Manus AI vient de réaliser l’exploit le plus spectaculaire de l’histoire des startups tech : 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels en seulement huit mois. Derrière cette performance se cache une révolution architecturale qui bouleverse notre compréhension de l’IA et qui, pour les marques, annonce une nouvelle ère dans l’optimisation de leur visibilité. Car si l’UCP de Google transformait la recherche en commerce, les systèmes multi-agents comme Manus transforment l’IA en équipes spécialisées capables de résoudre des problèmes complexes de bout en bout.

L’architecture multi-agents : la fin de l’IA monolithique

Pendant des années, l’industrie de l’intelligence artificielle a suivi une logique simple : construire des modèles toujours plus gros. Cette course au gigantisme montrait déjà ses limites avec des coûts d’entraînement explosant tandis que les gains de performance devenaient marginaux.

Manus, développé par la startup Butterfly Effect fondée à Pékin en 2022, a pris un chemin différent. Au lieu de créer des modèles omniscients, la plateforme déploie des agents IA spécialisés qui collaborent sur des tâches complexes. Depuis son lancement en mars 2025, Manus a créé plus de 80 millions d’ordinateurs virtuels et traité plus de 147 trillions de tokens, chaque machine fonctionnant comme un espace de travail isolé.

Les résultats sont sans appel. Selon Anthropic, les systèmes multi-agents utilisant Claude Opus 4 comme orchestrateur surpassent de 90,2% les agents uniques sur leurs évaluations internes, avec un écart encore plus massif pour les tâches nécessitant une exploration parallèle de multiples sources.

Une architecture qui change les règles du jeu

L’architecture de Manus repose sur un principe sophistiqué : un agent orchestrateur principal analyse les tâches, crée des plans d’exécution et déploie des sous-agents spécialisés. Ces sous-agents traitent les composants en parallèle. Les agents de planification fonctionnent comme des chefs de projet, les agents d’exécution comme des spécialistes de domaine, et les agents de validation assurent le contrôle qualité.

Cette division du travail permet d’atteindre une efficacité remarquable. Trois facteurs expliquent 95% de cette variance de performance : l’utilisation des tokens compte pour 80%, les appels d’outils et la sélection de modèles expliquent le reste. Les systèmes multi-agents obtiennent des résultats supérieurs en distribuant intelligemment les ressources computationnelles entre agents spécialisés, chacun opérant dans sa propre fenêtre de contexte.

Sur le benchmark GAIA, conçu pour évaluer les agents IA sur des tâches du monde réel, Manus a atteint les meilleures performances de l’industrie sur les trois niveaux de difficulté, surpassant même OpenAI Deep Research. GAIA teste la résolution pratique de problèmes nécessitant un raisonnement multi-étapes, l’utilisation d’outils externes et une planification à long terme.

Une validation commerciale spectaculaire

La trajectoire de Manus valide une hypothèse cruciale : quand l’IA peut accomplir des flux de travail complets, sa valeur commerciale change de nature, passant de l’amélioration d’efficacité au remplacement de travail humain. La tarification reflète ce positionnement avec des abonnements entre 19 et 199 dollars mensuels selon les tiers, permettant 2 à 5 tâches concurrentes.

Cette croissance explosive a attiré Meta, qui a acquis Manus pour plus de 2 milliards de dollars en décembre 2025, soit une multiplication par 4 à 6 de sa valorisation en seulement huit mois. En Chine, Moonshot AI (Kimi), Alibaba, Baidu et ByteDance sont en course pour construire des plateformes concurrentes.

Les implications pour la visibilité de marque

Cette révolution des systèmes multi-agents a des implications profondes pour l’optimisation de la visibilité de marque, et c’est précisément ce qui nous interpelle dans notre pratique du Global Search. Les systèmes multi-agents ne se contentent pas de consulter des sources comme le ferait un modèle unique. Ils orchestrent des recherches parallèles, croisent des informations, valident des données et synthétisent des recommandations.

Pour les marques beauté, luxe et cosmétiques que nous accompagnons, cette architecture change fondamentalement la façon dont le contenu doit être structuré. Un système multi-agents déployé pour une requête comme « routine anti-âge pour peau mature » ne va pas simplement lire une fiche produit. Il va déployer un agent pour analyser les ingrédients actifs, un autre pour comparer les avis utilisateurs, un troisième pour évaluer le rapport qualité-prix, et un agent orchestrateur pour synthétiser ces données en une recommandation cohérente.

Cette réalité amplifie l’importance du framework que nous avons développé autour de la citation plutôt que du clic. Être visible ne suffit plus, être citable avec des données structurées, vérifiables et contextualisées devient critique. Les systèmes multi-agents privilégient les sources qui facilitent la validation croisée et qui présentent l’information dans des formats facilement exploitables par différents agents spécialisés.

Vers une nouvelle génération d’optimisation

La montée en puissance des systèmes multi-agents confirme une tendance que nous observons dans nos audits AIO : l’optimisation pour les « univers neuronaux » nécessite une approche radicalement différente du SEO traditionnel. Il ne s’agit plus d’optimiser pour un algorithme de classement, mais de structurer le contenu pour qu’il puisse être efficacement exploité par des équipes d’agents IA collaboratifs.

Cette évolution donne une nouvelle dimension à la méthodologie AI Brand Echo que nous avons développée avec Matahari PR. Auditer la visibilité de marque dans les réponses IA ne consiste plus seulement à vérifier si votre marque est citée, mais à comprendre comment les systèmes multi-agents accèdent, valident et synthétisent l’information sur vos produits. Les marques qui structurent leur contenu en anticipant cette logique multi-agents auront un avantage décisif.

L’acquisition de Manus par Meta et la course des géants chinois pour développer des plateformes similaires confirment que les systèmes multi-agents représentent le prochain saut technologique majeur. Pour les marques, cela signifie que l’optimisation de la visibilité ne peut plus se penser comme une simple présence dans un index de recherche. Elle doit se concevoir comme une capacité à être découverte, comprise, validée et recommandée par des équipes d’agents IA qui collaborent pour résoudre les requêtes complexes de leurs utilisateurs.

L’ère des systèmes multi-agents redéfinit les règles du jeu de la visibilité digitale. Les marques qui l’auront compris investissent dès maintenant dans la structuration de leur expertise pour être non seulement visibles, mais véritablement exploitables par ces nouvelles architectures d’intelligence artificielle.