Google Cloud Next : cap sur les IA multi-agents
Lors de son événement mondial Cloud Next qui se tient du 9 au 11 avril à Las Vegas, Google a mis l'accent sur les agents d'IA, ces briques qui se greffent aux LLM pour répondre à des questions pointues ou automatiser des actions. Ce n'est pas une surprise. Tous les hyperscaler sont actuellement dans la course à l'IA agentique. Google ne fait pas exception.
Sur le front des agents, le groupe de Mountain View a notamment annoncé un kit de développement baptisé Agent Development Kit (ADK). Intégré à sa plateforme cloud d'IA Vertex, il est conçu pour faciliter le développement, le test, le déploiement et la maintenance d'agents. ADK est taillé y compris pour orchestrer la collaboration entre plusieurs agents. Résultat : Google est le premier des hyperscalers à entrer dans l'ère des systèmes d'IA multi-agents.
Pour enfoncer le clou, le groupe dévoile Agent2Agent (A2A), un nouveau protocole de communications inter-agents indépendant du framework ou du fournisseur. Une initiative portée en lien avec plus de 50 acteurs de l'écosystème, au premier rang desquels NetApp, Oracle, Salesforce, SAP ou ServiceNow. Vous l'aurez compris. La vocation de A2A est de devenir un standard facilitant la collaboration entre agents.
Une place de marché
ADK s'intègre à Agent Garden, une bibliothèque de composants et d'outils prêts à l'emploi visant à faciliter la mise au point d'agents et de systèmes multi-agents. "Elle vous permet d'interagir avec plus de 100 connecteurs, des API personnalisées, des flux d'intégration, ou des données stockées dans les services cloud de Google comme BigQuery et AlloyDB", explique Gabe Weiss, developer advocacy manager au sein du groupe américain. Enfin, ADK supporte Model Context Protocol pour assurer la connexion avec les modèles et les outils tiers sollicités par chaque agent.
Pour compléter l'édifice, Google inaugure en parallèle une place de marché d'agents adossée à sa plateforme Google Cloud.
Autre annonce sur le front des agents, la suite de gestion de la relation client Google Customer Engagement est équipée d'un environnement de développement personnalisé. Baptisé Next generation Conversational Agent, il s'adosse aux modèles Gemini de Google ainsi qu'à ADK pour proposer un outil de création d'agents sans code. "Les modèles Gemini lui permettent de générer des voix en haute définition proches de celles des humains, mais également de saisir les émotions", souligne Duncan Lennox, vice-président et general manager Applied AI chez Google. "Le produit prend également en charge le streaming vidéo, permettant aux agents d'interpréter et de réagir en temps réel aux informations partagées depuis les caméras des terminaux mobiles."
Du côté des développeurs, Google présente de nouveaux agents d'IA au sein de son assistant de codage Gemini Code Assist. Ils recouvrent à la fois la génération d'applications, mais aussi l'automatisation des migrations, des revues de code, des tests, etc. A cela vient s'ajouter un nouveau tableau kanban, baptisé Kanban CodeAssist, qui affiche en temps réel les tâches pilotées par l'assistant tout en donnant la possibilité aux utilisateurs d'interagir avec les agents sous-jacents.
"Gemini 2.5 Flash est optimisé pour offrir une faible latence et un coût réduit, tout en garantissant une bonne qualité et un bon équilibre pour des scénarios à fort volume de trafic"
En matière de data, Google lève par ailleurs le voile sur trois autres agents. Ciblant les équipes d'ingénierie, le premier gère l'ensemble du cycle de vie des données, de l'automatisation des catalogues jusqu'au pilotage de la qualité des informations en passant par la génération des meta datas. Taillé pour les data scientists, le deuxième gère notamment le chargement des données et la modélisation prédictive. Orienté analystes, le troisième propose des fonctionnalités d'analytics activables en langage naturel.
Pour finir, Google annonce deux agents sur le terrain de la cybersécurité. Intégré à SecOps, l'outil de gestion des menaces de l'entreprise, le premier trie les alertes de sécurité et génère un premier diagnostic. Le second est taillé pour détecter les codes potentiellement malicieux. Il vient se nicher dans Google Threat Intelligence.
Une plateforme multimodale
Au-delà de ces nouvelles capacités agentiques, Google intègre à Vertex AI un modèle de text-to-music. Une couche qui vient compléter ses environnements de génération vocale, de vidéos et d'images. "Via Vertex AI, vous pouvez désormais créer un film complet, à partir d'une invite de texte et d'image, simulant les mouvements de caméra avec musique et parole", résume Gabe Weiss.
Google Cloud Next est aussi l'occasion de dévoiler des nouveautés autour des modèles Gemini. Après avoir lancé Gemini 2.5 Pro pour les projets d'IA générative les plus exigeants, Google annonce l'arrivée "prochaine" de Gemini 2.5 Flash au sein de Vertex AI. "Ce modèle est optimisé pour offrir une faible latence et un coût réduit, tout en garantissant une bonne qualité et un bon équilibre pour des scénarios à fort volume de trafic, tels le service client ou le traitement d'informations en temps réel", affirme Jason Gelman, directeur du management produit de Vertex AI chez Google. "Gemini 2.5 Flash proposera également un raisonnement dynamique et contrôlable. Le modèle ajustera automatiquement le temps de traitement en fonction de la complexité de la requête." En matière de modèle, Google ajoute ainsi une nouvelle corde à son arc.