Google Cloud Next 2026 : Google veut devenir le système d'exploitation de l'entreprise agentique

Depuis Las Vegas, à l'occasion de Google Cloud Next, le géant américain annonce une ribambelle de nouveautés sur l'IA pour devenir le réflexe l'agentique à l'échelle en entreprise.

"La question n'est plus 'peut-on construire un agent ?' mais comment en gérer des milliers ?" Au Google Cloud Next à Las Vegas, où se trouve le JDN, le patron d'Alphabet Sundar Pichai assume une thèse forte : demain, l'entreprise ne sera plus gouvernée uniquement par ses employés, mais par des milliers d'agents IA orchestrés en continu. Dans ce futur, Google veut être le réflexe par défaut. Non plus la porte d'entrée du web, mais celle des agents. De la plateforme agentique à la digital workplace proactive, en passant par le hardware, la donnée et la sécurité, le géant du cloud aligne toute sa stack pour devenir le réflexe des entreprises à l'ère de l'IA.

Gemini Enterprise Agent Platform : l’agentique à l’échelle

Google mise tout (ou presque) sur Gemini Enterprise Agent Platform, sa nouvelle plateforme autonome pour construire, déployer, orchestrer et gouverner des flottes complètes d'agents IA en production. Un nouveau produit axé autour de quatre piliers : build, scale, govern, optimize. Le message de Thomas Kurian, PDG de Google Cloud, est limpide : les entreprises ne veulent plus bricoler des POC agentiques isolés, elles veulent une plateforme unifiée pour gérer des milliers d'agents avec la même rigueur que leurs systèmes critiques.

Gemini Enterprise Agent Platform arrive avec un arsenal de briques pensées pour industrialiser la construction d'agents :

Agent Studio : une interface low-code pour concevoir, tester et publier des agents en langage naturel
Agent Developer Kit (ADK) : framework (pour développeur donc) pour orchestrer la logique entre agents
Agent Registry : un annuaire unique référençant chaque agent et chaque outil interne (un outil très important pour la cartographie des systèmes d’IA exigée notamment par l’AI Act en Europe)
Agent Marketplace : une marketplace pour déployer en un clic des agents tiers

Côté protocole, Google pousse le MCP un peu partout. Tous les services Google Cloud (BigQuery, Kubernetes, AlloyDB...) ont désormais leurs serveurs MCP. Les agents peuvent ainsi interagir nativement avec l'ensemble de la stack Google.

L'architecture de Gemini Enterprise Agent Platform. © Google

Mais c'est sur la gouvernance que Google frappe le plus fort, et c'est probablement là que se joue la vraie différenciation face à Bedrock ou Azure :

Agent Identity donne à chaque agent un identifiant cryptographique unique, distinct de celui de l'utilisateur humain, avec des politiques d'autorisation traçables et auditables.
Agent Gateway agit comme une tour de contrôle des agents en surveillant l’ensemble des opérations (Il permet notamment de détecter et agir sur les attaques par prompt injection, tool poisoning et les fuites de données)
Agent Anomaly Detection permet de détecter le “reasoning drift”, les dérives subtiles d’un agent de sa tâche initiale
Avec Secure sandboxes les éditeurs peuvent utiliser des environnements virtualisés pour que les agents exécutent du code ou du computer use dans un environnement sécurisé
Memory Bank offre une gestion de la mémoire persistante sur plusieurs mois (sur le principe d’OpenClaw)
Agent Observability permet, à un humain, de suivre en temps réel ce que font les agents en production
Agent Simulation permet de tester un agent avant sa mise en production en le confrontant à des milliers de scénarios simulés en mode stress test

Pour Google sans cette couche de gouvernance avancée, l'agentique à l'échelle est intenable pour une grande entreprise.

Google Workspace repensé autour de l’agentique

Google pousse les agents dans tous ses produits et la suite workspace n’y fait pas exception. La nouveauté principale : Workspace Intelligence, une couche sémantique qui connecte Gmail, Drive, Docs, Sheets, Meet et Chat dans un seul contexte exploitable par les agents. Concrètement, toutes les données Workspace d'un utilisateur (mails, fichiers, threads de chat, notes de réunion, événements calendrier) sont indexées ensemble et interrogeables par les agents comme une seule base de connaissances. Google ajoute également Ask Gemini dans Google Chat pour interroger l'ensemble de Workspace sans changer d'onglet, et Google Drive Projects, un espace qui organise automatiquement fichiers et mails autour d'un même projet (contexte commun). Enfin, Docs, Sheets et Slides sont accessibles depuis un mode Canvas permettant de créer et éditer des documents directement depuis Gemini Enterprise.

La nouvelle boite de réception Gmail en mode AI Inbox. © Google

Google muscle sérieusement Gmail avec deux briques déjà déployées auprès du grand public mais qui débarquent sur la suite entreprise. AI Overviews dans Gmail va permettre de résumer automatiquement les longs threads de mails. Plus intéressant encore, l’AI Inbox va réorganiser la boîte de réception de manière proactive. Gemini va, proactivement, trier les mails par priorité réelle (pas juste par date), regrouper les sujets liés et signaler ce qui attend une réponse. L'idée est de passer d'une boîte de réception chronologique à une boîte de réception intentionnelle.

Une nouvelle vision pour les TPU

Pour soutenir cette transition vers l'IA agentique, Google pousse ses efforts sur le hardware. L’éditeur annonce sa huitième génération de TPU, avec une stratégie nouvelle : deux puces distinctes pour deux usages. Le TPU 8t est dédié à l'entraînement des modèles. Il est possible de connecter jusqu'à 9 600 puces dans un seul superpod. Le TPU 8i, lui, est taillé pour l'inférence. Il est possible de connecter 1 152 puces par pod et Google promet un rapport performance/prix supérieur de 80% (oui, 80%) à la génération précédente.

A gauche, le TPU 8t, à droite le TPU 8i. © Google

Google se rapproche ainsi du modèle d'AWS, qui dissocie ses puces Trainium (entraînement) et Inferentia (inférence) depuis plusieurs générations, quand Nvidia garde avec Blackwell une architecture unifiée. De quoi intéresser les entreprises qui veulent entraîner leurs propres modèles en optimisant vraiment les coûts, que ce soit à l'entraînement ou à l’inférence.

L’agentique, traction de demain pour Google ?

Au-delà de la couche agentique, c'est l'ensemble de la stack Google Cloud qui se réinvente : l'architecture de données, la cybersécurité, le stockage, le réseau. Avec ce flots d'annonces (qu'il nous est impossible de traiter dans un seul article), Google ambitionne de devenir le réflexe par défaut de l'entreprise agentique. La traction sur l'IA générative est réelle : 16 milliards de tokens (via API) sont traités par minute actuellement, contre 10 milliards le trimestre précédent.

Mais passer de la génération de contenu à l'orchestration d'agents autonomes est un saut d'une tout autre nature. Et sur ce terrain, Google ne part pas seul : Microsoft déploie ses agents dans une suite 365 déjà bien installée sur le marché, AWS avance avec son propre écosystème agentique, et des acteurs plus agiles comme Anthropic ou OpenAI construisent leurs propres plateformes d'orchestration. La véritable différence ? Google est peut-être le seul à aligner simultanément les trois piliers que l'agentique exige vraiment : les données, une infrastructure cloud mature et des modèles génératifs de pointe.