Next 2025 : Google Cloud met le cap sur les agents IA

Après Sundar Pichai, CEO d’Alphabet pour la partie infrastructure IA, Thomas Kurian, le CEO de Google Cloud a orienté son discours sur la prochaine tendance des agents IA. « Aujourd’hui, nous proposons la plateforme idéale pour gérer et développer des systèmes multi-agents » a souligné le dirigeant lors de la conférence inaugurale. En décembre dernier, la société avait fait un premier pas dans ce domaine en dévoilant sa plateforme low code Agentspace.

Un kit de développement multi-agent et une marketplace

Au cœur de cette stratégie, Vertex AI, la plateforme de développement d’applications IA, voit ses capacités enrichies. Il intègre ainsi un kit de développement dédié pour les agents. L’ADK en mode preview est accessible en Python (d’autres langages seront ajoutés prochainement) et il peut être utilisé avec les différents LLM du marché même si dans un premier temps il est optimisé avec les modèles Gemini de Google. Il est possible de créer différents types d’agents : ceux motorisés par des LLM, ceux dédiés à une tâche spécifique et des agents personnalisés par l’entreprise. Le kit de développement se charge d’orchestrer la hiérarchie des agents, leurs fonctions, leurs interactions, leurs évaluations, les contrôles, … Open source, l’ADK est en concurrence avec des outils comme Langgraph ou Crew.ai.

L'ADK propose de créer plusieurs types d'agents. (Crédit Photo: Google Cloud)

Pour ceux qui souhaitent obtenir des agents pré-fabriqués, GCP lance en preview Agent Garden, une marketplace pour agents. Elle référence aujourd’hui environ 200 modèles dont ceux de Google avec les dernières versions de Gemini, Veo 2 (génération de vidéo), Imagen 3 (images), Lyria (musique). Le catalogue est ouvert aux modèles tiers de Mistral, Llama de Meta et l’ajout récent de ceux d’AI21 Labs, Camb.ai, Qodo ou Allen Institute.

Agent Engine pour le déploiement et A2A pour échanger entre agents

Si la question du développement des agents est importante, GCP n’oublie pas le déploiement à travers Agent Engine, un runtime managé. Il est compatible avec ADK , mais aussi Langgraph ou Crew.ai. Il comprend des outils d'évaluation de Vertex AI pour améliorer les performances des agents ou affiner les modèles sous-jacents. Dans les prochains mois, Agent Engine sera étoffer avec des environnements de simulation pour tester les agents avant leur mise en production.

Une autre annonce importante autour des agents IA est la présentation du protocole A2A (agent to agent). « Si on veut apporter les agents IA auprès de chaque employé, il faut relever le défi de les faire fonctionner ensemble », explique Thomas Kurian. Google Cloud s’est associé à une cinquantaine de partenaires (SAP, Salesforce, Box, Atlassian, Intuit, Elastic, Oracle, Datadog, Capgemini, Accenture, …) pour créer un protocole ouvert de communication entre agents, quelque soit le framework de développement ou l’éditeur qui l’a conçu. Le fournisseur a expliqué que le protocole est construit sur des normes existantes et populaires, notamment HTTP, SSE et JSON-RPC, pour rendre plus facile son adoption. Il est capable de gérer du texte, mais aussi de l’audio et des flux vidéo, annonce GCP. Ce dernier n’est pas le seul à s’intéresser à l’interopérabilité entre les agents. Cisco a récemment dégainé son Internet des agents pour standardiser la communication entre eux. A noter qu’en complément de A2A, Google Cloud supporte le protocole MCP (model context protoco) promu par Anthropic pour connecter les systèmes d'IA aux sources de données.

Le protocole A2A est capable de gérer plusieurs éléments de la communication entre agents. (Crédit Photo: Google Cloud)

Des agents pour la data et la sécurité

Dans son portefeuille d’agents prêts à l’emploi, Google Cloud en propose plusieurs sur des domaines spécifiques. C’est le cas de la cybersécurité avec deux agents : un dédié aux triages des alertes et l’autre sur l’analyse des malwares. Le premier, disponible en preview au cours de ce trimestre, s’adresse aux équipes SOC (security operation center) notamment les analystes de niveau 1 et 2. L’agent est capable d’analyser le contexte de chaque alerte, de rassembler les informations et de proposer des actions. « Cela permet de gérer le volume des remontées d’alerte et de répondre à la pénurie de compétence en cybersécurité », explique Sandra Joyce, directrice de l’activité Threat Intelligence de Google. De son côté, l’analyse de malware, aussi en preview au second trimestre, évalue les codes potentiellement malveillants, y compris la possibilité de créer et d'exécuter des scripts de désobfuscation.

Le monde de la data a aussi ses agents dédiés autour des outils comme Big Query et Looker. Google Cloud a ainsi dévoilé un agent data engineering, apable de réaliser plusieurs tâches comme la création des pipelines de données, leur préparation, leur enrichissement, leur maintien en qualité,… L’objectif est de réduire les tâches chronophages pour les ingénieurs de la donnée. Un autre agent est dédié à la datascience en s’occupant des différentes étapes du développement de modèles. Enfin, l’agent pour l’analytique a été développé avec Deepmind pour que les utilisateurs puissent interagir en langage naturel avec les données.

Exemple des capacités de l'agent spécialisé dans la data science. (Crédit Photo: JC)