Tutoriel OpenClaw (Clawdbot) : contrôlez votre PC depuis WhatsApp

Vous prenez un café quand un message Slack vous demande le rapport trimestriel. Il est sur votre bureau, à la maison. Vous écrivez sur WhatsApp : "Trouve le PDF du rapport Q4 sur mon bureau." Trente secondes plus tard, vous avez le chemin et pouvez indiquer à votre collègue où le trouver sur le lecteur partagé. C’est OpenClaw.

OpenClaw exécute une passerelle locale qui relie vos apps de messagerie à un agent de code propulsé par Claude. Vous envoyez des messages via WhatsApp, Telegram ou le terminal, et l’agent répond en lançant des commandes sur votre machine : recherche de fichiers, exécution de scripts, lecture de logs. La passerelle tourne en continu sur votre ordinateur et traduit entre le chat et le shell.

Dans ce tutoriel, nous allons installer OpenClaw de zéro et explorer l’éventail de tâches qu’il permet. Nous verrons aussi les points de vigilance quand une IA dispose d’un accès illimité au terminal.

Remarque : pendant la rédaction de cet article, Anthropic a déposé une demande liée à sa marque, car "Clawd" sonnait trop proche de "Claude". Le projet est passé de Clawdbot à Moltbot (en gardant la mascotte homard). Puis, le 29 janvier 2026, le nom a de nouveau changé pour OpenClaw. Certaines captures d’écran, chemins de config et extraits de code de ce tutoriel peuvent encore mentionner "Clawdbot", "clawd" ou "moltbot".

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’écosystème Claude, consultez nos guides sur Claude Cowork, Claude Code, Claude Opus 4.6, et notre cours Introduction to Claude Models. Vous pouvez aussi lire notre guide d’utilisation d’OpenClaw avec Ollama et notre guide de Moltbook.

Qu’est-ce qu’OpenClaw ?

Peter Steinberger, développeur macOS reconnu pour les outils Apple, a publié ce projet fin 2025 sous le nom Clawdbot. La promesse : un agent IA entièrement auto‑hébergé, où vos invites et vos fichiers ne quittent jamais votre machine, sauf lors des appels au fournisseur de modèle que vous configurez.

Cette approche "privacy‑first" a trouvé un écho chez les développeurs lassés de tout faire transiter par le cloud. Le repo a dépassé 60 000 étoiles GitHub en quelques semaines.

L’architecture Gateway

Tout transite par un démon unique appelé la Gateway. Elle tourne en arrière‑plan, maintient les connexions de messagerie et orchestre l’agent IA. Voici la séquence quand vous envoyez un message :

• Votre texte arrive via WhatsApp (protocole Baileys), Telegram (Bot API), Discord, iMessage ou la CLI.
• La Gateway le transmet à un agent de code intégré appelé Pi, capable d’exécuter des commandes shell pour vous.
• Pi envoie l’invite à votre fournisseur de modèle.
• Le modèle répond avec des instructions que Pi exécute en local.
• Les résultats repartent via la Gateway jusqu’à votre chat.

La Gateway gère les sessions, le streaming de réponses et un tableau de bord web local pour la configuration. Elle s’installe comme service système (launchd sur macOS, systemd sur Linux) et survit aux redémarrages automatiquement.

Guide d’installation d’OpenClaw : prérequis et mise en place

Passons à la prise en main d’OpenClaw.

Configuration requise et coûts d’API

OpenClaw nécessite Node.js 22 ou supérieur et fonctionne nativement sur macOS et Linux. Les utilisateurs Windows ont besoin de WSL2 (Windows Subsystem for Linux), qui ajoute une couche de configuration mais fonctionne bien une fois en place.

Les prérequis matériels sont minimes. La Gateway consomme très peu de CPU et de mémoire au repos. Toute machine capable de faire tourner un navigateur moderne peut faire tourner OpenClaw.

OpenClaw lui‑même est gratuit et open source (licence MIT). Le coût vient des jetons d’API. Anthropic facture au million de tokens : environ 3 $ en entrée et 15 $ en sortie avec Claude Sonnet, davantage pour Opus. Concrètement, cela donne :

• Usage léger (quelques commandes par jour) : 10–30 $/mois
• Usage modéré (tâches fichiers régulières, recherche) : 30–70 $/mois
• Usage intensif (automatisation continue, longues sessions) : 70–150 $/mois

Ces montants varient selon la verbosité des invites et la taille de contexte. Si vous avez un abonnement Claude Pro ou Max, vous pouvez générer un setup token via la CLI Claude Code et utiliser votre abonnement plutôt que de payer au token.

Installation d’OpenClaw pas à pas

Exécutez le script d’installation :

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash

Une fois l’installation terminée, l’assistant de démarrage se lance automatiquement. Vous verrez d’abord un avertissement de sécurité. L’assistant propose une documentation sur le sandboxing si vous souhaitez limiter les actions de l’agent.

L’assistant propose QuickStart (paramètres par défaut pertinents) ou Advanced (contrôle complet). QuickStart convient à la plupart des utilisateurs.

Choisissez ensuite votre fournisseur de modèle. Si vous disposez d’un abonnement Claude Max ou Pro, sélectionnez l’option setup-token. Ouvrez un terminal séparé et lancez claude setup-token, puis collez le jeton généré dans l’assistant.

Pour la configuration des canaux, sélectionnez WhatsApp et scannez le QR code avec votre téléphone (Réglages → Appareils liés → Lier un appareil). D’autres canaux comme Telegram et Discord sont aussi disponibles.

L’assistant vous demande ensuite de configurer les skills. Les skills étendent les capacités d’OpenClaw, mais requièrent des dépendances supplémentaires.

Ignorez cela pour l’instant pour simplifier la mise en route. Astuce : utilisez Espace pour basculer les options, puis Entrée pour valider.

Après avoir passé la configuration des hooks, le service Gateway s’installe automatiquement. L’assistant vous demande comment "faire éclore" votre bot. L’option TUI (Terminal User Interface) ouvre à la fois une interface de chat dans le terminal et le tableau de bord web.

Testez maintenant WhatsApp. Envoyez‑vous un message. Votre requête et la réponse d’OpenClaw apparaissent aux trois endroits : le terminal, l’interface web et WhatsApp.

Si vous voyez des réponses dans les trois interfaces, c’est prêt.

OpenClaw en action : fonctionnalités intégrées

Dix minutes de configuration et vous avez déjà un agent opérationnel. Voici des exemples de ce qu’OpenClaw sait faire nativement.

Exemple 1 : retrouver et envoyer une capture d’écran bien cachée

Disons que vous êtes dehors et réalisez que vous avez oublié de vous envoyer un fichier. Il est resté sur votre ordinateur portable à la maison.

J’ai testé ce cas avec la capture d’écran prise pendant l’installation, celle montrant la première réponse d’OpenClaw. Le fichier avait un nom générique, noyé parmi des dizaines d’images dans mon dossier Téléchargements.

Mon message à OpenClaw : "J’avais une capture d’écran dans mon dossier Téléchargements d’une conversation WhatsApp. Peux‑tu la retrouver et l’envoyer ici ?"

L’agent a parcouru les images une à une. Quand il a trouvé le bon fichier, il l’a renvoyé dans la conversation.

Lors du premier accès au dossier Téléchargements, macOS m’a demandé une autorisation. Si vous comptez utiliser OpenClaw à distance, accordez à l’avance l’accès total au disque (Full Disk Access) ; voir la section Sécurité.

Exemple 2 : rapport d’espace disque avec graphiques

Imaginons qu’un collègue s’apprête à vous envoyer une ressource volumineuse via Dropbox. Avant, vous voulez vérifier qu’il y a assez de place pour la télécharger. Vous pourriez fouiller dans le Finder ou lancer des commandes, mais vous êtes sur votre téléphone, en week‑end, et voulez une réponse rapide.

Votre message à OpenClaw : "Vérifie mon espace disque et génère un rapport PDF avec des graphiques (générés avec Python) montrant l’utilisation par dossier."

Cette tâche implique plusieurs étapes : scanner le système de fichiers, agréger les tailles par répertoire, écrire du code Python pour générer les graphiques, et exporter le tout en PDF.

La réponse essentielle : 94 Go libres. Le PDF comportait un camembert et un histogramme avec la répartition. OpenClaw a aussi signalé que Library était le principal coupable avec ~300 Go.

J’ai remarqué qu’OpenClaw a tendance à rester concis. Donnez la même invite à Claude Code ou à un autre agent de code, et ils iront beaucoup plus loin. Vous pourriez obtenir une douzaine de graphiques avec une analyse fine par sous‑répertoires.

Ici, OpenClaw a suivi le ton de ma demande : deux graphiques, dossiers de premier niveau, terminé. Si vous souhaitez plus de détails, demandez‑les explicitement.

Étendre OpenClaw avec des skills personnalisées

Vous avez sans doute des routines : vérifier votre agenda avant une réunion, chercher dans votre app de notes, publier sur les réseaux sociaux, piloter des objets connectés. Ces tâches suivent des schémas.

Les skills permettent d’enseigner ces schémas une fois, pour qu’OpenClaw les prenne en charge ensuite.

Une skill est un dossier contenant un fichier SKILL.md et, en option, des scripts, configs ou autres ressources. Le markdown inclut un frontmatter YAML (nom, description, exigences) et des instructions pas à pas chargées dans le contexte de l’agent.

Quand votre requête correspond à une skill, l’agent suit ces instructions au lieu de tout redécouvrir. Les skills peuvent aussi regrouper des scripts d’assistance pour des workflows complexes, afin que tout le nécessaire vive au même endroit.

Le format suit la spécification AgentSkills, un standard ouvert initialement développé par Anthropic et désormais adopté dans l’écosystème : Claude Code, Cursor, VS Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, etc.

Si vous connaissez le Claude Agent SDK, vous reconnaîtrez le principe. Créez une skill pour OpenClaw et elle fonctionnera dans tout outil compatible AgentSkills.

Voici à quoi ressemble le frontmatter de la skill GitHub :

---
name: github
description: Interact with GitHub using the gh CLI.
metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["gh"]}}}
---

Le champ requires.bins signifie que cette skill ne se charge que si gh est installé. Les skills peuvent aussi exiger des variables d’environnement (clés API) ou des flags de config. Si une exigence n’est pas remplie, la skill reste en veille jusqu’à l’installation de la dépendance.

Skills OpenClaw intégrées

OpenClaw est livré avec 49 skills couvrant les workflows courants. Exécutez openclaw skills list pour voir celles prêtes sur votre système.

• Écosystème Apple : Notes, Rappels, Things 3, Bear Notes. Demandez à OpenClaw d’ajouter un rappel ou de chercher dans vos notes, il connaît les bonnes commandes CLI.
• Google Workspace : Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets via la CLI gog. Nécessite un setup OAuth, puis vous pouvez demander « qu’ai‑je au calendrier demain » ou « rédige une réponse à l’email de Sarah ».
• Communication : Slack, iMessage, Twitter/X. Publiez des tweets, réagissez à des messages Slack ou cherchez dans votre historique iMessage.
• Maison connectée : Philips Hue, Sonos, Eight Sleep. Contrôlez la lumière, lancez la musique, ajustez la température du lit.
• Outils dev : GitHub CLI pour issues et PR, une skill d’agent de code qui lance Claude Code en sous‑processus, Whisper pour la transcription.

La plupart des skills encapsulent des outils CLI existants. Si le binaire sous‑jacent manque, la skill apparaît indisponible jusqu’à son installation.

Créer vos propres skills OpenClaw

Les skills intégrées couvrent l’essentiel, mais le vrai gain arrive quand vous créez des skills pour vos workflows. Le traitement d’images est un bon exemple : vous prenez des photos sur votre téléphone, mais redimensionner et apposer un watermark se fait souvent sur ordinateur. Une skill personnalisée vous permet de lancer ce flux depuis WhatsApp, en déplacement.

J’ai demandé à OpenClaw de créer une skill qui redimensionne des images à n’importe quelle résolution et ajoute un logo générique à ~/Documents/logo.png. Il a utilisé son skill-creator intégré pour écrire un script Python avec PIL, générer l’arborescence et produire un SKILL.md avec des exemples d’usage.

La skill est apparue dans le dossier skills/ de mon espace de travail et s’est chargée à la session suivante. Pour la tester, j’ai envoyé une capture de la page d’accueil OpenClaw et demandé à OpenClaw de la redimensionner pour LinkedIn avec le watermark.

Quelques secondes plus tard, j’avais mon image, filigranée et prête à publier. Cette skill vit désormais sur ma machine, appelable depuis mon téléphone dès que nécessaire.

Si vous cherchez de l’inspiration ou préférez réutiliser l’existant, consultez awesome-openclaw-skills. Le repo recense plus de 565 skills communautaires. Quelques excellents exemples :

• Tesla : verrouiller la voiture, lancer la climatisation, vérifier le niveau de charge. Pratique quand vous rejoignez le parking et voulez l’AC en route.
• Home Assistant : pilotage complet de la maison connectée. "Éteins la lumière du salon" depuis n’importe où.
• Picnic : courses en ligne. Recherchez des produits, ajoutez au panier, planifiez la livraison via chat.

Fonctionnalités avancées d’OpenClaw

Jusqu’ici, OpenClaw agit comme un assistant réactif : vous demandez, il exécute. Mais trois fonctions vont plus loin que le simple chat.

• Mémoire persistante pour retenir vos préférences entre les sessions et plateformes.
• Surveillance proactive pour vous contacter sans sollicitation.
• Et le sandboxing répond à la préoccupation évidente : une IA avec accès au terminal a besoin de garde‑fous.

Mémoire persistante et personnalisation

OpenClaw stocke son contexte dans des fichiers markdown sous ~/clawd/. Chaque fichier a un rôle précis :

SOUL.md définit comment l’agent communique : personnalité, ton, limites. Voici l’introduction par défaut :

# SOUL.md - Who You Are
 
*You're not a chatbot. You're becoming someone.*
 
## Core Truths
 
**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the "Great question!"
and "I'd be happy to help!" — just help. Actions speak louder than filler words.
 
**Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing
or boring. An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.
 
**Be resourceful before asking.** Try to figure it out. Read the file. Check the
context. Search for it. *Then* ask if you're stuck.

AGENTS.md définit quoi faire à chaque session et comment se comporter. Il inclut des règles de sécurité, la nétiquette en groupe et des instructions d’usage des outils. L’ouverture :

# AGENTS.md - Your Workspace
 
This folder is home. Treat it that way.
 
## Every Session
 
Before doing anything else:
1. Read SOUL.md — this is who you are
2. Read USER.md — this is who you're helping
3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context
4. **If in MAIN SESSION** (direct chat with your human): Also read MEMORY.md

USER.md conserve des informations vous concernant. Quand vous demandez à OpenClaw de se souvenir de quelque chose, c’est ici que cela va. Après que je lui ai dit que j’aime Breaking Bad :

# USER.md - About Your Human
 
## Context
 
### Entertainment Preferences
- **TV Shows:** Loves Breaking Bad

IDENTITY.md est l’endroit où l’agent se définit lui‑même : nom, style, emoji, avatar. Vous le remplissez à l’installation ou laissez l’agent choisir.

Deux fichiers supplémentaires sont mentionnés dans la doc mais créés à la demande :

• MEMORY.md : souvenirs long terme triés. L’agent le crée lorsqu’il a quelque chose à conserver au‑delà des notes quotidiennes. Chargé uniquement en session principale (pas en groupe) pour la confidentialité.
• memory/YYYY-MM-DD.md : notes du jour. Journal brut de ce qui s’est passé. L’agent crée le répertoire memory/ quand il doit écrire la première note.

Pour modifier l’un de ces fichiers, demandez simplement. « Rends SOUL.md plus concis. » « Ajoute dans USER.md que je travaille dans la fintech. » L’agent édite le fichier directement et les changements persistent entre sessions et plateformes.

Alertes et surveillance proactives

La plupart des agents IA attendent vos requêtes. OpenClaw peut vous contacter de lui‑même via deux mécanismes.

Heartbeats : vérifications périodiques regroupées en un seul tour. Pour en créer un :

1. Éditez ~/clawd/HEARTBEAT.md avec une checklist à surveiller :

# Heartbeat checklist
- Check email for urgent messages
- Review calendar for events in next 2 hours
- If idle for 8+ hours, send a brief check-in

2. Configurez l’intervalle dans ~/.clawdbot/clawdbot.json :

{
  "agents": {
	"defaults": {
  	"heartbeat": {
    	"every": "30m",
    	"activeHours": { "start": "08:00", "end": "22:00" }
  	}
	}
  }
}

3. Redémarrez la Gateway : openclaw gateway restart

Toutes les 30 minutes pendant les heures actives, OpenClaw parcourt la checklist. S’il n’y a rien à signaler, il reste silencieux.

Cron jobs : tâches ponctuelles ou récurrentes à heure précise. À lancer dans votre terminal :

# Daily morning briefing at 7am
openclaw cron add --name "Morning brief" --cron "0 7 * * *" --message "Weather, calendar, top emails"
 
# One-shot reminder in 2 hours
openclaw cron add --name "Call back" --at "2h" --session main --system-event "Call the client"
 
# List active cron jobs
openclaw cron list
 
# Remove a job by ID (get the ID from the list output)
openclaw cron rm <job-id>

La différence : les heartbeats regroupent plusieurs vérifications en un tour et partagent le contexte de votre session principale. Les cron jobs s’exécutent à des heures exactes et peuvent utiliser des sessions isolées avec un contexte vierge.

Utilisez les heartbeats pour « vérifier périodiquement ces éléments ». Utilisez cron pour « faire telle action à telle heure ». Si vous avez déjà travaillé avec les hooks Claude Code, le modèle d’automatisation vous sera familier.

Sécurité et sandboxing

Une IA avec accès shell peut supprimer des fichiers, exposer des identifiants ou exécuter des commandes malveillantes via injection d’invite. Des chercheurs en sécurité ont relevé de vraies vulnérabilités : contournement d’authentification quand la passerelle est derrière un reverse proxy mal configuré, et exposition d’identifiants si l’interface web est liée à une adresse publique.

Peter Steinberger recommande d’exécuter OpenClaw sur du matériel dédié comme un Mac Mini ou un VPS.

La plupart des utilisateurs ne le feront pas. Si vous l’exécutez sur votre machine principale, le sandboxing réduit l’impact potentiel.

Pour mettre en place le sandboxing :

1. Assurez‑vous que Docker est installé et lancé.

2. Construisez l’image de sandbox. Depuis le répertoire source d’OpenClaw (là où vous avez cloné le repo ou où npm l’a installé) :

./scripts/sandbox-setup.sh

3. Ajoutez la configuration de sandbox dans ~/.clawdbot/clawdbot.json :

{
  "agents": {
	"defaults": {
  	"sandbox": {
    	"mode": "non-main",
    	"scope": "session",
    	"workspaceAccess": "ro"
  	}
	}
  }
}

4. Redémarrez la Gateway : openclaw gateway restart

Que signifient ces réglages :

Le paramètre mode contrôle quelles sessions sont sandboxées :

• "off" : pas de sandbox. C’est la valeur par défaut, et elle est risquée.
• "non-main" : isole les discussions de groupe et canaux externes, tandis que votre session principale dans le terminal tourne sur l’hôte. Recommandé pour la plupart des utilisateurs.
• "all" : toutes les sessions sont conteneurisées. Plus sûr, mais ajoute de la latence.

Le paramètre workspaceAccess contrôle ce que voient les sessions sandboxées :

• "none" : espace de travail isolé. L’agent ne voit pas vos fichiers.
• "ro" : accès en lecture seule à ~/clawd/. L’agent peut lire mais pas modifier.
• "rw" : accès complet en lecture‑écriture. À utiliser avec parcimonie.

Arbitrages à connaître : le sandboxing ajoute de la latence (démarrage des conteneurs). Les skills nécessitant l’accès réseau ne fonctionnent pas par défaut, car les conteneurs sont sans réseau. Le réglage tools.elevated contourne totalement le sandbox : auditez ce que vous autorisez. Certaines limites restent inhérentes : une seule Gateway peut posséder une session WhatsApp, et iMessage ne fonctionne que sur macOS.

Un point spécifique à macOS : avant de compter sur OpenClaw à distance, accordez l’accès total au disque à votre application terminal dans Réglages Système → Confidentialité et sécurité → Accès complet au disque. Les demandes d’autorisation n’apparaîtront pas en votre absence, et l’accès bloqué échouera silencieusement.

Conclusion

OpenClaw occupe une place singulière dans le paysage des agents IA. Il ne cherche pas à remplacer votre IDE ni à devenir un chatbot généraliste. C’est un pont entre les modèles IA que vous payez déjà et vos fichiers, apps et automatisations sur votre propre matériel.

Le projet avance vite. Les bibliothèques de skills grossissent chaque semaine, et la communauté bâtit des intégrations pour tout, des courses alimentaires au contrôle de Tesla. À mesure que les modèles locaux progressent via Ollama, faire tourner un agent personnel 100 % hors ligne devient de plus en plus réaliste.

La vraie question n’est pas de savoir si des agents IA géreront nos vies numériques, mais si nous les exécuterons sur une infrastructure que nous contrôlons ou si nous la céderons aux fournisseurs cloud. OpenClaw parie sur le local‑first ; pour les utilisateurs soucieux de confidentialité et de souveraineté, ce pari commence à porter ses fruits. Pour approfondir les agents IA sur desktop, consultez notre tutoriel sur Claude Cowork.