (« research preview »), ce qui implique des limitations fonctionnelles et de gouvernance guide de démarrage Cowork .

À court terme, trois points comptent pour une équipe :

D’abord, les plug-ins sont stockés localement, sur la machine de l’utilisateur. Anthropic évoque une future distribution centralisée à l’échelle d’une organisation, mais ce n’est pas encore le mode standard détails pour les offres Team et Enterprise .

Ensuite, Cowork est moins « collaboratif » qu’un outil de projet. On automatise bien des tâches, mais le partage, la traçabilité et les contextes communs restent limités.

Enfin, la consommation peut grimper vite, car une tâche multi-étapes fait lire, écrire et vérifier. Des retours d’usage soulignent ce coût d’exécution plus élevé que sur un simple chat, à anticiper dans le pilotage retour d’expérience sur la consommation .

Dans ce contexte, la règle d’or de gouvernance est non négociable : créer un dossier de travail dédié. Ne donnez jamais l’accès par défaut à des répertoires sensibles ou trop larges.

Installer un plug-in dans Cowork, sans se perdre dans les options

Étape 1 : choisir un plug-in et vérifier son contenu

Commencez par un modèle existant, plutôt que par un développement sur mesure. Anthropic met à disposition une collection de plug-ins modèles en open source, utile pour comprendre la structure et adapter vos règles internes dépôt de plug-ins « knowledge work » .

Ouvrez le « manifeste » du plug-in (le fichier de description). Il doit indiquer les commandes disponibles, les connecteurs attendus, et les sous-agents éventuels.

Étape 2 : installer dans l’interface Cowork et contrôler les permissions

Dans Claude Desktop, ouvrez Cowork puis la section des plug-ins. Installez le plug-in choisi et inspectez immédiatement deux points :

Les permissions fichiers, d’abord. Limitez l’accès à un seul dossier de travail, créé pour l’occasion.

Les outils externes, ensuite. Ne validez pas un connecteur si vous ne comprenez pas quelles données seront accessibles.

Étape 3 : activer un connecteur MCP et tester la connexion

Le protocole de contexte de modèle (Model Context Protocol, MCP) sert à relier Claude à des services externes. L’intérêt est d’éviter les copier-coller de données, tout en cadrant l’accès.

Pour les équipes, le test est simple : lancez une commande de lecture « inoffensive » qui interroge un petit périmètre (un projet, un dossier, un échantillon). Vérifiez ce que l’agent voit réellement avant d’élargir.

Étape 4 : personnaliser les compétences en Markdown

C’est ici que l’entreprise reprend la main. Modifiez les compétences : ton de marque, règles de validation, formats de sortie, et vocabulaire maison.

Un bon réflexe consiste à ajouter des critères qualité très concrets. Par exemple : « toujours citer les sources internes utilisées » ou « produire une synthèse en 10 lignes puis un détail ».

Étape 5 : tester en « bac à sable », puis itérer

En pratique, ne lancez pas un premier essai sur un dossier réel. Faites un test sur un jeu de fichiers duplicata, et imposez une validation humaine avant toute suppression.

Trois flux de travail prêts à l’emploi, pilotés par des slash commands

Marketing : produire un brief de campagne et un calendrier éditorial

Objectif : obtenir un brief exploitable en réunion, puis un calendrier de contenus sur deux à quatre semaines.

Entrées nécessaires : description produit, client idéal, contraintes de marque, canaux prioritaires, et éventuellement performances passées.

Commande type : « /brief_campagne » puis « /calendrier_contenus ». Le livrable attendu inclut angle, messages clés, formats, séquence de publication et indicateurs de succès.

Variantes utiles : adaptation par pays, déclinaisons publicités et courriels, et règles de conformité. Des exemples orientés marketing montrent comment Cowork peut structurer ce type de production, à condition de cadrer les entrées et la forme de sortie retours d’usage marketing .

Support : trier des tickets et proposer des réponses cohérentes

Objectif : réduire le temps de triage et homogénéiser les réponses, sans retirer la main aux agents.

Entrées nécessaires : export de tickets, règles de priorité, ton support, cas d’escalade. Idéalement, une base de connaissances interne accessible.

Commande type : « /triage_tickets » pour classer par urgence et détecter des doublons, puis « /brouillon_reponse » pour proposer des réponses structurées.

Toutefois, le point clé est l’escalade humaine. Les cas « risque juridique », « sécurité » ou « données personnelles » doivent sortir du flux automatique.

Produit : synthétiser les retours et écrire des user stories

Objectif : transformer du bruit (tickets, entretiens, notes) en décisions actionnables.

Entrées nécessaires : feedback client, demandes support, notes d’entretiens, documents produit existants.

Commande type : « /synthese_feedback » puis « /user_stories ». Attendez une sortie avec thèmes, verbatims, hypothèses, impact, et propositions d’items structurés.

En pratique, cela aide surtout quand le produit croule sous des signaux dispersés. L’agent accélère la consolidation, mais ne remplace pas l’arbitrage.

Templates de prompts copiables pour fiabiliser l’exécution

Le bon usage consiste à standardiser vos demandes, comme vous standardiseriez un modèle de compte rendu. Même avec des plug-ins, un cadrage clair évite les résultats « jolis mais inutiles ».

Template « Brief » :

Objectif : [ce que je veux décider ou produire]
Sources : [dossiers, outils, liens internes autorisés]
Contraintes : [ton, interdits, mentions légales, géographie]
Format de sortie : [sections attendues, longueur, tableau si besoin]
Critères de qualité : [vérification, cohérence, citations, limites]

Template « Exécution contrôlée » :

Avant d’agir, propose un plan en étapes et demande validation.
Ne supprime ni ne déplace de fichiers sans confirmation explicite.
Si une information manque, pose au maximum 3 questions.

Template « Sortie structurée » :

Retourne : 1) un résumé en 8 lignes, 2) un tableau de décisions, 3) une liste de tâches prêtes à copier, 4) les sources consultées.

Sécurité et garde-fous : le passage obligé avant la mise en production

Le risque principal est l’injection d’instructions (prompt injection), via des pages web ou des documents qui contiennent des consignes malveillantes déguisées. Dans Cowork, l’enjeu est plus sensible car l’agent peut agir sur des fichiers, pas seulement répondre.

Anthropic insiste sur des usages prudents et détaille des recommandations de sécurité, notamment sur les permissions et la prudence face aux contenus non fiables conseils de sécurité Cowork .

Points de vigilance :

• appliquer le principe du moindre privilège : un dossier, une mission, puis fermeture de l’accès ;
• travailler dans un répertoire dédié, avec sauvegarde simple et régulière ;
• exiger une confirmation humaine pour toute suppression ou modification en masse ;
• tenir un journal interne : quoi a été lu, quoi a été créé, quoi a été déplacé.

Ce qu’il vaut mieux éviter, pour l’instant : données réglementées, secrets d’authentification, et données personnelles identifiantes (PII) sans cadre de contrôle et de traçabilité.

Coûts et réalité terrain : quand Cowork vaut vraiment le coup

Cowork devient intéressant quand une tâche demande plusieurs passages : collecte, mise en forme, vérification, puis livraison. Ce sont précisément ces boucles qui consomment plus de ressources de calcul, donc plus de jetons.

Pour les équipes, trois stratégies simples améliorent le rapport coût/gain. D’abord, regrouper plusieurs demandes dans une même session, plutôt que relancer dix fois. Ensuite, réserver Cowork aux tâches longues et répétitives, et garder le chat pour le ponctuel. Enfin, mesurer ce qui compte : minutes économisées, baisse d’erreurs, homogénéité des livrables.

Dans ce contexte, le bénéfice le plus durable n’est pas la vitesse brute. C’est la standardisation : un flux bien configuré produit des livrables comparables, même quand l’équipe change.

Conclusion

Les plug-ins agentiques font franchir à Claude un cap vers l’automatisation reproductible. On s’approche d’un « processus standard encodé en consignes », plus facile à partager qu’une collection de messages.

Toutefois, la simplicité dépend moins de la magie du modèle que de la configuration et de la discipline d’accès aux données. La bonne approche consiste à démarrer sur un flux récurrent à faible risque, documenter les règles, mesurer le gain, puis étendre quand la gouvernance centralisée sera mûre.