J’ai transformé mon PC en développeur IA avec OpenClaw (et voici combien ça me coûte vraiment)

Il y a deux mois, j’ai installé OpenClaw sur mon PC de gamer, après un tutoriel Clubic qui m’avait scotché. Depuis, j’ai l’impression d’avoir embauché un développeur à demeure : il code à ma place, configure des choses que je n’aurais jamais su faire, et m’explique ce qu’il fabrique quand je le lui demande. Le rêve. Enfin, presque. Parce que ça a un prix, en temps comme en argent.

Petit retour en arrière pour comprendre pourquoi ça me touche autant. J’ai grandi sous Linux, de mes 10 à mes 18 ans. À l’époque, je montais des sites en HTML et en CSS (jamais de PHP, c’était au-dessus de mes forces), je bidouillais des thèmes WordPress, et j’avais même fait la piscine de l’école 42. J’avais été pris pour la suite, avant de continuer mes études de droit et de filer vers le journalisme, puis vers Frandroid en 2014.

Bref, j’ai toujours su bricoler. Coder vraiment, non. Et cette frustration-là, je la traîne depuis vingt ans.

C’est exactement cette frustration qu’OpenClaw a fait sauter. Je lui décris ce que je veux en français, parfois à l’oral, et il le construit. Quand je ne comprends pas une manip, je lui demande, et il m’explique sans jamais me faire sentir que la question est bête. On dirait du pair-programming avec un développeur senior infiniment patient. Sauf qu’il bosse pendant que je fais autre chose. C’est vraiment ça, le déclic.

Et avant d’entrer davantage dans le vif du sujet, sachez qu’OpenClaw sait à peu près tout faire : créer une application, un site web, une newsletter, brainstormer sur des projets, rédiger des résumés, des notes, chercher des informations, vous aider à mettre en place une domotique connectée à la maison, etc. Bref, optimiser votre quotidien, aussi bien professionnel (avocats, développeurs, médecins, journalistes, etc.), mais aussi personnel. Et ça, ça parle à tout le monde je pense.

OpenClaw, c’est quoi au juste ?

OpenClaw est un agent IA open source, lancé fin 2025 par le développeur autrichien Peter Steinberger. Le projet a d’abord porté le nom de Clawdbot, avant d’être rebaptisé Moltbot (après une plainte d’Anthropic sur la marque, trop proche de « Claude »), puis OpenClaw.

Et il a explosé : il a dépassé les 370 000 étoiles sur GitHub, dépassant React en rythme de croissance et Linux en téléchargements selon Nvidia. Le patron de Nvidia, Jensen Huang, l’a même qualifié de « sortie logicielle la plus importante de tous les temps ». Signe que le sujet est sérieux : OpenAI a débauché son créateur pour diriger sa division agents personnels.

La différence avec un ChatGPT ou un Claude.ai classique tient en un mot : l’autonomie. Un chatbot répond, puis attend. Un agent, lui, agit. OpenClaw a accès à votre terminal, à vos fichiers, à votre navigateur, à vos API.

Il peut donc lancer un script, surveiller vos e-mails ou vous envoyer un résumé sur Discord pendant que vous dormez. D’où le surnom qui lui colle à la peau dans la communauté : « Claude avec des mains ».

Je ne vais pas refaire ici le tutoriel d’installation : Clubic l’a déjà fait, en français et dans le détail, pour Windows, macOS et Linux. Mon propos est ailleurs. Je veux raconter ce que ça change, concrètement, quand on n’est pas développeur et qu’on a toujours rêvé de l’être.

Pour aller plus loin
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Mes débuts ont été laborieux

Soyons honnêtes : ça n’a pas été fluide tout de suite. Quand je m’y suis mis, OpenClaw était plus jeune et moins mature, et je faisais tourner l’agent sur GPT-4. Résultat : environ quatre heures d’installation et de réglages, ponctuées d’incompréhensions à répétition.

L’agent partait dans la mauvaise direction, exécutait des commandes à côté, et il fallait sans cesse le reprendre. À ce stade, le récit de Colin Golberg sur Clubic (son agent autonome, qui tournait sur Claude, anticipait ses besoins et bossait pendant qu’il dormait) me semblait à des années-lumière de mon expérience.

Et puis une grosse mise à jour d’OpenClaw est arrivée, doublée du passage à GPT-5.5 comme orchestrateur. D’un coup, tout s’est débloqué. La même installation se boucle aujourd’hui en moins d’une heure, et l’agent ne se perd plus. J’ai vécu, à mon tour, exactement ce que décrivait Colin.

La leçon est limpide : le modèle qui sert de cerveau (l’orchestrateur, celui qui comprend la demande et répartit le travail entre les outils) change toute l’expérience. Avec un modèle faible aux commandes, on perd son temps ; avec le bon, l’agent devient un vrai collaborateur.

Autre atout que j’ai mis du temps à mesurer : ce cerveau, on peut en changer à la volée. Le modèle n’est qu’une pièce interchangeable ; toute la mémoire, les outils et la configuration de l’agent, eux, restent en place quel que soit le fournisseur branché derrière.

Si un nouveau modèle débarque et se révèle meilleur, je bascule dessus du jour au lendemain sans rien perdre de ce que l’agent a appris. Chez moi, GPT-5.5 fait l’orchestrateur, GPT-5.4 mini exécute les tâches déléguées, et Gemini 3.1 Pro sert de roue de secours, en cas de panne comme lorsque j’ai épuisé mon quota de jetons. Cette indépendance vis-à-vis d’un fournisseur unique, aucune appli grand public ne l’offre vraiment.

Le plus long, désormais, ce n’est plus la technique. C’est d’apprendre à l’agent qui vous êtes. Et là, pas de formulaire à remplir : un long message vocal où je raconte qui je suis et ce que je veux faire avec mon agent, ce que j’attends de lui, quelques réponses à ses questions, et il en sait déjà assez pour calibrer son aide sur mes besoins.

Ma veille électrique tourne (presque) toute seule

Mon métier, chez Frandroid, c’est en grande partie la voiture électrique. Et qui dit veille dit heures passées à éplucher des dizaines de sources chaque jour. C’est précisément ce que j’ai confié à Doloria (c’est le nom que j’ai donné à mon agent).

Aujourd’hui, plusieurs fois par jour, je reçois sur un salon Discord dédié un briefing trié et hiérarchisé de l’actualité du secteur, Europe, États-Unis et Chine compris, avec déduplication des sujets et un scoring éditorial qui remonte ce qui compte vraiment pour Frandroid.

Le lundi matin, l’agent rattrape même tout ce qui est tombé depuis le vendredi soir. Je n’aurais jamais su écrire seul les scripts de collecte qui font tourner tout ça. Doloria les a codés, testés, débogués et optimisés à ma place. Et corrigés au fil de mes retours quand le tri partait trop vers la technique ou la Chine.

Le gain est double. Du temps, d’abord : une veille qui me prenait des plages entières se résume désormais à lire un récap déjà classé. Et une liberté nouvelle, ensuite. Comme je pilote l’agent depuis Telegram et Discord (depuis mon téléphone ou ordinateur), je n’ai plus besoin de rester scotché à mon écran : je lui envoie une consigne, je vaque à autre chose, je relis sa réponse plus tard.

J’ai même réglé deux ou trois bricoles à la voix, depuis mon vélo. Ça paraît anecdotique. Ça change tout : je fais des choses que j’aurais sans cesse repoussées autrefois, par manque de créneau dédié.

Tout ce que je n’aurais jamais su faire seul

La veille n’est que la partie visible. Pour qu’elle tourne bien, Doloria a mis en place tout un attirail que je serais incapable de monter seul. Ou alors au prix de dizaines d’heures de tutoriels. À chaque fois, le schéma est le même : je décris le résultat voulu, l’agent trouve le chemin, et si je demande pourquoi, il m’explique.

Il s’est d’abord donné une vraie mémoire. Au lieu de repartir de zéro à chaque session, il retient mes projets, mes préférences, ce qu’on s’est dit il y a trois semaines, via un moteur de recherche local. Mieux : il a installé de quoi l’accélérer sur ma carte graphique (Nvidia RTX 4070 Ti SUPER), faisant passer certaines requêtes de plus de soixante secondes à quelques secondes. Le gain est technique, mais surtout pratique : l’assistant cesse d’être amnésique.

Il a aussi rendu les messages vocaux exploitables. Je lui parle, il transcrit. Et plutôt que d’envoyer mon audio à un service en ligne, il a basculé la transcription en local sur ma machine. Gain de confidentialité, gain de vitesse (deux secondes de latence via le GPU, 6 secondes en utilisant le CPU), et zéro coût au passage. Sauf l’électricité à la maison.

Côté modèles, enfin, il jongle tout seul : un modèle puissant pour réfléchir et orchestrer (GPT-5.5), des modèles plus légers, parfois installés en local (Qwen 3 coder) et gratuits, pour les petites tâches mécaniques. Gain de rapidité, gain d’argent.

Il a même lancé un audit de sécurité et resserré la configuration après une alerte sur la chaîne d’approvisionnement npm (que j’utilise via WSL sur Windows), là encore sans que j’aie eu besoin de savoir ce qu’était un audit de sécurité.

Dernier exemple, et pas le moins utile : la recherche sur le web. J’ai branché Tavily, un service gratuit qui permet à l’agent d’aller chercher lui-même des informations en ligne (on peut aussi lui adjoindre Perplexity, payant, pour des résultats plus poussés). L’intérêt est subtil, mais réel.

Quand vous interrogez ChatGPT, Claude ou Gemini, leur accès au web est souvent bridé : de plus en plus de sites bloquent ces robots pour éviter qu’ils n’aspirent leur contenu. Avec son propre moteur de recherche, mon agent accède, lui, à la quasi-totalité des sources. Du coup, je gagne en précision et en confiance dans ce qu’il me ramène. Et bien entendu, je lui ai demandé de me montrer les sources à chaque fois qu’il affirme quelque chose.

Petit avertissement avant d’aller plus loin : OpenClaw a aussi attiré l’attention des chercheurs en sécurité. Cisco a documenté début 2026 une compétence tierce qui exfiltrait silencieusement des données, et un audit communautaire de ClawHub (le dépôt officiel de skills) a trouvé environ 12 % de modules contenant du code malveillant. Le projet vit, se durcit, mais on ne confie pas son terminal à n’importe quel script trouvé en ligne.

Un pouvoir qui n’est pas à mettre entre toutes les mains

Reste qu’un agent avec un accès complet à votre machine, ce n’est pas un jouet. J’ai voulu l’enfermer dans une « sandbox » Docker (un environnement censé l’isoler du reste du système). Mauvaise surprise : dans ma configuration, cette isolation s’est révélée trompeuse, certaines commandes continuant à s’exécuter directement sur ma machine. Croire qu’on est protégé alors qu’on ne l’est pas, c’est le pire des deux mondes.

Là où c’est rassurant, c’est que Doloria m’a aidé à comprendre cette limite. Comme il est installé sur la machine, il en connaît parfaitement la configuration : je peux lui demander ce qui est réellement isolé, ce qui ne l’est pas, et quels risques je prends. C’est paradoxal, mais l’outil le plus à même de vous expliquer ses propres dangers, c’est lui.

Attention quand même : on ne lance pas un agent en mode « autonomie totale » dès le premier jour. On commence prudent, on élargit ensuite. Dans les commentaires du guide Clubic, un lecteur rappelle d’ailleurs l’épisode d’un utilisateur dont l’agent aurait supprimé des dossiers. Le garde-fou existe, encore faut-il le poser : c’est possible, facilement, en faisant un vocal ou un message à mon agent. Qui lance ensuite des centaines de lignes de code nécessaires.

Combien ça coûte, vraiment ?

C’est la question qui fâche, et c’est là que les chiffres deviennent intéressants. OpenClaw est gratuit et open source. Ce qui coûte, c’est le modèle d’IA qu’on branche dessus. J’ai donc demandé à Doloria d’estimer, sur ma seule dernière semaine d’utilisation et en s’appuyant sur le volume réel de jetons échangés, ce que ça donnerait si je payais tout au compteur via une API (les montants ci-dessous sont en dollars, comme il les a calculés).

Le résultat fait réfléchir. Sur GPT-5.5, le même volume reviendrait à environ 350 $ par mois ; à 175 $ sur GPT-5.4 ; et à 50 à 55 $ sur le petit GPT-5.4 mini, « mais pas assez bon pour tout mettre dessus », précise l’agent. Côté Claude, à volume égal, il table sur environ 340 $ par mois pour Opus 4.7/4.8, 205 $ pour Sonnet 4.6, et 70 $ pour Haiku 4.5 (là aussi cantonné aux tâches simples).

À titre de comparaison, je paie aujourd’hui un simple abonnement ChatGPT Plus, autour de 22 € par mois. Autrement dit, pour mon usage, la formule au forfait me revient des dizaines de fois moins cher que l’API. Le hic, c’est que je vais bientôt taper les limites de cet abonnement, et que je vais probablement devoir monter en gamme.

Et impossible de me rabattre sur Claude au forfait : Anthropic bloque depuis le 4 avril 2026 les accès de ses abonnements Pro et Max en dehors de ses propres applications, ne laissant que l’API, beaucoup plus chère à l’usage intensif.

D’où mon idée pour la suite : faire tourner une partie du travail en local gratuitement, sur ma machine, pour exécuter les commandes simples et garder un gros modèle cloud uniquement comme chef d’orchestre.

Et Doloria ne s’arrête pas à l’addition. Quand je me suis demandé s’il valait mieux faire écrire mon code en local ou dans le cloud, c’est lui qui a tranché, en menant le benchmark tout seul.

Il a calculé le coût de chaque option, la vitesse en jetons par seconde, et la taille maximale de modèle que ma carte graphique peut encaisser, en connaissant parfaitement mes besoins comme les limites de ma machine.

Avoir un assistant qui audite sa propre configuration pour me conseiller, c’est exactement ce qui me manquait du temps où je bidouillais seul, à tâtons.

Sur quelle machine se lancer ?

Bonne nouvelle : OpenClaw s’installe sur à peu près n’importe quelle machine, même modeste. Chez moi, il tourne dans un environnement Linux (WSL) greffé sur mon Windows 11, avec une RTX 4070 Ti Super et ses 16 Go de mémoire vidéo. La règle est simple : plus la machine est puissante, plus on peut faire tourner de modèles en local, et donc plus on réduit la facture cloud. Mon installation a ses limites : 16 Go de VRAM, et un PC qui doit rester allumé en permanence, ce qui pèse sur la consommation.

Pour qui veut une machine dédiée, taillée pour l’IA locale, les options ne manquent plus. Le Mac mini et sa mémoire unifiée sont devenus la référence du genre. Le Minisforum AI X1 Pro, avec sa puce Ryzen qui partage la DDR5 en mémoire vidéo, est une alternative maligne et abordable. Plus ambitieux, le Framework Desktop vise le même public, et tout en haut du panier, un mini-PC IA comme le DGX Spark de NVIDIA, ici dans sa version Dell, embarque carrément 128 Go de mémoire unifiée pour faire tourner de gros modèles en local.

À l’inverse, pour les budgets serrés, un Jetson Orin Nano de NVIDIA fait le job, mais avec 8 Go de VRAM seulement, vite limitant. Quoi qu’il en soit, pour découvrir l’outil, inutile d’investir : le gros du cerveau peut tourner dans le cloud, et votre machine actuelle suffit. Il est même possible de louer un mini serveur dans un data center (un VPS) et de faire tourner OpenClaw dessus, pour n’avoir aucun ordinateur allumé en permanence à la maison.

Quelle différence avec ChatGPT, Claude ou Gemini ?

C’est la question qu’on me pose le plus souvent : la différence avec ChatGPT, Claude ou Gemini. La réponse tient surtout en un mot : la connaissance qu’il a de moi.

ChatGPT, Claude ou Gemini repartent peu ou prou de zéro à chaque conversation. Mon agent, lui, garde tout en mémoire, accède à mes fichiers et agit directement sur ma machine. Il sait sur quels projets je travaille, comment j’aime qu’on me réponde, ce qu’on s’est dit la semaine dernière. Le gain de pertinence est flagrant.

Ces plateformes ont, c’est vrai, rattrapé une partie du retard : elles proposent désormais de la mémoire, des projets, des connecteurs vers vos outils. Mais ça reste, à mon sens, plus limité. En particulier sur la mémoire, qui demeure cloisonnée et moins fine que celle d’un agent qui vit chez vous, au contact de vos fichiers. Et c’est précisément sur ce terrain, la mémoire et la continuité, que mon installation vient de franchir un cap. Grâce à un second agent.

Et ça ne s’arrête pas là

Si je vous raconte tout ça aujourd’hui, c’est que je viens déjà de passer à l’étape supérieure. Il y a une semaine, j’ai installé Hermes, un second agent, que j’ai interconnecté avec OpenClaw.

Les deux se coordonnent désormais comme une petite rédaction technique : l’un collecte, prépare et exécute, l’autre structure, synthétise et rédige, le tout en s’échangeant des documents via un dossier partagé et en se mentionnant sur Discord.

L’idée d’avoir deux IA qui se passent le relais sur un même projet a quelque chose de vertigineux, et ça ouvre des usages que je n’avais pas imaginés. Je peux vous dire que le moment où j’ai été témoin d’un échange entre mes deux IA sur Discord, ça m’a fait un petit frisson dans le dos. J’y consacrerai un prochain article, parce que ça mérite bien mieux qu’un paragraphe.

Quand une IA en répare une autre

L’anecdote qui m’a le plus bluffé date de cette semaine. Après un redémarrage nocturne de mon PC, Hermes a refusé de se relancer. Impossible de le remettre en route, et j’étais déjà en retard pour mon train.

Une fois installé dans le TGV, plutôt que de laisser tomber, j’ai sorti mon téléphone et demandé à Doloria, via un simple message Telegram, de réparer l’installation d’Hermes. Quelques minutes plus tard, il avait identifié le fichier fautif, l’avait corrigé, et Hermes était reparti. Depuis le train, sans que je touche à quoi que ce soit.

Le plus fou, c’est la suite. J’ai demandé à Dolormes (le nom de mon agent côté Hermes) d’enquêter sur la panne. Verdict : l’installation n’était pas à jour, et une mise à jour corrigeait précisément ce bug.

Sauf que Doloria, lui, n’avait pas attendu : il avait patché le fichier « à la main » pour rétablir le fonctionnement, sans même passer par cette mise à jour. Une IA qui dépanne l’installation d’une autre, à distance, pendant que je ne faisais rien… ça en dit long sur la puissance de ces outils. Et on n’en est qu’au début.

Faut-il se lancer ?

Je ne vais pas vous mentir avec un verdict tout fait. OpenClaw est un outil encore jeune : il faut accepter de surveiller des logs, de redémarrer un service de temps en temps, de garder un œil sur sa consommation de jetons, et de poser des garde-fous sérieux avant de lui lâcher la bride. Ce n’est pas un produit grand public clé en main, pas encore.

Mais pour le bidouilleur que je suis, c’est l’outil qui a fait tomber un mur que je croyais infranchissable. J’avance vite, je comprends un peu plus à chaque manip, et je ne suis plus jamais bloqué devant un message d’erreur incompréhensible.

La question du modèle, du coût et de l’équilibre entre cloud et local, je suis encore en train de la creuser, honnêtement.

Si l’envie de mettre les mains dans le cambouis vous démange depuis longtemps, c’est peut-être le moment de tenter l’expérience. En commençant prudemment, et en gardant à l’esprit que le temps et l’argent que vous y mettrez ne seront pas nuls. À vous de voir jusqu’où vous voulez aller.

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