Qui gagne réellement de l'argent avec OpenClaw ?

Au cours des cinq derniers articles, nous avons disséqué OpenClaw sous tous les angles — l’architecture, les failles de sécurité, l’écosystème des Skills, les benchmarks d’automatisation de bureau, le phénomène culturel. Une question revenait sans cesse dans chaque conversation : qui gagne réellement de l’argent ici ?

Pas la version philosophique de cette question. La version littérale. Suivons l’argent.

I. Le produit gratuit le plus précieux de l’IA

La croissance d’OpenClaw est sans précédent. Le projet a dépassé les 100 000 étoiles sur GitHub plus rapidement que n’importe quel dépôt open-source de l’histoire — plus vite que Kubernetes, plus vite que VS Code — et a continué de grimper pour dépasser les 190 000 en moins de deux mois. Son site web attire plus de 2 millions de visiteurs uniques par semaine.

Pourtant, OpenClaw a zéro dollar de revenus. Son créateur, Peter Steinberger, a rejeté des offres d’acquisition de plusieurs milliards de dollars de la part de Meta et d’OpenAI. Zuckerberg l’a contacté personnellement via WhatsApp. Sam Altman a mené les discussions pour OpenAI ; Satya Nadella a coordonné du côté de Microsoft. Ces accords auraient fait de Steinberger l’un des développeurs indépendants les plus riches de la planète. Il les a tous refusés.

Pendant que les investisseurs en capital-risque et les géants de la tech salivent, Steinberger perd personnellement entre 10 000 et 20 000 $ par mois en coûts d’infrastructure, en personnel de support et en frais juridiques. Pendant ce temps, ses utilisateurs dépensent des fortunes. Un utilisateur intensif gérant une petite flotte de Clawdbots peut facilement dépenser de 30 à 800 $ par mois en appels API. Cet argent va directement à Anthropic, OpenAI et Google. Rien de tout cela ne va à OpenClaw.

Création de valeur contre capture de valeur — l’écart n’a jamais été aussi grand. Des centaines de milliers de développeurs utilisent OpenClaw quotidiennement. Les fournisseurs de modèles encaissent les chèques. OpenClaw n’encaisse rien.

II. Où va réellement l’argent (la chaîne de valeur)

Cartographions le flux d’un seul dollar à travers l’écosystème OpenClaw.

Imaginons qu’un utilisateur veuille automatiser ses rapports marketing. Il télécharge le logiciel open-source OpenClaw, ce qui lui coûte 0 $. Il parcourt ClawHub à la recherche d’un Skill « Google Analytics Reporting » et en trouve un parmi les 3 286 Skills gratuits disponibles. Il l’installe pour 0 $. Il déploie l’agent sur une VM dans le cloud ou chez un fournisseur d’hébergement géré, ce qui lui coûte entre 0 $ (sur un forfait gratuit) et peut-être 17 $ par mois pour une configuration de base.

Ensuite, l’agent se met au travail. Il effectue des centaines d’appels API à Claude 3.5 Sonnet ou GPT-4o pour raisonner, planifier et générer son rapport. C’est là que le compteur tourne. La carte de crédit de l’utilisateur est débitée de 30 $, 100 $, voire 800 $ à la fin du mois. L’intégralité du produit économique du travail de l’agent revient au fournisseur de LLM.

Voici où va l’argent :

Bénéficiaire	Ce qu’ils fournissent	Ce que l’utilisateur paie
Anthropic / OpenAI	Jetons d’API LLM	30 $ - 800 $/mois
Fournisseur d’hébergement	VM / runtime géré	0 $ - 17 $/mois
OpenClaw	L’ensemble du framework de l’agent	0 $
Développeur de Skill ClawHub	Le Skill qui le rend utile	0 $

C’est tout. La plateforme qui rend tout cela possible est à 0 $.

Ceci est fondamentalement différent de toutes les plateformes à succès qui l’ont précédée. Apple a construit un écosystème matériel et logiciel, puis a installé un poste de péage de 30 % (l’App Store) sur tout le commerce. Google a offert Android gratuitement mais l’a monétisé par la recherche et la publicité, les passerelles par défaut vers Internet. WordPress.org est gratuit, mais son sponsor corporatif, Automattic, a bâti une entreprise de plusieurs milliards de dollars sur l’hébergement (WordPress.com) et les services VIP pour entreprises.

Actuellement, OpenClaw n’a aucun poste de péage. Il a créé une autoroute pour que la valeur voyage des utilisateurs vers les fournisseurs de LLM, mais n’a construit aucune bretelle de sortie pour lui-même. Tout le monde dans la chaîne est payé, sauf la plateforme qui rend tout cela possible.

III. Le pari de Steinberger : la stratégie Linux

Pourquoi refuser une sortie à un milliard de dollars pour un projet qui perd de l’argent ? La réponse de Steinberger est constante : il ne veut plus être PDG, et il pense que les agents IA sont trop importants pour être détenus par une seule entreprise.

Son précédent stratégique est clair : Linus Torvalds et le noyau Linux. Torvalds n’a jamais directement monétisé Linux. Il l’a placé sous la licence GPLv2 et a confié son avenir à une organisation à but non lucratif, la Linux Foundation. Il a conservé le contrôle technique mais a renoncé au contrôle financier, permettant à tout un écosystème de prospérer. Ce noyau « gratuit » sous-tend désormais l’ensemble du cloud, l’écosystème Android, et a généré les opportunités commerciales qui ont mené à l’acquisition de Red Hat par IBM pour 34 milliards de dollars.

OpenClaw est actuellement financé comme une organisation à but non lucratif, pas comme une entreprise. Les parrainages vont du palier « Krill » à 5 $/mois au palier « Poséidon » à 500 $/mois. La Fondation Cline a fourni une subvention de 1 million de dollars pour financer le développement par des tiers, sans prise de participation. OpenAI fournit des subventions en jetons à l’équipe principale pour la recherche. Ce patchwork de financement couvre la maintenance de base et les coûts des serveurs, mais c’est un modèle caritatif, pas un modèle économique. Il ne peut pas financer une équipe de vente mondiale, un centre d’opérations de sécurité 24/7, ou une division R&D pour rivaliser avec les laboratoires d’agents de Google et Meta.

Cette stratégie comporte un risque immense que le noyau Linux, avec ses milliers de contributeurs d’entreprises, n’a jamais eu. Le bus factor du projet OpenClaw est de un. L’entreprise entière, de la direction stratégique aux commits clés, repose sur les épaules de Steinberger. Ce n’est pas un modèle durable pour une infrastructure qui vise à être le fondement d’un nouveau paradigme informatique.

IV. Trois modèles économiques qui pourraient fonctionner

Le modèle de parrainage ne passera pas à l’échelle. À un moment donné, OpenClaw — ou quelqu’un qui bâtit dessus — devra capturer de la valeur. Trois modèles ont un précédent historique.

A. Le modèle Red Hat — Support et sécurité pour les entreprises

La stratégie la plus éprouvée pour commercialiser une infrastructure open-source critique est le modèle d’entreprise. Le logiciel de base reste gratuit et open-source, mais les entreprises paient pour la fiabilité, la sécurité et le support. Red Hat ne vendait pas Linux ; il vendait Red Hat Enterprise Linux, une version renforcée, certifiée et supportée avec des SLA garantis.

Pour OpenClaw, cela signifierait une offre payante « OpenClaw Enterprise ». Alors qu’une startup peut tolérer qu’un agent auto-hébergé tombe en panne occasionnellement, une entreprise du Fortune 500 ne le peut pas. Les entreprises paieront un supplément pour des fonctionnalités comme la conformité SOC 2, l’intégration SAML/SSO, des journaux d’audit détaillés pour la conformité, des SLA de disponibilité garantis, et un support dédié 24/7 par des ingénieurs experts.

Ce marché est déjà en train d’émerger. Une poignée de petites entreprises proposent un hébergement OpenClaw géré pour seulement 17 $/mois, mais aucune n’opère à l’échelle ou au niveau de sécurité requis par les grandes entreprises. L’idée maîtresse ici est que l’agent lui-même est gratuit, mais la fiabilité de niveau entreprise est un produit qui coûte de l’argent. Les 34 milliards de dollars payés par IBM pour Red Hat sont la preuve ultime de la puissance de ce modèle.

B. Le modèle App Store — Marketplace ClawHub

ClawHub est le dépôt de Skills officiel d’OpenClaw, un parallèle à l’App Store d’iOS ou au Chrome Web Store. Il a connu une croissance explosive, avec 3 286 Skills et plus de 1,5 million de téléchargements au total. Actuellement, chaque Skill est gratuit. Le modèle économique évident est de créer une marketplace, permettant aux développeurs de vendre des Skills puissants et propriétaires et de prendre une commission sur la transaction.

Apple a prouvé que si vous construisez le canal de distribution et une couche de confiance, vous pouvez exiger jusqu’à 30 % de commission. Cependant, OpenClaw a un problème critique : il a la distribution, mais il a perdu la confiance. L’incident « ClawHavoc » de janvier 2026 a exposé le danger d’un dépôt non vérifié. Un attaquant utilisant le pseudonyme « hightower6eu » a publié 314 Skills empoisonnés qui contenaient le malware Atomic Stealer, entraînant plus de 7 000 téléchargements avant d’être détectés.

L’audit de Koi Security sur 2 857 Skills de ClawHub a révélé que 341 — un chiffre stupéfiant de 11,9 % — étaient activement malveillants ou contenaient des vulnérabilités graves. Un audit distinct de Snyk a analysé 3 984 Skills et en a trouvé 283 autres (7,1 %) qui fuitaient des identifiants d’utilisateurs ou des clés API par le biais d’une journalisation non sécurisée. On ne peut pas facturer la distribution sur une plateforme où 1 application sur 9 est activement hostile.

La voie à suivre nécessite de reconstruire la confiance. Cela signifie probablement un système à deux niveaux : un niveau communautaire gratuit, « à utiliser à vos propres risques », et un niveau payant, « ClawHub Verified », où les Skills subissent des audits de sécurité rigoureux. Les développeurs paieraient pour faire auditer leurs Skills et les lister dans la boutique premium, et OpenClaw pourrait prendre un pourcentage des ventes. Cela reflète le modèle de npm, qui est gratuit, tandis que sa société mère génère plus de 100 millions de dollars par an grâce à des produits d’entreprise comme npm Enterprise et Artifactory qui fournissent la sécurité et la gestion des paquets.

C. Agent-as-a-Service — Moltbook et au-delà

Le troisième modèle est plus lointain. Au lieu de vendre du support ou des Skills, la plateforme devient le courtier d’une économie d’agent à agent. Les agents n’appellent pas seulement des API destinées aux humains — ils découvrent des services offerts par d’autres agents, négocient les termes et effectuent des transactions. La plateforme prend une commission sur chaque transaction de machine à machine.

Le lancement de Moltbook — un réseau social conçu exclusivement pour les agents IA — a donné un aperçu de ce potentiel. Il a atteint 30 000 agents le jour du lancement, a dépassé les 150 000 au troisième jour, et a surpassé 1,5 million d’agents enregistrés dans la première semaine. Les agents publiaient, commentaient, votaient et formaient des communautés de manière autonome.

La réalité était ce qu’Andrej Karpathy a qualifié de « dumpster fire » (un incendie de poubelle) — bien qu’il ait reconnu que l’ampleur pure était « sans précédent ». Les protocoles de négociation des agents étaient fragiles, ils se retrouvaient coincés dans des boucles, et l’activité économique était négligeable. La vision d’une économie d’agents auto-organisée est puissante, mais la technologie sous-jacente pour une négociation et un échange de valeur robustes entre agents n’en est qu’à ses balbutiements. C’est un jeu à 2 ou 3 ans, pas une source de revenus pour 2026.

Modèle	Type de revenus	Délai de mise sur le marché	Défendabilité	Risque principal
A. Support d’entreprise	Abonnement récurrent	6-12 mois	Élevée (Fidélisant, coûts de changement élevés)	Cycle de vente lent, nécessite un ADN d’entreprise
B. Marketplace ClawHub	% sur transaction / Frais de listing	12-18 mois	Moyenne (Effets de réseau)	Reconstruire la confiance après ClawHavoc
C. Agent-as-a-Service	% sur transaction (Micropaiements)	2-4 ans	Très élevée (Verrouillage au niveau du protocole)	La technologie de base n’est pas prête (« dumpster fire »)

V. Le pari de l’infrastructure — Là où se trouve le vrai argent

Il y a un schéma dans l’économie de l’open-source qui se répète chaque décennie. L’innovation de base — le noyau, le conteneur, le CMS — reste gratuite. L’argent va à celui qui la rend fiable, évolutive et suffisamment sécurisée pour les entreprises.

Regardez Linux. Le noyau est l’exemple par excellence du succès du logiciel libre. Mais la valeur pour les entreprises a été capturée par Red Hat, qui a bâti une entreprise de 34 milliards de dollars sur le support, la certification et l’outillage avant son acquisition par IBM. Les géants du cloud — AWS, Azure et GCP — ont construit leurs empires en offrant Linux comme un service géré et élastique, capturant des centaines de milliards de dollars de valeur. Le schéma s’est répété avec les conteneurs : Docker les a démocratisés, mais Kubernetes les a orchestrés à grande échelle, donnant naissance à un écosystème de plusieurs milliards de dollars de services gérés (GKE, EKS, AKS) et de plateformes d’observabilité comme Datadog et d’outils de sécurité de HashiCorp. WordPress alimente 43 % du web gratuitement, pourtant Automattic a atteint une valorisation de 7,5 milliards de dollars en 2021 et des hébergeurs comme WP Engine ont bâti des entreprises substantielles en fournissant l’infrastructure gérée qui l’entoure.

Les agents IA sont les prochains. OpenClaw est le noyau, mais les entreprises ne l’exécuteront pas à l’état brut. Elles ont besoin de toute une pile d’infrastructure :

Runtime : Les agents ont besoin d’un environnement sécurisé et isolé (sandboxed) pour exécuter du code généré par des LLM non déterministes. Cela signifie une isolation robuste des ressources, des sessions éphémères et une disponibilité garantie 24/7. Pensez à Firecracker, mais pour les flux de travail agentiques.
Sécurité : C’est le problème évident. Cela implique une chaîne de confiance pour les Skills, une gestion robuste des identifiants pour l’accès aux API, et des pistes d’audit immuables pour chaque action entreprise par un agent. Sans cela, aucun RSSI ne donnera son accord.
Orchestration : Les tâches du monde réel ne nécessitent pas un seul agent, mais une équipe d’entre eux. L’orchestration est le plan de contrôle qui gère la coordination multi-agents, enchaîne les flux de travail complexes, et gère la récupération après échec et les nouvelles tentatives.
Intégration : Un agent qui ne peut pas accéder aux systèmes de référence de l’entreprise est un jouet. La vraie valeur est débloquée via des connecteurs pré-construits et maintenus vers Salesforce, SAP, Microsoft 365 et Google Workspace.

Le marché pour cette infrastructure est déjà en train de se matérialiser. L’espace des agents IA d’entreprise est estimé à 5 milliards de dollars en 2024, et devrait plus que doubler d’ici 2026. Le Copilot de Microsoft est estimé à un chiffre d’affaires annualisé d’environ 800 millions de dollars, selon CB Insights. Et les projections les plus optimistes sont stupéfiantes : FutureSearch modélise les revenus d’OpenAI liés aux agents passant d’environ 0,5 milliard de dollars en 2025 à 62,6 milliards de dollars d’ici 2027 — bien que leur estimation centrale soit significativement plus basse, reflétant l’énorme incertitude de ce marché.

Les API des LLM se banalisent rapidement — une course vers le bas sur les prix. La marge défendable ne se trouve pas dans le modèle. Elle est dans l’infrastructure qui rend le modèle sûr, fiable et intégré. C’est là que se trouve le fossé concurrentiel.

VI. Comment cela s’applique à AgentPuter

C’est là qu’AgentPuter se positionne. Nous ne construisons pas un meilleur agent — c’est le travail d’OpenClaw. Nous construisons la couche d’infrastructure entre l’agent et l’entreprise.

La pile que nous avons décrite dans les articles #3 et #4 correspond directement aux lacunes identifiées ci-dessus :

Les Skills sont notre solution pour la marketplace et la couche d’expertise de domaine. Mais de manière critique, au sein d’AgentPuter, ils sont versionnés, signés et soumis à des analyses de sécurité, créant une chaîne d’approvisionnement logicielle de confiance pour les capacités des agents.
La Passerelle d’Agent (Agent Gateway) est le cœur de notre pari sur l’infrastructure. Elle agit comme le moteur d’orchestration central et le poste de péage de sécurité, gérant les permissions, appliquant les politiques d’accès et créant la piste d’audit pour chaque action de l’agent. C’est le systemd ou le plan de contrôle Kubernetes pour une flotte d’agents.
Les Outils MCP (Master Control Program) sont notre approche standardisée au problème de l’intégration. En fournissant une interface stable et bien définie pour se connecter à des systèmes comme Salesforce ou Google Workspace, nous abrayons la complexité et la charge de maintenance de l’agent lui-même.

Le pari est simple : OpenClaw est le meilleur moteur d’agent open-source disponible. Ce qui lui manque, c’est la préparation pour l’entreprise — exécution en sandbox, orchestration neutre vis-à-vis des fournisseurs entre Claude, GPT et Llama, et des Skills persistants qui se cumulent dans le temps plutôt que de se réinitialiser à chaque session.

OpenClaw est le moteur. Nous construisons le châssis, le système de sécurité et la route.

VII. Conclusion — Les pelles et les pioches

La ruée vers l’or des agents est réelle. OpenClaw et les suites de l’affaire ClawHavoc ont prouvé à la fois la demande et les risques. Des milliers de développeurs construisent des agents. Très peu construisent l’infrastructure pour les faire fonctionner de manière fiable.

C’est là que réside la marge durable. Trois prédictions pour les 12-18 prochains mois :

OpenClaw restera gratuit et open-source, et un « Red Hat pour Agents » émergera. La force du projet principal est sa communauté. Une entité commerciale offrira bientôt un support, un renforcement et une indemnisation de niveau entreprise pour les déploiements à grande échelle d’OpenClaw, devenant le partenaire de choix pour les entreprises du Fortune 500.
ClawHub introduira des niveaux payants après le prochain incident de sécurité majeur. Le modèle actuel de « tout est permis » pour les Skills est intenable. Après une faille très médiatisée provenant d’un Skill public malveillant, attendez-vous à ce que la marketplace déploie des niveaux payants pour les éditeurs vérifiés, l’analyse de sécurité automatisée et les comptes d’entreprise avec des dépôts privés.
La plateforme d’agents gagnante ne sera pas celle avec le meilleur modèle — ce sera celle avec la meilleure infrastructure. La différence marginale d’intelligence entre GPT-5 et Claude 4 sera moins importante pour une entreprise que la fiabilité, la sécurité, l’auditabilité et l’intégration transparente avec sa pile technologique existante.

L’agent qui automatise les rapports trimestriels de votre entreprise ne gagnera pas parce qu’il est 5 % « plus intelligent ». Il gagnera parce qu’il fonctionne à chaque fois, que ses actions sont auditables pour la conformité SOX, et qu’il dispose des bons identifiants pour accéder à votre ERP.

L’Agent qui prépare votre rapport trimestriel n’est pas plus intelligent que ChatGPT. Il a simplement de meilleures instructions, un environnement d’exécution fiable et les bons outils connectés.

Au cours de ces six articles, nous avons tracé l’arc du projet AgentPuter : de la vision produit de base, en passant par l’architecture Cerveau-Corps-Âme, jusqu’à l’écosystème des Skills et des Passerelles, et enfin aux modèles économiques qui le rendent durable. Dans notre prochain article, nous mettrons les mains dans le cambouis et présenterons une mise en œuvre complète de bout en bout : la construction d’un agent d’analyse financière à partir de zéro en utilisant la pile AgentPuter.