Aller au contenu principal
SAP et Google Cloud déploient une architecture commerciale à base d'agents autonomes
OutilsAI News3h· 2 min de lecture

SAP et Google Cloud déploient une architecture commerciale à base d'agents autonomes

Source originale ↗·

SAP et Google Cloud ont annoncé une expansion significative de leur partenariat pour déployer une architecture commerciale dite "agentique", capable d'automatiser les opérations marketing et de vente au détail à grande échelle. Ce rapprochement s'appuie sur un constat tiré des propres recherches de SAP : 78 % des entreprises jugent l'intelligence artificielle indispensable à la fidélisation client en 2026. Pourtant, moins de deux entreprises sur cinq partagent réellement leurs données client entre leurs plateformes d'expérience client (37 %) ou leurs CRM (39 %). Pour combler ce fossé structurel, les deux groupes ont conçu une architecture unifiée connectant données, IA, engagement et opérations commerciales. Au cœur du dispositif : l'adoption par SAP Commerce Cloud du Universal Commerce Protocol, un standard d'échange de données entre détaillants, prestataires de paiement et agents logiciels autonomes. Ce protocole permet à des agents IA d'exécuter de façon indépendante l'intégralité d'un parcours d'achat, de la recherche initiale au traitement de la transaction jusqu'à la résolution après-vente. SAP Commerce Cloud intègre par ailleurs les capacités de Google Gemini pour alimenter un assistant shopping en langage naturel, accessible via chat, voix ou texte, qui conserve le contexte tout au long de la session d'achat.

L'impact concret se mesure d'abord à l'élimination de pannes récurrentes dans les systèmes commerciaux actuels. Aujourd'hui, un client qui clique sur un email promotionnel, ouvre l'application mobile et tombe sur un message "rupture de stock" lors du paiement vit une expérience typique des infrastructures fragmentées. Les agents de support, privés d'une vue unifiée, ne peuvent résoudre les problèmes efficacement. L'architecture commune de SAP et Google vise précisément ces points de rupture : le système reconnaît instantanément l'utilisateur et son contexte sur toutes les propriétés numériques, sans ressaisie d'informations. Les recommandations produits intègrent en temps réel les niveaux de stock, les données comportementales et les campagnes marketing actives, garantissant à la fois la pertinence et la disponibilité physique des articles suggérés.

Ce partenariat s'inscrit dans une compétition accélérée entre les grands éditeurs ERP et les plateformes cloud pour capter les budgets d'IA entreprise. La base technique repose sur SAP Business Data Cloud Connect pour Google BigQuery, avec des flux de données bidirectionnels en mode "zero-copy" : les données restent en place plutôt que d'être dupliquées, réduisant les coûts de stockage et la latence réseau. BigQuery ingère des variables en temps réel comme les conditions météorologiques, la localisation et les taux d'interaction publicitaire. SAP prévoit également de faire remonter les catalogues marchands directement dans Gemini et Google Search, notamment via l'AI Mode, ouvrant un nouveau canal de découverte produit sans que les détaillants n'aient à reconstruire leur infrastructure existante.

Impact France/UE

SAP étant une entreprise européenne (allemande) et leader mondial des ERP, ce partenariat agentique avec Google Cloud impacte directement les retailers et entreprises françaises et européennes utilisant SAP Commerce Cloud pour automatiser leurs opérations commerciales.

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

Workday et Google Cloud déploient des agents IA pour les RH et la finance
1Le Big Data 

Workday et Google Cloud déploient des agents IA pour les RH et la finance

Workday et Google Cloud ont annoncé le 29 mai 2026 une extension significative de leur partenariat, visant à intégrer les agents IA de Workday directement dans Gemini Enterprise, la suite collaborative de Google. Concrètement, l'agent Sana Self-Service de Workday s'imbrique désormais dans l'environnement Google que les collaborateurs utilisent au quotidien. Un salarié peut ainsi consulter son solde de congés, récupérer un bulletin de paie ou soumettre une demande d'absence sans jamais ouvrir l'interface Workday. Les managers gagnent eux aussi en autonomie : approbation de feuilles de temps, lancement d'évaluations de performance, accès aux objectifs d'équipe, tout cela depuis une interface conversationnelle unique. Côté finance, les utilisateurs peuvent interroger les politiques de dépenses et initier des démarches administratives sans changer d'outil. L'annonce confirme par ailleurs que Gemini devient le modèle d'IA par défaut de Sana dans Workday, remplaçant les solutions précédemment utilisées. L'enjeu est considérable pour les grandes organisations, qui souffrent depuis des années d'une fragmentation logicielle coûteuse : les équipes jonglent quotidiennement entre suites RH, ERP financiers, outils collaboratifs et plateformes analytiques pour accomplir des tâches souvent élémentaires. En ancrant les agents directement dans les outils de travail existants, Workday et Google Cloud cherchent à éliminer ces frictions et à accélérer l'exécution des processus métiers. Pour les directions RH et financières, qui manipulent des données sensibles soumises à des réglementations strictes, l'intégration apporte aussi les capacités de raisonnement avancé, le support multimodal et le traitement multilingue de Gemini, tout en maintenant les garde-fous métier, les règles d'approbation et les contrôles de conformité propres à Workday. Ce rapprochement s'inscrit dans une tendance de fond qui voit les grands éditeurs de logiciels d'entreprise transformer leurs plateformes en orchestrateurs d'agents IA. Workday, qui gère les ressources humaines et les finances de milliers de grandes entreprises mondiales, dispose d'un levier stratégique majeur : ses données métier structurées, longtemps cloisonnées dans ses interfaces propriétaires. En ouvrant ces données aux agents via Gemini, l'éditeur américain positionne sa plateforme comme un nœud central des architectures multi-agents qui émergent dans les grands groupes. Pour Google Cloud, faire de Gemini le moteur par défaut de Sana représente une victoire commerciale et un signal fort envoyé à l'ensemble de l'écosystème enterprise, dans un marché où Microsoft, avec Copilot intégré à Office 365 et Dynamics, exerce une pression concurrentielle intense. Les prochaines étapes du partenariat devraient porter sur l'orchestration de workflows plus complexes, impliquant plusieurs agents agissant en coordination sur des processus bout-en-bout.

UELes grandes entreprises françaises et européennes utilisant Workday et Google Workspace pourraient réduire la fragmentation logicielle de leurs équipes RH et finance grâce à cette intégration.

OutilsOutil
1 source
NotebookLM de Google intègre désormais un ordinateur cloud avec exécution de code et recherche à base d'agents
2The Decoder 

NotebookLM de Google intègre désormais un ordinateur cloud avec exécution de code et recherche à base d'agents

Google a annoncé une mise à jour majeure de NotebookLM, son outil de recherche et de synthèse documentaire. La nouvelle version tourne désormais sur Gemini 2.5 Flash et dispose d'un ordinateur cloud dédié capable d'exécuter du code directement depuis l'interface. Plus significatif encore, NotebookLM peut désormais trouver ses propres sources de manière autonome via Google Search, sans que l'utilisateur ait à importer manuellement des documents. Lors des tests internes, le nouveau système a surpassé l'ancienne version dans 78,2 % des cas. Ces évolutions transforment NotebookLM d'un simple outil d'analyse documentaire en un véritable agent de recherche autonome. La capacité d'exécution de code ouvre la voie à des analyses de données directement dans l'outil, sans passer par un environnement externe. L'intégration native à Google Search signifie que les utilisateurs n'ont plus besoin de sélectionner manuellement leurs sources : l'outil explore le web et construit lui-même sa base documentaire. Pour les chercheurs, journalistes, consultants ou étudiants, cela réduit considérablement le temps de préparation avant d'obtenir une synthèse exploitable. NotebookLM avait été lancé par Google en 2023 comme outil expérimental de prise de notes augmentée par l'IA, avant de connaître un succès inattendu, notamment grâce à sa fonctionnalité de podcast audio généré automatiquement. Cette montée en puissance vers l'agentique s'inscrit dans la tendance générale des grands acteurs de l'IA à doter leurs outils de capacités d'action autonome. Google positionne ainsi NotebookLM comme un concurrent direct des assistants de recherche comme Perplexity ou les modes "deep research" de ChatGPT et Gemini Advanced.

UELes professionnels et chercheurs en France et en Europe gagnent accès à un agent de recherche autonome capable d'explorer le web et d'exécuter du code, réduisant significativement le temps de préparation documentaire.

OutilsOutil
1 source
3NVIDIA AI Blog 

Adobe déploie des agents IA autonomes à grande échelle avec NVIDIA et WPP pour booster la créativité

Adobe, NVIDIA et WPP ont annoncé un renforcement de leur collaboration stratégique pour déployer des agents IA au cœur des opérations marketing d'entreprise, une annonce faite à l'occasion de l'Adobe Summit, dont la keynote du deuxième jour est prévue le 21 avril 2026. Le dispositif repose sur trois briques complémentaires : les plateformes créatives d'Adobe, dont le nouvel Adobe CX Enterprise Coworker, le runtime sécurisé NVIDIA OpenShell combiné aux modèles ouverts Nemotron et au NVIDIA Agent Toolkit, et l'expertise mondiale de WPP en conseil marketing. Concrètement, ces agents sont capables de générer, adapter et versionner des visuels, du texte et des offres commerciales à travers des millions de combinaisons de produits, d'audiences et de canaux, en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs mois. L'enjeu central de cette collaboration est le contrôle. Quand des agents IA orchestrent des flux de travail en plusieurs étapes, accèdent à des données sensibles et déclenchent des actions automatisées à grande échelle, la question de la gouvernance devient critique pour les grandes entreprises. NVIDIA OpenShell répond à ce problème en faisant tourner chaque agent dans un environnement conteneurisé, isolé et auditable, avec une gestion de politiques vérifiable qui définit précisément ce que l'agent est autorisé à faire, et pas seulement quelles règles sont théoriquement en place. Adobe Firefly Foundry, accéléré par l'infrastructure NVIDIA, permet par ailleurs aux organisations d'entraîner des modèles personnalisés sur leurs propres actifs pour produire du contenu commercialement sûr, aligné sur l'identité de marque. Cette annonce s'inscrit dans une course industrielle à l'automatisation du marketing de masse personnalisé, portée par la demande explosive d'expériences client sur mesure à travers tous les canaux numériques. Adobe complète son offre avec une solution de jumeaux numériques 3D désormais disponible en général, construite sur les bibliothèques NVIDIA Omniverse et le standard OpenUSD : ces répliques virtuelles de produits servent d'identités persistantes que les agents exploitent pour automatiser la production de contenus haute fidélité dans différents formats et marchés. La convergence entre Adobe, spécialiste du creative cloud et de l'expérience client, NVIDIA, fournisseur d'infrastructure d'accélération et de couches logicielles agentiques, et WPP, premier groupe mondial de communication, dessine un modèle où les grandes marques pourraient déléguer l'essentiel de leur production créative à des systèmes autonomes, tout en conservant un contrôle granulaire sur chaque action déclenchée.

UEWPP, premier groupe mondial de communication avec une forte présence en Europe, est au cœur de ce déploiement, ce qui pourrait accélérer l'adoption d'agents IA dans les agences marketing européennes travaillant sur des campagnes multicanal à grande échelle.

OutilsOutil
1 source
Créer un agent autonome à mémoire hybride avec architecture modulaire et appel d'outils via OpenAI
4MarkTechPost 

Créer un agent autonome à mémoire hybride avec architecture modulaire et appel d'outils via OpenAI

Un tutoriel technique récemment publié décrit la construction pas à pas d'un agent autonome à mémoire hybride, en s'appuyant sur l'API OpenAI et quelques bibliothèques Python open source. Le système combine deux mécanismes de recherche en mémoire : la recherche sémantique par vecteurs, via le modèle d'embedding text-embedding-3-small d'OpenAI, et la recherche par mots-clés via l'algorithme BM25, implémenté par la bibliothèque rank_bm25. Pour le raisonnement et la génération de texte, l'agent s'appuie sur gpt-4o-mini. L'architecture repose sur des interfaces abstraites Python (MemoryBackend, LLMProvider, Tool) qui séparent strictement chaque couche du système. Les résultats des deux moteurs de recherche sont ensuite fusionnés via la méthode Reciprocal Rank Fusion (RRF), une technique qui combine les classements plutôt que les scores bruts afin de produire des résultats plus robustes et équilibrés. Ce type d'architecture représente un gain concret pour les développeurs qui souhaitent doter leurs agents d'une mémoire à long terme sans recourir à des bases de données vectorielles externes comme Pinecone ou Weaviate. En stockant les souvenirs sous forme de blocs de texte avec leurs embeddings directement en mémoire vive, et en reconstruisant l'index BM25 à chaque ajout, l'agent peut retrouver des informations pertinentes même lorsqu'une requête utilise des termes exacts absents du vocabulaire sémantique, un angle mort fréquent des systèmes purement vectoriels. Pour les équipes qui développent des assistants IA, des agents de recherche ou des chatbots d'entreprise, cette approche hybride offre un compromis entre précision sémantique et rappel lexical, deux qualités rarement réunies dans un seul système léger. La mémoire persistante des agents autonomes reste l'un des grands défis non résolus du développement IA. Les grands modèles comme GPT-4o souffrent d'une fenêtre de contexte limitée et oublient ce qui dépasse quelques dizaines de milliers de tokens. Les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont émergé pour compenser cette limite, mais la plupart des implémentations courantes misent soit sur la recherche vectorielle, soit sur les mots-clés, rarement les deux. Ce tutoriel s'inscrit dans une tendance portée par des frameworks comme LangChain, LlamaIndex ou MemGPT, qui poussent vers des agents dotés d'une mémoire modulaire et interrogeable. La prochaine étape naturelle est l'intégration d'une base de données persistante (SQLite, PostgreSQL) pour survivre aux redémarrages, et d'un mécanisme de compression sélective pour gérer la croissance de la mémoire dans le temps.

OutilsTuto
1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, rédigé par un humain · désinscription en un clic