Au cours de la dernière année, les agents IA sont passés d'une nouveauté académique à une priorité stratégique. Les agents capables de planifier, raisonner, utiliser des outils et collaborer avec d'autres agents ou des humains sont intégrés dans tout, du service à la clientèle et la R&D aux flux de travail d'entreprise et copilotes. Selon un rapport d'analyste, 96 % des entreprises élargissent l’utilisation des agents IA.

Mais voici le hic : l’infrastructure nécessaire pour que ces systèmes soient interopérables, sécurisés et évolutifs est encore en cours de construction. Une course mondiale est en cours entre les innovateurs en code source ouvert et les géants technologiques pour définir les règles de cette nouvelle ère de l’IA.

Pourquoi les normes sont essentielles

L’IA agentique n’est pas simplement un chatbot plus intelligent. Ces systèmes décomposent des objectifs complexes en étapes concrètes, font appel à des outils ou API externes, maintiennent le contexte dans le temps et s’adaptent en fonction des commentaires. Ils peuvent travailler ensemble ou avec des humains pour s’attaquer à des tâches dynamiques comme la gestion de billets en TI ou l’optimisation des chaînes d’approvisionnement. Cependant, pour donner de l'ampleur à cette vision, nous avons besoin de cadres partagés pour :

• Communication : Les agents doivent parler une langue commune pour collaborer
• Intégration des outils : Façons normalisées d’appeler des API ou des services
• Coordination : Orchestration de flux de travail multi-agents
• Mémoire : Stockage et récupération du contexte à travers les interactions
• Évaluation : Surveillance et amélioration du comportement des agents

Sans ceux-ci, nous risquons d’obtenir des systèmes fragmentés, une dépendance aux fournisseurs et des déploiements peu fiables. Avec eux, nous ouvrons la porte à un nouveau paradigme logiciel où les agents d’IA interagissent aussi harmonieusement que les microservices d’aujourd’hui.

Logiciels libres vs grandes entreprises technologiques : Deux voies à suivre

La course pour définir cet avenir est menée par deux forces : les communautés open source et les géants du nuage. Chacune apporte des forces uniques et leur concurrence façonne le paysage agentique.

Logiciels libres : Agiles et expérimentaux

Visitez n’importe quelle équipe d’ingénierie IA aujourd’hui et vous les verrez probablement expérimenter avec des outils open source qui évoluent à un rythme effréné :

• LangChain et LangGraph offrent des cadres basés sur des graphes pour créer des flux de travail multi-agents avec état et des logiques de contrôle sophistiquées
• CrewAI met l’accent sur la collaboration multi-agents, l’attribution de rôles et la messagerie inter-agents
• Langflow propose des interfaces sans code rendant le déploiement d’agents accessible aux non-développeurs.
• MetaGPT et Open Agents explorent les comportements émergents dans les équipes d’agents
• Des standards émergents, comme le Model Context Protocol (MCP), visent à fournir des règles légères pour les interactions entre agents

Même les géants de la technologie publient des ensembles d’outils open source pour accélérer l’adoption et guider la normalisation :

Microsoft AutoGen prend en charge la coopération multi-agents, ADK de Google (Agent Development Kit) propose des composants modulaires, A2A de Google (Agent-to-Agent Protocol) tente de normaliser la façon dont les agents communiquent avec des messages structurés et des objectifs partagés et Agents SDK d’OpenAI intègre l’appel d’outils avec ses modèles.

Big Tech : plateformes prêtes pour l’entreprise

En parallèle, les fournisseurs infonuagiques intègrent des capacités d’agent directement dans leurs plateformes, en se concentrant sur des outils prêts pour la production :

• AWS Bedrock Agents offre un cadre sans serveur avec orchestration d’outils et gestion de la mémoire, s’intégrant parfaitement aux services AWS
• Service d’agent Azure IA fournit des agents déclaratifs avec sécurité de niveau entreprise et orchestration
• Créateur d’agents Vertex AI de Google Cloud, lié à son ADK et au protocole A2A, met l’accent sur des services permettant de créer des agents sécurisés et observables avec des garde-fous intégrés

Ces solutions privilégient l’évolutivité, la gouvernance et la conformité, des aspects essentiels pour les secteurs réglementés comme la finance ou la santé. Elles sont conçues pour gérer des charges de travail complexes et sécurisées, mais impliquent souvent une intégration plus poussée à l’écosystème, ce qui peut limiter la flexibilité.

Signes de convergence

Malgré le nombre d’acteurs sur le marché, des tendances communes émergent ;

• OpenAPI devient la norme de référence pour décrire des outils dans différents cadres
• La messagerie basée sur JSON gagne en popularité pour une communication claire et interopérable entre agents
• Les interfaces mémoire communes s'harmonisent également, avec des outils comme LangChain et Azure AI Search prenant en charge les bases de données vectorielles et les systèmes hybrides

Cependant, des défis subsistent. Les comportements des agents, les formats des messages et la gestion des états varient considérablement. Il n’existe pas de protocole universel quant à ce que peuvent faire les agents ou à la façon dont leur progression est suivie. Les questions de gouvernance, d’auditabilité et de protocoles de collaboration demeurent sans réponse.

Quels sont les enjeux?

L’issue de cette course façonnera l’avenir de l’IA. Verrons-nous un Protocole des agents unifié qui relie les systèmes open source et commerciaux, ou des jardins clos qui freinent l’innovation? Comment allons-nous auditer les agents autonomes pour assurer la conformité et la sécurité? Qui va gouverner leurs interactions et leurs décisions?

Ces questions sont urgentes. Une norme dominante pourrait définir le développement logiciel pour la prochaine décennie. Les entreprises ont besoin de systèmes interopérables et sécurisés afin d’éviter des reprises coûteuses. Les développeurs ont besoin de flexibilité pour innover sans être liés à un seul fournisseur.

Conseils pratiques pour les bâtisseurs

Pour les organisations qui construisent aujourd’hui des systèmes agentiques, la voie à suivre exige une flexibilité stratégique :

• Priorisez les formats ouverts : Utilisez OpenAPI pour les outils et des schémas JSON pour la messagerie afin de rester flexible
• Abstraire votre logique : Évitez de vous enfermer dans des environnements d’exécution ou des fournisseurs spécifiques. Concevez vos agents pour qu’ils fonctionnent à la fois sur des plateformes open source et infonuagiques
• Expérimentez largement : Testez des cadres comme LangChain, AutoGen ou Bedrock pour comprendre les compromis
• Suivez les protocoles émergents : Gardez un œil sur A2A, MCP et AutoGen AgentSpec, ils pourraient établir la norme
• Restez flexible : Concevez des architectures flexibles et modulaires et investissez dans l’évaluation continue afin de vous adapter rapidement à l’émergence de normes dominantes

La voie vers la normalisation

La voie vers la normalisation est encore en développement. Aucun cadre unique ne s'est encore imposé. Mais une chose est claire : les organisations qui comprennent à la fois la technologie et les implications stratégiques de ces normes émergentes seront les mieux placées pour tirer parti du potentiel transformateur de l’IA agentique.

Chez HCLTech, nous comprenons les défis auxquels les entreprises font face dans un paysage aussi fragmenté de l’IA agentique. Grâce à une combinaison d’expertise sectorielle approfondie et d’investissements stratégiques, nous aidons les clients à concevoir, bâtir et déployer à grande échelle des solutions d’IA agentique de calibre entreprise :

• Architectures modulaires : Nous offrons des architectures agentiques ouvertes et modulaires alignées sur les normes émergentes, assurant la flexibilité dans les environnements infonuagique et hybrides
• Partenariats stratégiques : Des collaborations avec AWS, Google Cloud et Microsoft Azure permettent des déploiements évolutifs et sécurisés
• Laboratoires IA et natif infonuagique : Nos espaces de co-innovation permettent aux clients de prototyper et d’évaluer des solutions agentiques à l’aide des plus récents outils infonuagiques et open source

La révolution de l’IA agentique ne fait que commencer. En concevant des systèmes flexibles et prêts pour l’avenir, nous donnons aux entreprises les moyens de prendre les devants dans cette ère de transformation.