IA agentique : Google fait un bond en avant grâce à plusieurs innovations dans Agentspace

Google vit son "AI momentum". Avec plus de 500 cas d'usage de l'IA générative à présenter, le géant du cloud veut faire de sa conférence Next un show inoubliable. Et l'agentique n'y échappe : sa plus grosse annonce à ce sujet concerne l'amélioration d'Agentspace - son environnement no-code pour développer des agents IA, des workflows et améliorer la recherche au sein de fichiers lancé en décembre. "Très bientôt, chaque entreprise s’appuiera sur des systèmes multi-agents – plusieurs agents IA travaillant ensemble – même s’ils sont conçus sur différents frameworks ou par différents fournisseurs", assure Saurabh Tiwary, VP Cloud AI de Google Cloud.

Et pour parvenir à des systèmes multi-agents autonomes, il faut réunir un certain nombre de conditions, incluant des modèles dotés de capacités de raisonnement avancées, à l'instar de ceux disponibles dans Gemini 2.5, à travers un accès à Vertex AI. Revendiquant "4 millions de développeurs qui utilisent les modèles Gemini", la firme veut mettre un coup d'accélérateur à l'adoption de son portefeuille IA. C'est dans cette optique que le géant lance donc plusieurs innovations au sein de sa plateforme, chacune ayant une fonction bien spécifique.

Un kit de développement d'agents IA open source

Tout d'abord, Agent Development Kit (ADK) : il s'agit d'un framework open source dédié à la conception des agents, basé sur la même technologie que celle utilisée par Google Agentspace et la Google Customer Engagement Suite (CES). Avec ADK, la firme de Mountain View promet qu'il est possible de "créer un agent IA en moins de 100 lignes de code intuitif".

Actuellement disponible en Python (d’autres langages seront pris en charge plus tard cette année), ADK permet donc de définir comment les agents développés pensent, raisonnent et travaillent ensemble, grâce à des garde-fous et des contrôles d’orchestration. Il est également possible d'interagir avec eux via des conversations naturelles, grâce aux capacités de streaming audio et vidéo bidirectionnel d’ADK.

Agent Garden : le jardin de l'IA ouvert aux fournisseurs tiers

Google a décidé de combiner son ADK à Agent Garden - une collection d’exemples prêts à l’emploi et d’outils directement accessibles via ADK. Pour l'heure en preview, Agent Garden offre un large choix de modèles adaptés aux besoins de chacun, incluant des modèles fournis par des tiers tels qu'Anthropic, Meta, Mistral AI, AI21 Labs, CAMB.AI, Qodo, et d’autres.

Au total, plus de 200 modèles sont recensés. Parmi ses utilisateurs, la firme recense déjà Accenture, Capgemini, Deloitte ou encore KPMG, chacun utilisant Agentspace pour construire de nouveaux agents pour le retail, les services financiers, les télécoms, etc.

En parallèle, Google Cloud annonce que les modèles Gemini seront disponibles sur Google Distributed Cloud (GDC) au troisième trimestre 2025, pour répondre aux exigences strictes en matière d’hébergement local de certains secteurs d'activité. Cela offre des avantages tels que l’analyse de contexte sur plusieurs millions de tokens, des capacités multimodales, et l’accès à l’API Gemini en environnement local (on-premises).

Un contrôle continu sur le développement

Google autorise également la sélection de la cible de déploiement, que ce soit un débogage local ou toute plateforme de production conteneurisée comme Cloud Run, Kubernetes ou Vertex AI. ADK prend également en charge le Model Context Protocol (MCP), afin de sécuriser les connexions entre les données et les agents.

Au-delà d'ADK, Agentspace accueille également Agent Engine : un environnement d’exécution entièrement géré dans Vertex AI qui aide à déployer vos agents personnalisés en production, avec des capacités intégrées de test, de publication et de fiabilité, à l’échelle mondiale de manière sécurisée.

Dans les mois à venir, Google prévoit d'enrichir les capacités d’Agent Engine. "Vos agents pourront utiliser un ordinateur (computer-use capabilities) et exécuter du code. De plus, un environnement de simulation dédié vous permettra de tester rigoureusement vos agents avec des profils utilisateurs variés et des outils réalistes, afin de garantir leur fiabilité en production", cite Google en exemple.

Un protocole d'interopérabilité entre agents

Mais ce que cherche à atteindre Google au travers de cet ensemble de fonctionnalités, c'est la capacité à connecter les agents à l’ensemble d'un écosystème d’entreprise. Pour cela, la firme dévoile le protocole Agent2Agent : avec, les agents peuvent travailler ensemble "via un langage commun et ouvert – quel que soit le framework ou le fournisseur utilisé, précise Saurabh Tiwary. Nous portons cette initiative ouverte avec plus de 50 partenaires industriels (Box, Deloitte, Elastic, Salesforce, ServiceNow, UiPath, UKG, Weights & Biases, ndlr), afin de faire avancer notre vision commune des systèmes multi-agents". Ainsi, en s'appuyant sur A2A, les agents peuvent échanger sur la manière d'interagir avec les utilisateurs (via du texte, des formulaires, ou de l’audio/vidéo bidirectionnel).

Enfin, Google propose de donner accès à vos agents à vos données via des standards ouverts comme le Model Context Protocol (MCP), ou de les connecter directement à des API et connecteurs gérés dans Google Cloud. Avec des applications concrètes dans Google Search, des sources de données, ou les données de Google Maps.