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Google refond sa data stack pour les agents autonomes, non plus pour les humains

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Google a dévoilé mercredi lors de sa conférence Cloud Next une refonte majeure de son infrastructure de données d'entreprise, baptisée "Agentic Data Cloud". L'annonce, portée par Andi Gutmans, vice-président et directeur général de Data Cloud chez Google Cloud, repose sur trois piliers : le Knowledge Catalog, un nouveau catalogue sémantique automatisé ; un data lakehouse multi-cloud ; et le Data Agent Kit, un ensemble d'outils MCP intégrables directement dans VS Code, Claude Code et Gemini CLI. Le Knowledge Catalog est une évolution de Dataplex, le produit de gouvernance de données existant de Google, mais avec une architecture profondément différente : là où les anciens catalogues exigeaient qu'une équipe de data stewards étiquette manuellement les tables et définisse les termes métier, le nouveau système utilise des agents pour automatiser entièrement ce travail. Il couvre nativement BigQuery, Spanner, AlloyDB et Cloud SQL, et s'interconnecte avec des catalogues tiers comme Collibra, Atlan et Datahub, ainsi qu'avec des applications SaaS telles que SAP, Salesforce Data360, ServiceNow et Workday, sans déplacement de données.

Ce changement architectural répond à un problème concret qui touche les équipes data des grandes entreprises : les plateformes actuelles ont été conçues pour des humains qui posent des questions, pas pour des agents IA qui agissent en continu et de manière autonome. Avec le Data Agent Kit, les ingénieurs data peuvent désormais décrire des résultats attendus plutôt qu'écrire des pipelines, ce qui représente un changement de paradigme dans le quotidien des équipes techniques. Sur le plan de l'infrastructure, la nouvelle approche multi-cloud est particulièrement significative : BigQuery peut désormais interroger des tables au format Apache Iceberg stockées sur Amazon S3, via la couche réseau privée Cross-Cloud Interconnect de Google, sans frais de sortie de données et avec des performances comparables à celles d'un entrepôt natif AWS. Toutes les fonctions IA de BigQuery s'appliquent à ces données distantes sans modification. Une fédération bidirectionnelle est également en cours de déploiement avec Databricks Unity Catalog, Snowflake Polaris et AWS Glue Data Catalog.

Cette annonce s'inscrit dans une course que se livrent les grands acteurs du cloud pour capter le marché de l'infrastructure IA d'entreprise. Les architectures de données actuelles ont été pensées pour des cycles de reporting et de tableaux de bord, ce que Google qualifie d'"intelligence réactive". Mais à mesure que les agents IA sont déployés pour prendre des décisions et déclencher des actions directement dans les systèmes métier, cette approche montre ses limites. Google n'est pas seul sur ce terrain : Databricks, Snowflake et AWS investissent massivement dans des architectures similaires. En intégrant ses outils directement dans des environnements de développement comme VS Code et Claude Code, Google cherche à s'imposer comme la couche de données de référence dans un monde où l'IA opère à l'échelle de l'entreprise, vingt-quatre heures sur vingt-quatre.

Impact France/UE

Les entreprises européennes opérant en multi-cloud AWS/GCP pourront interroger leurs données sans frais de transfert sortant, et les équipes data pourront intégrer le Data Agent Kit dans VS Code pour automatiser leurs pipelines sans réécriture de code.

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1NVIDIA AI Blog

NVIDIA et Google Cloud s'associent pour faire avancer l'IA physique et à base d'agents

NVIDIA et Google Cloud ont annoncé cette semaine, lors de la conférence Google Cloud Next à Las Vegas, une nouvelle étape majeure dans leur partenariat vieux de plus de dix ans. Au cœur de l'annonce : le lancement des instances bare-metal A5X, alimentées par les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72, qui promettent un coût d'inférence jusqu'à dix fois inférieur et un débit de tokens dix fois plus élevé par mégawatt par rapport à la génération précédente. Ces infrastructures s'appuient sur les interconnexions NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs couplées au réseau Google Virgo de nouvelle génération, permettant de déployer des clusters allant jusqu'à 80 000 GPU Rubin sur un site unique, et jusqu'à 960 000 GPU dans une configuration multisite. Par ailleurs, Google Cloud met en préversion les modèles Gemini sur Google Distributed Cloud avec les GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra, ainsi que des machines virtuelles confidentielles garantissant le chiffrement des données en cours d'utilisation. Des acteurs comme OpenAI et Thinking Machines Lab utilisent déjà ces infrastructures pour des charges d'inférence massives, notamment pour faire tourner ChatGPT. Ces annonces représentent un saut qualitatif significatif pour les entreprises qui cherchent à industrialiser l'IA agentique et l'IA physique, c'est-à-dire les systèmes capables d'agir de manière autonome dans des environnements réels, comme les robots ou les jumeaux numériques en usine. La réduction drastique des coûts d'inférence change concrètement l'équation économique pour les développeurs d'applications IA à grande échelle. La possibilité de déployer les modèles Gemini en environnement souverain, sur des données sensibles restant chiffrées y compris pendant leur traitement, répond à une exigence croissante des entreprises et des gouvernements en matière de conformité et de confidentialité. L'intégration de modèles ouverts NVIDIA Nemotron dans la plateforme Gemini Enterprise Agent Platform élargit également les options des équipes techniques qui souhaitent combiner modèles propriétaires et open source. Ce partenariat s'inscrit dans une compétition intense entre les grands fournisseurs de cloud pour capter les budgets d'infrastructure IA, qui se chiffrent désormais en dizaines de milliards de dollars annuellement. Google Cloud cherche à rattraper son retard sur AWS et Microsoft Azure, qui ont pris de l'avance sur l'hébergement des charges d'entraînement et d'inférence des grands modèles de langage. En s'associant étroitement à NVIDIA, dont les GPU dominent encore largement le marché de l'accélération IA, Google se positionne comme une plateforme de référence pour la prochaine vague, celle des agents autonomes et de la robotique industrielle. La feuille de route annoncée, avec la transition de Blackwell vers Vera Rubin, suggère que la cadence d'innovation s'accélère et que les entreprises devront adapter leur infrastructure régulièrement pour rester compétitives.

UELe déploiement souverain de Gemini sur Google Distributed Cloud avec chiffrement des données en cours d'utilisation répond aux exigences RGPD des entreprises européennes traitant des données sensibles.

InfrastructureOpinion

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2VentureBeat AI

Gemini tourne désormais sur un serveur isolé du réseau, et s'efface si on coupe le courant

Cirrascale Cloud Services a annoncé lors du Google Cloud Next 2026 à Las Vegas un accord élargi avec Google Cloud pour déployer le modèle Gemini en mode entièrement déconnecté, sur des serveurs physiques isolés d'internet. Cirrascale devient ainsi le premier fournisseur de cloud spécialisé à proposer le modèle phare de Google sous forme d'appliance privée, installée soit dans les centres de données de Cirrascale, soit directement dans les locaux du client. Le système repose sur un serveur certifié Google, fabriqué par Dell, équipé de huit GPU Nvidia et protégé par des mécanismes de calcul confidentiel. Une préversion est disponible immédiatement, avec une disponibilité générale attendue en juin ou juillet 2026. Dave Driggers, PDG de Cirrascale, a insisté sur un point clé : il s'agit du modèle Gemini complet, sans aucune restriction ni version allégée, déployé dans un environnement où les données d'entrée comme de sortie restent entièrement sous le contrôle du client. Fait notable sur le plan technique, les poids du modèle résident uniquement en mémoire volatile : dès que l'alimentation est coupée, le modèle disparaît sans laisser de trace persistante. Cette annonce répond à un problème structurel qui bloque depuis des années les secteurs régulés comme la finance, la santé, la défense et les administrations publiques. Ces organisations devaient jusqu'ici choisir entre accéder aux modèles les plus puissants via des API cloud publiques, au risque d'exposer leurs données sensibles à l'infrastructure d'un tiers, ou se contenter de modèles open source moins performants hébergés en interne. Le déploiement Cirrascale entend supprimer ce compromis. Driggers décrit l'escalade du problème de confiance : après les inquiétudes sur les données propriétaires confiées aux hyperscalers, les entreprises ont pris conscience que les prompts et les réponses générées étaient également récupérés par ces mêmes plateformes pour alimenter leurs propres systèmes, ce qui a rendu la demande de souveraineté totale incontournable. Cette évolution s'inscrit dans un mouvement plus large de migration des modèles d'IA frontier hors des centres de données des grands hyperscalers, vers les infrastructures propres des clients, ce qui représente une rupture avec la logique cloud dominante de la dernière décennie. Driggers distingue explicitement cette offre des déploiements on-premises proposés par Microsoft Azure avec les modèles OpenAI ou par AWS Outposts : dans ces cas, les modèles restent liés à l'infrastructure de leurs éditeurs. Ici, Google ne possède pas le matériel, et son modèle fonctionne en dehors de tout réseau Google. Pour le géant de Mountain View, accepter ce niveau de délégation sur son modèle le plus avancé traduit une stratégie commerciale claire : conquérir les marchés réglementés qui lui étaient jusqu'ici fermés, quitte à renoncer au contrôle direct de l'inférence.

UECe mode de déploiement air-gap répond directement aux exigences du RGPD et de l'AI Act en matière de souveraineté des données, ouvrant potentiellement Gemini aux administrations publiques, établissements de santé et institutions financières européennes soumis à des contraintes strictes de localisation et d'isolation des données.

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3MIT Technology Review

L'IA a besoin d'une infrastructure de données solide pour créer de la valeur

L'intelligence artificielle s'installe durablement dans les entreprises : selon une enquête récente, la moitié des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins trois fonctions métier d'ici fin 2025, que ce soit en finance, dans les chaînes d'approvisionnement, les ressources humaines ou le service client. Mais à mesure que ces systèmes deviennent centraux dans les opérations quotidiennes, un obstacle inattendu émerge. Ce n'est ni la puissance de calcul ni les performances des modèles qui freinent le déploiement, mais la qualité et surtout le contexte des données sur lesquelles reposent ces systèmes. Irfan Khan, président et directeur produit de SAP Data & Analytics, résume le problème : "L'IA produit des résultats très rapidement, mais sans contexte elle ne peut pas exercer un bon jugement -- et c'est le jugement qui crée de la valeur pour l'entreprise. La vitesse sans jugement ne sert à rien, elle peut même nuire." L'enjeu est concret et mesurable. Deux entreprises qui utilisent l'IA pour gérer des ruptures dans leur chaîne d'approvisionnement peuvent traiter les mêmes données -- niveaux de stock, délais, scores fournisseurs -- mais arriver à des décisions radicalement différentes. Celle qui enrichit ses données avec du contexte métier (quels clients sont stratégiques, quels compromis sont acceptables en cas de pénurie, quelles obligations contractuelles s'appliquent) prendra des décisions alignées sur ses priorités réelles. L'autre produira des réponses techniquement correctes mais opérationnellement défaillantes. Les systèmes d'IA n'affichent pas seulement de l'information, ils agissent dessus -- ce qui rend toute erreur de contexte potentiellement coûteuse. Historiquement, des experts humains compensaient ce manque de contexte en interprétant les données brutes. Avec l'automatisation croissante, ce filet de sécurité disparaît. La réponse architecturale qui s'impose est celle du "data fabric", une couche d'infrastructure qui ne se contente pas d'intégrer les données mais préserve leur signification à travers les systèmes, les applications et les environnements cloud. Pendant deux décennies, les entreprises ont massivement investi dans des entrepôts de données centralisés -- utiles pour les rapports et les tableaux de bord, mais appauvrissants pour le sens métier des données. Le mouvement actuel est inverse : il s'agit de connecter les informations là où elles se trouvent tout en conservant les métadonnées, les politiques et les relations qui décrivent comment l'entreprise fonctionne réellement. SAP, qui positionne ses solutions d'analytique autour de cette vision, n'est pas seul sur ce terrain : toute l'industrie des données se repositionne pour répondre à une exigence nouvelle -- celle d'une IA qui ne se contente pas d'aller vite, mais qui va dans la bonne direction.

UESAP étant une entreprise allemande leader du logiciel d'entreprise, son positionnement sur le 'data fabric' influence directement les choix d'infrastructure des grandes organisations européennes qui déploient l'IA.

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4Pandaily

Yixing Intelligence lève 1,5 milliard de yuans en série B pour ses puces IA RISC-V

La startup chinoise de puces IA Yixing Intelligence a annoncé le 22 avril 2026 la clôture d'un tour de série B de 1,5 milliard de yuans, soit environ 210 millions de dollars. Le tour a été co-piloté par plusieurs fonds d'investissement industriels basés à Pékin, avec la participation de multiples investisseurs institutionnels. Fondée en 2022, l'entreprise se spécialise dans les puces IA basées sur l'architecture RISC-V. Sa gamme phare, la série Epoch, cible les grands modèles de langage et les charges de travail en apprentissage profond, avec un support de la précision FP8 et une compatibilité avec des formats de précision inférieure pour améliorer l'efficacité et la flexibilité du déploiement. Yixing propose une solution complète couvrant les puces, les cartes accélératrices PCIe et les clusters de serveurs, accompagnée d'un écosystème logiciel intégrant compilateurs et systèmes d'exécution. Ce financement intervient à un moment où la Chine cherche activement à développer une industrie des semi-conducteurs indépendante face aux restrictions américaines à l'exportation. Pour les acteurs de l'IA qui déploient des infrastructures de calcul intensif, une solution comme celle de Yixing représente une alternative crédible aux GPU d'Nvidia, dont l'accès est de plus en plus limité pour les entreprises chinoises. La technologie d'interconnexion haute vitesse propriétaire de la société, qui permet des déploiements multi-noeuds à grande échelle, répond directement aux besoins des centres de données entraînant des modèles de plusieurs milliards de paramètres. L'essor de Yixing Intelligence s'inscrit dans une dynamique plus large de montée en puissance des champions nationaux de semi-conducteurs en Chine, portée à la fois par les politiques industrielles de Pékin et par l'urgence stratégique créée par les contrôles à l'exportation américains sur les puces avancées. L'architecture RISC-V, ouverte et libre de droits, est au coeur de cette stratégie : elle permet aux entreprises chinoises de concevoir des puces sans dépendre de la propriété intellectuelle d'ARM ou d'x86, majoritairement détenue par des sociétés occidentales. Les fonds levés seront utilisés pour accélérer la mise en production de masse, développer la prochaine génération de produits et élargir l'écosystème partenaire, ce qui laisse anticiper une montée en puissance commerciale significative dans les prochains mois.

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