--- title: "Meta Muse à la loupe : l’agent et sa VM Linux privée" description: "Meta Muse fournit une VM Linux à chaque utilisateur. Analyse de ses outils, de sa mémoire, de ses autorisations et des limites de nos observations." url: https://personalagentbench.com/fr/agents/muse/ last_updated: 2026-10-13 --- # Meta Muse à la loupe : l’agent et sa VM Linux privée Cette page est une traduction automatique de la version anglaise du 2026-10-13 ; tous les chiffres ont été vérifiés par rapport à l'original. En cas d'écart, la [version anglaise](https://personalagentbench.com/agents/muse/) fait foi. L’agent personnel de Meta, adossé à une machine Linux qui vous est dédiée. Produit **Meta** · Dernière vérification **2026-10-13** · Résultat **19% des tâches, IC à 95% de 13 à 25, n=90 ; 2026-09-22, environnement d’exécution adapté avec substitution du modèle d’évaluation ; après correction de l’adaptateur**. [Provenance : sous-ensembles évalués différents ; relevés du premier lot non publiés](https://personalagentbench.com/#results). Meta Muse est l’agent personnel de Meta, et il fournit à chaque utilisateur une machine Linux. Ce n’est ni une métaphore ni un conteneur abstrait que vous ne voyez jamais : à la connexion, une VM vous attend, et l’agent y réside. [Le billet de lancement de Meta](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) indiquait que Muse fonctionnait avec Muse Spark et était gratuit pour la plupart des besoins, avec des abonnements pour aller plus loin ; les informations tarifaires que nous avons pu trouver figurent plus bas. Le 12 octobre, Meta a [annoncé Muse Wonder](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/), un modèle plus volumineux qui, selon l’entreprise, prendra bientôt en charge davantage de fonctions de Muse, en commençant par les abonnés. Toutes les observations de cette page portent sur l’environnement d’exécution de l’époque Spark. - La requête destinée au modèle est assemblée sur votre propre VM, plutôt que récupérée toute prête depuis un serveur. - Une petite ossature fixe contient les règles de routage. Tous les éléments personnels y sont intégrés à partir de simples fichiers Markdown dans un répertoire personnel. - Les autorisations des outils et leurs définitions sont délibérément séparées. Le registre des autorisations ne contient aucun paramètre. - Modifier un de vos fichiers de contexte insère une courte note au lieu de reconstruire toute la requête. - Muse a été lancé sur iOS, Android et le Web, répond dans WhatsApp et dispose depuis le 17 septembre d’une application Mac. Notre analyse porte sur l’interface Web. Les affirmations ci-dessous se limitent à ce que nous avons pu établir à partir de l’interface Web examinée. Les identifiants d’authentification, l’accès à un terminal interactif et le trafic avec le modèle sont restés inaccessibles. Ces lacunes comptent quelle que soit la taille du fournisseur, et elles empêchent de conclure sur l’accès des utilisateurs aux fichiers ou sur l’ensemble du périmètre de sécurité. Aucun nom de code interne, nom d’hôte ou chemin sur la machine n’est reproduit. ## Comment fonctionne Meta Muse : la requête est construite sur votre machine, pas récupérée toute prête La plupart des agents assemblent la requête destinée au modèle sur un serveur, puis transmettent le résultat. Muse l’assemble sur votre VM. La partie fixe est une petite ossature d’environ 50 lignes, composée surtout de règles de routage. Tous les éléments personnels y sont intégrés à partir de simples fichiers Markdown dans votre répertoire personnel. Chaque type de tâche reçoit un sous-ensemble différent : la conversation principale reçoit le tout, les sous-agents fonctionnent sans les conventions de l’espace de travail, et une boucle en arrière-plan chargée d’entretenir la mémoire ne reçoit presque rien d’autre que votre profil. Cet assemblage local est un choix plus inhabituel qu’il n’y paraît, avec une conséquence perceptible. Modifiez un de ces fichiers et l’environnement d’exécution ne reconstruit pas l’ensemble : il glisse une courte note signalant que le contexte a changé. Cela coûte moins cher que de tout renvoyer, et le modèle perçoit ainsi la modification comme un événement, plutôt que comme un monde qui aurait changé sans prévenir. ## 141 insertions système dans une seule session À cette ossature s’ajoutent les insertions propres à chaque tour de conversation, et elles sont nombreuses. Sur la VM observée, 141 messages de rôle système étaient en cours de préparation pour une seule session : salutations, notifications de modification de fichiers, traitements horaires de la mémoire faisant état de leur progression, sous-agents racontant où ils en sont, tâches de recherche donnant des nouvelles. Chacun est court. Ensemble, ils forment un commentaire continu que le modèle lit et que vous ne voyez jamais. C’est l’aspect de Muse qui surprendrait le plus ceux qui pensent qu’un agent conversationnel se résume à une conversation et à un prompt système. Il s’agit d’une conversation, d’un prompt système et d’un flux continu de notes générées par la machine sur ce que fait le reste du système. ## Les 2 couches d’outils de Meta Muse, délibérément séparées Le registre des autorisations répertorie 52 connecteurs et 246 méthodes, sans aucun paramètre. Chaque entrée précise son nom, son rattachement et si elle est autorisée, soumise à une demande préalable ou refusée. Rien sur la manière de l’appeler. Les véritables définitions sont chargées séparément, un espace de noms à la fois, lorsqu’un élément en a besoin. Il existe 58 compétences, chacune étant un document que l’agent lit avant d’agir, plutôt qu’une fonction qu’il appelle. Cette séparation est un choix judicieux, que davantage de produits devraient reprendre. Elle fournit un contrat d’autorisation peu coûteux et stable, qui ne change pas quand une API évolue, tandis que la partie coûteuse de la définition d’un outil n’entre dans le contexte qu’au moment où il va être utilisé. Elle permet aussi de répondre brièvement et clairement à la question « à quoi cet agent a-t-il le droit d’accéder ? », sans devoir analyser 1000 schémas JSON. ## Comment Meta Muse conserve sa mémoire : des fichiers lisibles, un accès non vérifié Votre profil, vos notes à long terme, la personnalité propre de l’assistant : du Markdown dans un répertoire personnel, intégré directement à la requête. Parmi les 4 agents de ce banc d’essai, Muse est celui pour lequel la question « que pense-t-il savoir sur moi ? » trouve une réponse littérale, sur un système de fichiers, dans un format lisible par une personne. Pine conserve ces informations côté serveur. Town les garde dans un wiki. Instinct les place sous gestion de versions dans un environnement isolé. Muse les conserve sous forme de fichiers dans le répertoire personnel d’une machine qui, dans un sens qui n’est pas anodin, est la vôtre. Nous employons délibérément le conditionnel : vous *pourriez* les lire. L’interface Web ne peut pas sortir de cette arborescence, aucun terminal interactif ne nous a été ouvert, et nous n’allons pas affirmer que vous disposez d’un éditeur de texte sur votre propre VM sans l’avoir vérifié. La distinction entre « les fichiers existent dans un format lisible » et « vous pouvez les lire » est précisément le genre de nuance souvent gommée ailleurs. Nous la conservons. [La présentation de la sécurité publiée par Meta](https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse) va plus loin : elle indique que vous pouvez consulter, modifier et télécharger les fichiers de votre VM, y compris ce que Muse retient de vous. C’est la version du fournisseur, et elle peut tout à fait être exacte. La phrase précédente porte sur ce que nous avons vu ; elle reste donc telle quelle. ### Où y accéder, et quels accès nous avons testés Muse a été lancé le 8 septembre sur iOS, Android et le Web, et [le billet de lancement de Meta](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) indique qu’on peut aussi lui écrire directement dans WhatsApp. Une application Mac a suivi le 17 septembre. Selon les déclarations de Meta rapportées par [The Verge](https://www.theverge.com/tech/997332/metas-muse-ai-agent-now-has-a-mac-app) et [TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/09/18/metas-muse-hits-mac-letting-the-ai-take-actions-on-your-computer/), l’application Mac peut organiser des fichiers, remplir des formulaires et intervenir dans Messages, Calendar, Notes et la messagerie électronique, avec un accès activé application par application et une étape d’approbation avant toute action sensible. Les indications affichées dans le compte utilisé pour notre analyse présentaient les appels aux entreprises comme une fonction en accès anticipé, déployée progressivement. Ce compte n’en a pas bénéficié. Nous n’avons ni revérifié l’état actuel du déploiement ni observé un appel de Muse : c’est donc une limite de notre examen, pas une affirmation selon laquelle les autres comptes ne peuvent pas appeler des entreprises. Nous avons décortiqué l’interface Web. Rien sur cette page ne couvre les autres interfaces, et encore moins l’application Mac. Cette distinction compte. Dans la version Web, les tâches de navigation démarrent une seconde machine au lieu de piloter le Chrome de votre ordinateur. C’est le même choix qu’Instinct et l’inverse de l’approche Mac de Pine, et c’est l’option la plus sûre : un navigateur mis à disposition démarre sans accès aux services auxquels vous êtes connecté, sauf si le produit lui en donne délibérément. Une application de bureau qui agit dans vos propres e-mails et messages relève d’un autre dispositif, qui n’a pas fait l’objet du même examen. Le 2 octobre, Meta a également publié un kit open source permettant de construire de petits appareils qui s’associent à Muse. Il ouvre les appareils, pas l’agent : le détail de ce qui est ouvert ou non figure sur la page [Meta Muse est-il open source ?](https://personalagentbench.com/is-meta-muse-open-source/). ## Meta Muse face à Pine, Instinct et Town : des réponses différentes à la même question Placez côte à côte les interfaces d’outils, et les philosophies de conception cessent d’être abstraites. Pine expose 26 noms et aucun schéma : vous savez donc qu’une capacité existe, sans rien connaître de ses contours. Instinct expose une ligne de commande et refuse d’exécuter une action tant que son manuel n’a pas été lu : la définition arrive exactement au moment nécessaire, moyennant un coût en tokens. Town répertorie 1105 outils et ramène ce nombre à environ 177 au moyen de 4 filtres : le catalogue est immense et l’ensemble accessible réduit. Muse divise la question en 2 : un registre d’autorisations qui dit ce qui est permis sans dire comment, et des définitions chargées un espace de noms à la fois. Dans l’interface examinée, Muse expose un registre d’autorisations distinct, sans paramètres, qui permet à l’environnement d’exécution de lister les méthodes autorisées sans charger leurs schémas. Town filtre aussi les outils selon la configuration et des listes d’autorisation ; nos observations ne permettent pas d’établir que Muse serait seul à séparer autorisation et définition. La contrepartie est la visibilité. L’opacité de Pine est un choix de produit observable de l’extérieur. Celle de Muse est structurelle : la requête est assemblée sur une machine que nous pouvons décrire, par un environnement d’exécution que nous pouvons décrire, puis envoyée vers une destination que nous n’avons jamais vue. Connaître la forme d’une chose ne revient pas à l’avoir vue fonctionner. ## Ce que Meta dit avoir construit autour de l’agent Meta a publié sa propre présentation de la conception de la sécurité le jour du lancement, dans [un billet de son espace presse](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) et dans [un exposé technique beaucoup plus long](https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse). Elle décrit le produit de l’intérieur, un point de vue auquel nous n’avions pas accès. Nous la résumons donc ici comme les affirmations de Meta, séparément de nos observations. Les noms des 2 composants ci-dessous sont ceux que Meta emploie publiquement. - Chaque utilisateur dispose d’une machine dédiée dans le cloud de Meta, appelée Muse Secure VM par Meta. L’espace de travail de l’agent s’exécute dans une cellule isolée sur cette machine, séparée des services qui le protègent. - Un second agent, que Meta appelle Sentinel, s’exécute sur la même machine, hors de portée de l’agent. Selon Meta, lui seul peut approuver une action de connecteur ou laisser sortir une requête réseau, et l’agent ne peut pas passer outre. - L’agent ne détient jamais vos véritables mots de passe ou jetons. Il utilise des substituts, et le véritable identifiant d’authentification est inséré à la frontière réseau une fois la requête approuvée. - Les demandes d’approbation arrivent directement dans l’application plutôt que par la conversation, et une autorisation peut être ponctuelle, valable pour une session ou une tâche, limitée dans le temps ou permanente. - Lorsque vous reprenez la main sur le navigateur, l’agent est mis en pause et ne peut pas agir. [Le billet de lancement de Meta](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) indique que les utilisateurs peuvent refuser que leurs interactions servent à entraîner ses modèles. Il exclut par ailleurs les conversations et les données de la VM de ses systèmes publicitaires. Il s’agit d’usages différents des données. 2 passages méritent la même attention que le reste. Meta indique que la conception actuelle restreint l’accès de son personnel à vos données par des règles opérationnelles, et qu’elle n’empêche pas Meta d’y accéder lorsque l’entreprise en a besoin pour assurer l’assistance, la sécurité ou le fonctionnement du service. La version qui l’empêcherait, Muse Confidential VM, chiffrée avec une clé que vous seul détenez, est promise pour plus tard dans l’année. Tant qu’elle n’est pas disponible, cela reste un projet. Nous n’avons rien testé de tout cela. Ces éléments figurent ici parce qu’il s’agit de la description du concepteur lui-même, datée et accompagnée de liens, et qu’un lecteur qui envisage de connecter sa boîte de réception doit pouvoir les lire à côté de ce qu’un examen extérieur a permis, ou non, d’atteindre. ## Quand un problème survient sur une VM Meta Muse Chaque architecture présentée ici a son scénario de panne, et la VM par utilisateur a le sien. Lorsqu’un produit exécute votre agent dans un service partagé, une mauvaise après-midi pour le service en est une pour tout le monde, et le fournisseur s’en aperçoit immédiatement. Lorsque chaque utilisateur a sa machine, un problème peut ne concerner que vous : votre VM, votre état, votre processus bloqué. L’isolation y gagne, la détection y perd, car aucun tableau de bord chez les autres ne s’allume lorsque cela vous arrive. La même séparation explique aussi les avantages. Les fichiers de votre répertoire personnel ne se trouvent pas dans un stockage mutualisé avec ceux de tout le monde, et les VM distinctes sont conçues pour isoler les utilisateurs ; nous n’avons pas testé cette isolation entre utilisateurs. Pour un produit qui conserve un profil de vous rédigé en langage courant, cette frontière a beaucoup de valeur. C’est un compromis, plutôt qu’un défaut. ## Ce que nous n’avons pas pu établir La liste ci-dessous est courte, et chaque ligne correspond à un élément que nous avons tenté d’obtenir sans y parvenir, plutôt qu’à une question que nous aurions oublié de poser. - Le trafic entre l’environnement d’exécution et le modèle. Nous connaissons la structure de ce qui entre ; nous n’avons jamais vu partir la moindre requête réelle. - Les identifiants d’authentification. Meta les garde hors de portée de l’agent, comme décrit plus haut, et aucune de nos tentatives depuis notre propre compte n’a permis d’en atteindre un. Rien sur cette page ne provient d’un identifiant d’authentification. - Les connexions effectives à des services tiers. Aucune n’a été établie : chaque intégration est donc décrite à partir de son contrat d’interface, et non de son fonctionnement observé. - Un terminal interactif. Les propriétaires ont choisi de ne pas en ouvrir. [La présentation du lancement de Meta](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) présente les achats, les e-mails et la planification comme des tâches proposées aux utilisateurs. Ce sont des affirmations sur la vocation du produit, pas des mesures montrant qu’il les accomplit de façon fiable. L’environnement Web observé constitue une base factuelle plus restreinte que l’ensemble des applications, notamment les fonctions Mac et les appels aux entreprises que nous n’avons pas mis à l’épreuve. ## FAQ **Qu’est-ce que Meta Muse ?** L’agent personnel de Meta. Chaque utilisateur dispose de sa propre VM Linux, et l’agent s’exécute sur cette machine : il assemble ses requêtes destinées au modèle, lit les compétences sous forme de documents et conserve votre profil et sa mémoire sous forme de fichiers Markdown dans un répertoire personnel. **Meta Muse fonctionne-t-il sur mon propre ordinateur ?** L’agent s’exécute sur une machine virtuelle Linux mise à votre disposition dans le cloud de Meta, que Meta appelle Muse Secure VM. Le modèle lui-même fonctionne ailleurs ; la VM sert à assembler la requête et à exécuter les outils. Depuis le 17 septembre, il existe aussi une application Mac qui, selon Meta, peut agir dans les applications de votre ordinateur, avec un accès accordé application par application. Nous ne l’avons pas examinée. **Combien d’outils Meta Muse possède-t-il ?** Ils sont répartis en 2 couches. Un registre d’autorisations couvrant 52 connecteurs et 246 méthodes, sans paramètres, et 58 compétences chargées un espace de noms à la fois lorsqu’un élément en a effectivement besoin. **Puis-je lire ce que Meta Muse retient de moi ?** Les fichiers existent en simple Markdown dans un répertoire personnel, ce qui est le dispositif le plus lisible de ce banc d’essai. Nous n’avons pas pu vérifier si vous pouvez personnellement les ouvrir, car aucun terminal interactif n’était à notre disposition. **Quel modèle Meta Muse utilise-t-il ?** Au lancement, Meta citait Muse Spark, et sa présentation de la sécurité mentionne Muse Spark 1.3. Le 12 octobre, Meta a annoncé Muse Wonder et indiqué qu’il prendrait bientôt en charge des fonctionnalités de Muse, d’abord pour les abonnés, sans donner de date pour les comptes gratuits. Notre analyse précède ce changement : rien ici ne décrit donc Muse fonctionnant avec Wonder. La question de l’ouverture de Wonder est traitée sur la page [Meta Muse est-il open source](https://personalagentbench.com/is-meta-muse-open-source/#muse-wonder-the-newer-model-also-closed). **Meta Muse existe-t-il sous forme d’application ?** Oui. Il a été lancé sur iOS, Android et le Web, on peut lui écrire dans WhatsApp, et il dispose d’une application Mac depuis le 17 septembre. Nos tests portent sur l’interface Web. **Comment Meta Muse se compare-t-il à Pine, Instinct et Town ?** L’environnement Muse examiné possède un registre d’autorisations sans paramètres et assemble la requête destinée au modèle sur une VM propre à chaque utilisateur. Town sépare lui aussi les autorisations configurées des schémas d’outils renvoyés : cette séparation n’est donc pas exclusive à Muse. Pine expose le moins son interface d’outils, l’application Mac de Town accède le plus profondément au système parmi les applications de bureau examinées, et Instinct réside dans vos fils de discussion. Pine passe des appels téléphoniques aujourd’hui ; notre compte Muse n’a pas bénéficié des appels aux entreprises pendant l’analyse, et nous n’avons pas revérifié l’état actuel de leur déploiement. **Muse peut-il appeler des entreprises pour moi ?** Meta présente les appels aux entreprises comme une fonction en cours de déploiement en accès anticipé. Le compte Web examiné n’en bénéficiait pas : nous n’avons donc ni observé d’appel ni testé les mécanismes de transfert de contrôle et d’approbation. La disponibilité sur votre compte doit être vérifiée séparément. ## La place de Meta Muse dans le tableau comparatif des agents personnels Parmi les 4 agents que nous avons examinés de l’intérieur, Muse donne le plus à l’utilisateur et en montre le moins à l’observateur extérieur. Fournir une machine à chaque utilisateur, y assembler la requête et conserver la mémoire dans des fichiers qu’une personne pourrait lire sont autant de choix favorables à l’utilisateur. Ne pas pouvoir voir une seule requête quitter cette machine est le prix de ce même dispositif. Le [tableau comparatif](https://personalagentbench.com/) le confronte à Pine, Instinct et Town selon les mêmes 6 axes, en inscrivant dans le tableau ce que nous n’avons pas pu établir plutôt qu’en l’omettant. ## Meta Muse face aux autres agents que nous avons examinés Une comparaison côte à côte selon les mêmes axes, face à [Instinct](https://personalagentbench.com/muse-vs-instinct/), [Pine](https://personalagentbench.com/muse-vs-pine/) et [Town](https://personalagentbench.com/muse-vs-town/). Nous ne produisons ces comparaisons que pour des paires de produits que nous avons nous-mêmes décortiqués, car une comparaison dont un côté repose sur le discours marketing est précisément ce que ce site entend remplacer. ## Les tâches du quotidien pour lesquelles nous décrivons Meta Muse Chaque page consacrée à une tâche explique ce qu’elle exige et ce que Muse apporte, aux côtés des autres produits. Ces pages décrivent le produit ; elles ne le notent pas sur la tâche en question. - [**Réserver une table**](https://personalagentbench.com/tasks/book-a-table/) - [**Faire résilier un abonnement**](https://personalagentbench.com/tasks/cancel-a-subscription/) - [**Contester un débit**](https://personalagentbench.com/tasks/dispute-a-charge/) - [**Réorganiser une semaine en famille**](https://personalagentbench.com/tasks/family-scheduling/) - [**Demander une indemnisation pour un vol retardé**](https://personalagentbench.com/tasks/flight-delay-compensation/) - [**Suivre un événement en direct**](https://personalagentbench.com/tasks/live-alerts/) - [**Organiser ses fichiers de travail**](https://personalagentbench.com/tasks/work-files/) ## Combien coûte Meta Muse Muse n’a pas de page tarifaire propre et son accès nécessite un compte Meta. Le billet de lancement de Meta indique qu’il est gratuit pour la plupart des besoins, avec des abonnements pour les personnes qui souhaitent en faire davantage, sans citer de prix. Cela mérite d’être dit clairement plutôt que de laisser cette section vide : l’absence de tarif publié ne signifie pas que nous avons omis de vérifier le produit. Consulté le 2026-09-24 : [Espace presse de Meta, Introducing Muse (8 septembre 2026)](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/). Aucun prix indiqué dans les sources primaires vérifiées au 2026-09-23 ; ces sources sont répertoriées ci-dessous. ### Un relevé tiers daté, pas les tarifs actuels Il s’agit du témoignage d’un auteur sur les options de montée en gamme affichées dans son propre compte Muse le lendemain du lancement. Le quota gratuit est le chiffre que cet auteur attribue à Mark Zuckerberg dans un entretien. Meta n’a pas publié ces chiffres sur une page tarifaire, et nous n’avons pas pu les vérifier nous-mêmes. Le comparatif d’Every, consulté le 12 octobre 2026, indique également Power à 20 $/mois et Maximum à 100 $/mois. Les quotas de tokens ci-dessous restent ceux du relevé de MBI du 9 septembre. | Formule | Prix | Quota hebdomadaire | | --- | --- | --- | | Free | 0 $ | jusqu’à 100 millions de tokens Muse par semaine | | Power | 20 $/mois | 500 millions de tokens Muse par semaine | | Maximum | 100 $/mois | 3 milliards de tokens Muse par semaine | Selon [MBI Deep Dives, First Impression of Muse](https://www.mbi-deepdives.com/muse/), publié le 2026-09-09. Il ne s’agit pas d’une page tarifaire de Meta, et nous n’avons pas revérifié ces données. Également rapporté par [le comparatif d’agents personnels d’Every](https://every.to/personal-agents-comparison), consulté le 2026-10-12. Il s’agit d’informations publiées par une source indépendante, pas d’une grille tarifaire de Meta. ## Meta Muse, axe par axe ## Meta Muse : où il s’exécute Une VM Linux par utilisateur. La requête est assemblée sur cette machine plutôt que récupérée toute prête. Les tâches de navigation démarrent une seconde machine, distincte. ## Meta Muse : comment les outils sont exposés 2 couches délibérément séparées : un registre d’autorisations de 246 méthodes ne contenant aucun paramètre, et les véritables définitions chargées un espace de noms à la fois, selon les besoins. ## Meta Muse : où réside la mémoire Du simple Markdown dans un répertoire personnel, intégré directement à la requête. Modifier un de ces fichiers insère une courte note au lieu de reconstruire l’ensemble. ## Meta Muse : ce que vous pouvez approuver Les autorisations et les approbations ne sont pas dispersées dans l’environnement d’exécution. Un contrôleur unique constitue leur seul point de passage, ainsi que celui de tout ce qui quitte la machine, et l’interface présente un onglet d’approbations à côté du fil d’activité. Le même dispositif maintient les identifiants d’authentification hors de portée de l’agent. L’environnement examiné comprend la suppression de fichiers et une fonction d’oubli. Nous n’avons pas vérifié si les utilisateurs peuvent directement ouvrir ou supprimer leurs fichiers de mémoire. ## Meta Muse : comment y accéder Lancé sur iOS, Android et le Web, et joignable dans WhatsApp. Une application Mac disponible depuis le 17 septembre peut agir dans les applications de votre ordinateur. Nous avons uniquement testé l’interface Web. ## Meta Muse : ce que nous n’avons pas pu établir Le trafic brut entre l’environnement d’exécution et le modèle : structure connue, contenu jamais vu. Également les identifiants d’authentification, les connexions effectives à des services tiers et un terminal interactif que les propriétaires ont choisi de ne pas ouvrir. ## Les autres analyses détaillées - [**Pine** Appelle des entreprises pour vous au sujet de factures, de remboursements et de résiliations.](https://personalagentbench.com/agents/pine/) - [**Instinct** Réside dans vos applications de messagerie plutôt que dans une nouvelle interface.](https://personalagentbench.com/agents/instinct/) - [**Town** Web et application Mac native, avec l’accès natif le plus étendu à votre Mac parmi les 4.](https://personalagentbench.com/agents/town/) Tous les environnements d’exécution que nous avons examinés, côte à côte selon les mêmes axes. [Voir le tableau comparatif](https://personalagentbench.com/) Ou découvrez [comment nous évaluons](https://personalagentbench.com/how-scoring-works/), et [pourquoi les benchmarks d’agents existants](https://personalagentbench.com/benchmarks/) ne répondent pas à cette question. ## Meta Muse est-il disponible en France ? Au 13 octobre 2026, « Muse from Meta » n'est référencé sur l'App Store qu'aux [États-Unis](https://apps.apple.com/us/app/muse-from-meta/id6760173601) et au [Canada](https://apps.apple.com/ca/app/muse-from-meta/id6760173601), pas sur l'App Store français. L'[annonce de Meta du 8 septembre](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) ne parle que d'un lancement aux États-Unis sur iOS, Android et muse.ai, sans autre pays ni calendrier. Dans son [centre d'aide](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1303670544995562/), Meta précise que l'application et le site Muse « ne sont pas encore disponibles partout ». L'[annonce de Muse Wonder](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/) du 12 octobre ne cite pas non plus de nouveaux pays. Que l'application propose le français parmi ses langues d'interface dit dans quelles langues elle fonctionne, pas où elle est proposée. C'est l'état constaté le 13 octobre ; nous mettrons cette section à jour quand Meta annoncera d'autres pays. --- Published by Personal Agent Bench (https://personalagentbench.com), run by the Zentor team. Zentor builds agent software of its own, so its products are not on the scorecard and will not be added.