Google Agentspace : Comment Google vient de Remporter la Bataille de l’IA avec son Protocole A2A

Google vient d’annoncer une multitude de nouveautés, mais celle qui a véritablement capté l’attention est Agentspace. Cette innovation pourrait être révolutionnaire pour plusieurs raisons. Tout d’abord, il s’agit d’un écosystème permettant aux entreprises et développeurs de créer des agents IA et de les faire travailler ensemble de manière transparente. En parallèle, Google a également dévoilé un protocole ouvert pour le développement d’agents : le protocole A2A (Agent-to-Agent).

Pourquoi Agentspace pourrait changer la donne

Soyons clairs : l’importance potentielle d’Agentspace est considérable. À l’époque, Google a dominé le web grâce à sa simple barre de recherche sur google.com. Vous tapiez ce que vous vouliez, et le moteur trouvait les sites dont vous aviez besoin, générant des revenus publicitaires au passage.

Avec l’avènement de l’IA, ce modèle pourrait devenir obsolète. L’idée même de la recherche évolue. De plus en plus d’utilisateurs se tournent vers des chatbots ou agents IA qui accomplissent des tâches à leur place et trouvent l’information pour eux. Le point d’entrée vers le web n’est plus nécessairement la barre de recherche, mais pourrait devenir votre agent personnel qui vous représente et cherche l’information à votre place.

Démonstration d’Agentspace en action

Examinons la démonstration présentée par Google. Dans cette vidéo, nous suivons un gestionnaire de relations dans une banque.

La page d’accueil d’Agentspace est authentifiée et personnalisée. La galerie d’agents présente une sélection d’agents approuvés par l’entreprise, y compris ceux alimentés par des modèles tiers comme Llama et Claude. On y trouve:
– Des agents créés par Google
– Des agents mis à disposition par la banque (créés en interne ou par des partenaires)
– Des agents personnels que l’utilisateur peut créer directement dans Agentspace

La création d’un agent est remarquablement simple. Dans la démo, le gestionnaire souhaite automatiser son analyse quotidienne de portefeuille client. Il demande simplement à Agentspace d’ »analyser mon portefeuille client et identifier les risques et opportunités potentiels ».

L’agent n’utilise que les informations auxquelles l’utilisateur a accès. Il sait quels clients lui appartiennent et résume les points importants provenant de diverses sources de données comme OneDrive, Salesforce ou Dun & Bradstreet. Si l’utilisateur a des questions, il peut accéder directement aux sources ou affiner la liste des sources consultées.

Agentspace ne se contente pas de résumer l’information, il l’interprète et met en évidence ce qui est important. Par exemple, il signale qu’Acme General Contracting pourrait rencontrer des problèmes de trésorerie à l’avenir.

Création d’un agent personnalisé

Agentspace génère automatiquement un plan d’agent basé sur la conversation. L’utilisateur peut demander des fonctionnalités supplémentaires, comme générer un résumé audio et l’envoyer par email pour l’écouter pendant son trajet matinal. Tout cela sans écrire une seule ligne de code.

Ayant identifié un problème de trésorerie chez Acme, l’utilisateur souhaite approfondir l’analyse. Agentspace suggère déjà cette possibilité comme suivi. L’utilisateur demande alors d’explorer les tendances du secteur de la construction générale.

Cela active l’agent de recherche approfondie de Google qui commence par expliquer son plan de recherche. L’utilisateur peut modifier ce plan s’il le souhaite, mais il semble adéquat. L’agent recueille des informations en temps réel via Google Search, mais aussi dans les données internes de l’entreprise, ajustant son plan en fonction de ce qu’il découvre.

L’analyse révèle qu’Acme General Contracting est probablement affecté par la hausse des coûts des matériaux, les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et les complexités réglementaires.

Pour aller plus loin, l’utilisateur demande à l’agent de trésorerie de la banque de faire des prévisions sur les trois prochains trimestres. Cet agent utilise le nouveau modèle de prévision de séries temporelles de Google, spécifiquement formé pour ce type de scénarios.

Finalement, l’utilisateur demande à Agentspace de rédiger un email au PDG d’Acme pour solliciter une réunion la semaine suivante. Le brouillon est prêt instantanément et peut être envoyé directement depuis Agentspace, sans avoir à basculer vers Outlook ou Gmail.

Les avantages clés d’Agentspace

Agentspace offre plusieurs avantages majeurs :

Interaction facile avec toutes les données et outils d’entreprise en un seul endroit
Possibilité de créer et d’utiliser des agents directement depuis un flux de travail conversationnel
Alimenté par Gemini 2.5 et la technologie Google Search

Seule plateforme hyperscaler du marché pouvant se connecter à des données et outils tiers
Interopérabilité avec des agents et modèles tiers
Contrôles d’accès stricts au niveau des employés pour les entreprises soumises à des exigences réglementaires strictes

Peut fonctionner au sein de votre propre VPC (Virtual Private Cloud), garantissant que vos données restent les vôtres

Le protocole A2A : révolutionner la communication entre agents

Google a lancé Agentspace en accès limité – vous devez vous inscrire et manifester votre intérêt pour y accéder. L’élément central est le protocole A2A (Agent-to-Agent) qui permet à différents agents d’entreprises de communiquer entre eux.

Dans une autre démonstration, nous voyons un utilisateur demander à un agent de l’aider à pourvoir un poste d’ingénieur logiciel. L’agent recherche des candidats et consulte les différents agents disponibles pour trouver celui capable de faire du sourcing de candidats. C’est ce qu’ils appellent la « découverte de capacités » : les agents peuvent annoncer leurs capacités aux clients, qui peuvent ensuite choisir d’utiliser ces agents spécifiques pour accomplir leurs tâches.

Le client et l’agent dialoguent, les agents pouvant demander des clarifications et effectuer diverses sous-actions au nom des clients. L’utilisateur peut également préciser comment il souhaite communiquer (texte, formulaires, audio, vidéo, etc.).

Dans l’exemple, l’agent trouve trois personnes correspondant à la description du poste, crée un plan de contact, et deux semaines plus tard, une fois les entretiens terminés, il présente les trois candidats qui ont réussi l’entretien et sont en attente de vérification des antécédents.

Lorsque l’utilisateur demande d’initier la vérification des antécédents pour tous les candidats, l’agent recherche dans l’espace des agents disponibles ceux ayant les capacités nécessaires. Il trouve « Symbol Background Agent » et explique : « Selon mon registre d’agents, j’ai accès à trois agents de vérification d’antécédents. J’utilise Symbol Background Agent pour tous les candidats, compte tenu de la meilleure expérience lors des interactions passées. »

Cependant, l’agent ne réussit à initier la vérification que pour un seul candidat, car les deux autres sont hors des États-Unis, ce qui dépasse la portée de cet agent particulier. Il cherche alors un agent de vérification d’antécédents international et parvient à initier les vérifications pour les deux candidats restants, avec un délai estimé de deux jours ouvrables.

L’écosystème des agents et les partenariats

L’écosystème Agentspace comprend déjà de nombreux partenaires fournissant divers agents et capacités : Atlassian, Salesforce, Deloitte, Langchain, Intuit, JetBrains et bien d’autres noms reconnaissables.

Google partage également l’Agent Development Kit (ADK), un framework open-source flexible conçu pour simplifier le développement et le déploiement de systèmes multi-agents.

Le protocole Agent-to-Agent (A2A) en détail

Le protocole A2A fait partie de cet espace d’agents dont Google parle – un protocole permettant à tous de construire sur les mêmes plateformes et permettant à tous ces agents de travailler ensemble de manière transparente.

La promesse des agents IA est de nous rendre plus productifs en automatisant de nombreuses tâches quotidiennes, y compris certaines potentiellement assez complexes. De plus en plus d’entreprises construisent et déploient ces agents autonomes, de la commande de nouveaux ordinateurs portables à l’aide aux représentants du service client, en passant par l’assistance à la planification de la chaîne d’approvisionnement.

Si nous utilisons différents agents de différentes entreprises, il doit y avoir un écosystème qui leur permet d’interagir, en garantissant la sécurité et le cloisonnement des données. Comme Google l’explique : « Permettre aux agents d’interopérer entre eux, même s’ils ont été construits par différents fournisseurs ou dans un cadre différent, augmentera l’autonomie et multipliera les gains de productivité tout en réduisant les coûts à long terme. »

C’est pourquoi ils lancent ce nouveau protocole ouvert appelé A2A (Agent-to-Agent), avec plus de 50 partenaires technologiques à bord : Atlassian, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce, Deloitte, etc. Ce protocole A2A permettra à ces agents de travailler ensemble, d’échanger des informations en toute sécurité, de coordonner des actions, etc.

Vous avez peut-être entendu parler du MCP (Model Context Protocol) d’Anthropic, qui permet aux grands modèles de langage de communiquer avec de nombreux autres logiciels. Nous avons vu un exemple intégré à Blender qui utilisait Claude pour créer des scènes 3D. Le protocole A2A est un protocole ouvert qui complète le MCP.

Un écosystème ouvert et modulaire

Le point essentiel est qu’en tant qu’utilisateur, vous pouvez combiner divers agents de divers fournisseurs, les assembler et les laisser effectuer la tâche dont vous avez besoin de manière transparente. Vous choisissez simplement les agents appropriés, peu importe leur origine – c’est du plug-and-play. Tant que l’agent est capable d’effectuer cette tâche, vous pouvez facilement l’appeler pour travailler en votre nom sur n’importe quel projet.

Cela pourrait être énorme. Si cet écosystème se développe et que des agents de plus en plus capables y sont ajoutés, il sera très facile de le monétiser. Une seule fenêtre de chat, un seul chatbot pourrait vous donner accès à des millions d’agents.

Principes de conception du protocole A2A

Le protocole A2A repose sur plusieurs principes de conception clés :

Exploiter les capacités des agents : il se concentre sur la collaboration des agents dans leurs modalités naturelles non structurées, même lorsqu’ils ne partagent pas la mémoire, les outils et le contexte.

Basé sur des standards existants : facile à intégrer avec les technologies existantes et les piles informatiques déjà utilisées par les entreprises.
Sécurisé par défaut : avec prise en charge de l’authentification et de l’autorisation de niveau entreprise.
Support pour les tâches de longue durée : tout, des tâches courtes et rapides aux recherches approfondies qui peuvent prendre des heures ou même des jours lorsque des humains sont impliqués.

Agnostique en termes de modalité : pas seulement du texte, il peut faire tout ce que vous voulez – audio, vidéo, streaming, etc.

Le protocole facilite la communication entre l’agent client (qui vous représente) et l’agent distant. L’agent client gère la collaboration sécurisée, la gestion des tâches et des états, l’expérience utilisateur, la négociation et la découverte des capacités.

Monétisation potentielle et avenir de Google

Les agents peuvent annoncer leurs capacités en utilisant un format JSON simple. Par exemple, un agent peut indiquer qu’il est capable d’effectuer des vérifications d’antécédents aux États-Unis.

Ceci ouvre la voie à une monétisation facile. Si vous êtes une entreprise qui fournit ces services, vous pourriez facturer des frais pour ce travail. Votre agent fait de la publicité pour ses services, et lorsque quelqu’un en a besoin, l’agent distant interface avec l’agent client pour accomplir cette tâche.

Il n’y a pas encore de référence à la façon dont les paiements seront gérés, mais il y aura probablement un système de crédits ou de points que vous pourrez acheter, ou peut-être simplement la possibilité pour l’agent de débiter votre carte de crédit.

Ce qui a rendu Google si performant à l’époque, c’est la création d’une barre de recherche comme porte d’entrée vers le web. Vous tapiez ce que vous vouliez et elle vous menait où vous deviez aller. Contrairement à d’autres entreprises qui essayaient de garder les utilisateurs sur leur site, Google voulait vous diriger vers d’autres sites – ou vers des annonces.

À l’avenir, au lieu de taper quelque chose dans une barre de recherche, nous demanderons simplement à notre agent de le faire – que ce soit un chatbot ou, à terme, un avatar IA audio/vidéo. Pour certains de ces services, les entreprises pourraient vouloir payer pour que leur agent apparaisse au-dessus des autres agents disponibles, probablement en payant Google pour prioriser leurs services.

Cela pourrait être Google 2.0. Nous verrons, mais il semble certainement que c’est la direction qu’ils prennent.

Comment accéder à Agentspace

Il est conseillé de s’inscrire rapidement à Agentspace, car il y aura probablement une longue liste d’attente. Cherchez « Google Agent Space », cliquez sur « S’inscrire pour accès ». Vous devrez simplement fournir votre nom, email professionnel, numéro de téléphone et fonction – sept champs à remplir et vous serez sur la liste d’attente.

Dans le futur, nous dirons peut-être tous simplement : « Que vos agents parlent à mes agents ! »

Conclusion

Google Agentspace représente potentiellement une révolution dans le domaine de l’IA. En créant un écosystème ouvert où différents agents peuvent collaborer de manière transparente, Google pourrait bien transformer notre façon d’interagir avec l’information et les services en ligne.

Le protocole A2A pourrait devenir le nouveau standard de communication entre agents IA, ouvrant la voie à un web plus intelligent et plus automatisé. Avec plus de 50 partenaires technologiques déjà à bord, l’écosystème semble promis à une croissance rapide.

Reste à voir comment ce système évoluera, notamment en ce qui concerne la monétisation et la sécurité des données. Mais une chose est sûre : Google vient de faire un pas de géant dans la course à l’IA.