Google Cloud lance une plateforme d'intégration d'IA... la sécurité et la gouvernance deviennent le cœur du sujet

Google Cloud a lancé une plateforme d’intégration appelée « Gemini Enterprise Agent Platform », qui rassemble le développement et l’exploitation d’agents d’intelligence artificielle (AI). Cette initiative restructure essentiellement Vertex AI existant pour en faire un nouveau centre névralgique, visant à permettre aux entreprises de gérer l’ensemble du processus de création, de déploiement et de contrôle des agents IA sur une seule plateforme.

Ce lancement a été annoncé lors du « Google Cloud Next 2026 » à Las Vegas, aux États-Unis. La nouvelle plateforme intègre non seulement la sélection de modèles, le développement et la construction d’agents, mais aussi des fonctionnalités d’intégration, d’orchestration, de DevOps et de sécurité. Google Cloud indique qu’avec cette plateforme, les équipes techniques peuvent, après avoir développé un agent IA, le proposer naturellement aux employés via la nouvelle application « Gemini Enterprise ». L’objectif est d’automatiser le travail dans toute l’organisation.

Michael Gerstenhaber, vice-président de la gestion des produits chez Google Cloud, a déclaré dans un blog : « Si la conception initiale de Vertex AI visait à soutenir la grande échelle dans l’ère naissante de l’IA générative, nous entrons maintenant dans une phase où il faut gérer la complexité des agents opérant à travers plusieurs systèmes. » Il souligne particulièrement que, sans mécanismes de sécurité et de gouvernance, la prolifération des agents pourrait rendre difficile la construction de la confiance en entreprise.

Agent Studio pour les employés ordinaires et ADK pour les développeurs renforcés

Google a renforcé la construction d’agents IA autour de « Agent Studio » et « Agent Development Kit (ADK) ». Agent Studio offre une interface visuelle low-code accessible même aux non-développeurs, permettant de concevoir la logique des agents par glisser-déposer.

Pour les développeurs professionnels, l’ADK se concentre sur des tâches plus complexes. Google fournit non seulement un accès à des modèles puissants pour la raison, mais a également introduit un cadre graphique permettant de connecter plusieurs sous-agents pour traiter des problèmes complexes. Cela facilite la création d’une « équipe multi-agents » plutôt qu’un seul agent.

De plus, la connexion aux données internes devient plus simple. Google indique que l’ADK supporte par défaut l’intégration avec l’écosystème, sans nécessiter de pipelines personnalisés, pour relier les données internes de l’entreprise. En se connectant à des plateformes comme BigQuery, Pub/Sub, etc., les agents peuvent gérer des tâches asynchrones à grande échelle, telles que l’évaluation de contenu ou l’analyse de données en arrière-plan.

Nouvelles fonctionnalités « Runtime » et « Memory » pour la gestion opérationnelle

Google Cloud a également transformé « Agent Runtime » pour supporter l’exécution d’agents IA dans des environnements réels, au-delà de la simple validation de concept. Le nouveau Runtime simplifie le déploiement des agents et supporte des workflows longs de plusieurs jours. Il inclut aussi une orchestration permettant aux agents de déléguer mutuellement des tâches, rendant possible la division du travail entre plusieurs agents spécialisés.

La fonction clé de « contexte » en opération à grande échelle a été renforcée. Google a créé une « Agent Memory Bank » capable de créer et gérer dynamiquement une mémoire à long terme basée sur le contenu des conversations. De plus, un « Memory Profile » a été ajouté pour permettre aux agents de recharger rapidement les détails nécessaires. Pour l’entreprise, cela représente une réduction de la perte de contexte et une amélioration de la précision pour les tâches répétitives.

Sécurité et gouvernance complètes… attribution d’identités uniques à chaque agent

L’accent mis sur la sécurité et le contrôle est particulièrement marqué dans cette plateforme. Google indique avoir appliqué une architecture « sécurité intégrée », permettant de contrôler la conformité des stratégies d’entreprise, que l’agent soit créé par le client ou intégré depuis l’écosystème partenaire.

L’élément central est « l’identité de l’agent ». Comme chaque individu a une identité, chaque agent IA se voit attribuer un ID crypté unique, laissant une trace auditée de toutes ses actions. Ces enregistrements peuvent être liés à des stratégies de permission prédéfinies, facilitant la conformité interne et la traçabilité.

Par ailleurs, un « Agent Registry » pour la gestion centralisée des outils et agents autorisés, ainsi qu’un « Agent Gateway » pour surveiller l’état global des opérations, ont été ajoutés. Google indique que ces outils permettent aux administrateurs de visualiser facilement tout le système d’exploitation des agents IA et d’appliquer des politiques de sécurité cohérentes. La détection d’attaques et la surveillance en temps réel sont assurées via le tableau de bord « Agent Security ».

Support du test avant déploiement et de l’optimisation en opération

Google Cloud propose aussi des fonctionnalités pour valider en amont la performance des agents IA et les améliorer en continu. « Agent Simulation » permet aux utilisateurs de tester les agents dans un environnement contrôlé à l’aide d’outils virtuels et de charges synthétiques. Une fois déployés, les agents peuvent être évalués en permanence via l’outil « Agent Evaluation » pour noter la qualité des résultats.

Des outils de diagnostic approfondi sont aussi disponibles pour analyser les causes en cas de problème. « Agent Observability » offre une visualisation du cheminement complexe de raisonnement des agents, facilitant le débogage des erreurs. Si la performance n’atteint pas les attentes, « Agent Optimizer » ajuste automatiquement les instructions du système pour améliorer la précision, aidant ainsi à l’amélioration continue.

Basé sur le modèle de Google, mais supportant plus de 200 modèles externes

Bien que Google semble encourager fortement l’utilisation de son propre modèle Gemini, la stratégie d’ouverture reste présente. La société indique que les utilisateurs peuvent « prioriser » l’accès à plus de 200 modèles, incluant Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash, le modèle open source Gemma 4, ainsi que Lyria 3 pour la génération musicale et audio.

Les modèles tiers sont également supportés. Google précise qu’il offrira aussi des modèles de partenaires comme Claude 3.5 Sonnet et Haiku d’Anthropic PBC. Pour les clients entreprises, cela offre une flexibilité pour choisir le modèle adapté à leurs objectifs, sans se limiter à une seule plateforme.

Cette annonce de Google Cloud ne se limite pas à ajouter des fonctionnalités IA, mais vise à réorganiser à l’échelle de la plateforme l’écosystème d’exploitation des agents IA d’entreprise. Particulièrement dans une optique « d’entreprise autonome », cette démarche d’intégration du développement, du déploiement, de la sécurité et de l’optimisation est d’une importance stratégique. Cependant, la stabilité opérationnelle de ces agents dans un environnement réel et leur capacité à réduire les risques de sécurité seront probablement des variables clés pour la compétitivité future.

TP AI Avis : Cet article est un résumé basé sur le modèle linguistique TokenPost.ai. Le contenu principal peut être incomplet ou non conforme à la réalité.