Google lance Open Knowledge Format et ça secoue déjà le web

Google Cloud lance l'Open Knowledge Format (OKF), spécification Markdown neutre pour fournir du contexte aux agents IA

Google Cloud a présenté l'Open Knowledge Format (OKF), une spécification ouverte et neutre vis-à-vis des fournisseurs, destinée à standardiser la manière dont les agents d'intelligence artificielle accèdent au contexte interne des organisations. En version 0.1, OKF représente la connaissance sous forme de répertoires de fichiers markdown accompagnés d'un en-tête YAML. Chaque concept, qu'il s'agisse d'une table de base de données, d'une métrique, d'un runbook ou d'une API, est décrit dans un fichier unique dont le chemin constitue son identifiant. Les champs structurés réservés sont minimalistes : type, title, description, resource, tags et timestamp. Le résultat est un bundle entièrement lisible sur GitHub, transportable en tarball, et ne nécessitant ni SDK, ni service tiers, ni schéma propriétaire. Ce format s'attaque à un problème concret qui plombe les déploiements d'agents IA en entreprise : la dispersion du contexte interne. Quand un agent doit répondre à la question "comment calculer les utilisateurs actifs hebdomadaires depuis notre flux d'événements ?", il doit assembler la réponse depuis des catalogues de métadonnées aux API incompatibles, des wikis d'équipe, des drives partagés et des commentaires de code. Chaque éditeur propose aujourd'hui son propre schéma de knowledge graph, rendant la connaissance non portable entre produits et organisations. Avec OKF, un wiki produit par une équipe peut être consommé directement par un agent différent sans traduction, éliminant le travail dupliqué que chaque développeur d'agents accomplit aujourd'hui depuis zéro. L'idée sous-jacente a été formulée par Andrej Karpathy dans un gist publié en avril 2026, où il soulignait que les LLM sont particulièrement adaptés à la maintenance de wikis structurés : ils ne s'ennuient pas, n'oublient pas de mettre à jour les références croisées, et peuvent éditer de nombreux fichiers en une seule passe. Le pattern existait déjà sous diverses formes, des vaults Obsidian connectés à des agents de code aux fichiers AGENTS.md et CLAUDE.md devenus conventions courantes, en passant par les dépôts "métadonnées as code". Aucun de ces formats ne s'interopérait. OKF tente de devenir la couche de standardisation manquante. La spécification étant ouverte et délibérément sans friction technique, son adoption dépendra de la capacité de la communauté à converger autour de ces conventions avant que d'autres éditeurs ne proposent leurs propres alternatives propriétaires.

Google Cloud lance un format ouvert pour convertir des documents épars en fichiers Markdown destinés aux agents IA

Google Cloud a lancé l'Open Knowledge Format (OKF), un nouveau standard destiné à transformer la documentation organisationnelle éparpillée en fichiers Markdown structurés avec frontmatter YAML. L'objectif : rendre la connaissance interne des entreprises portable et directement exploitable par des agents d'intelligence artificielle. La spécification, délibérément minimaliste, propose un cadre commun pour unifier des contenus aujourd'hui dispersés entre wikis, bases de données, outils SaaS et documents PDF. L'enjeu est considérable pour les entreprises qui déploient des agents IA en interne. Actuellement, ces agents peinent à accéder à la connaissance organisationnelle parce qu'elle ne respecte aucun format unifié. OKF résout ce problème structurel en imposant une couche de standardisation légère : chaque document devient un fichier texte lisible à la fois par un humain et par un LLM, avec des métadonnées explicites permettant aux agents de comprendre le contenu, sa portée et sa pertinence sans transformation préalable. La démarche de Google Cloud s'inscrit dans un mouvement intellectuel récent : Andrej Karpathy, chercheur emblématique passé par Tesla et OpenAI, avait popularisé ce concept sous l'appellation "LLM Wiki", plaidant pour des bases de connaissances conçues nativement pour les modèles de langage. En formalisant cette intuition sous forme de standard ouvert, Google Cloud cherche à s'imposer comme référence dans l'écosystème des agents d'entreprise, un marché en forte croissance où la qualité et l'accessibilité de la connaissance structurée sont devenues des avantages concurrentiels décisifs.

💬 Le vrai goulot d'étranglement des agents IA en entreprise, c'est jamais le modèle, c'est la connaissance éparpillée dans 14 outils différents. Karpathy avait nommé le truc il y a un moment, Google vient juste de le mettre en costume corporate avec un nom de standard. Reste à voir combien d'éditeurs SaaS vont jouer le jeu, parce qu'un format ouvert sans adoption, c'est juste un PDF de plus.

AI Overviews : Google lance ses Aperçus IA dans la recherche en France

Google a annoncé mercredi 22 juillet le déploiement en France de sa fonction « Aperçus IA » (AI Overviews), un champ de réponse généré par intelligence artificielle qui s'affiche désormais en tête de la page de résultats du moteur de recherche pour répondre directement aux questions des internautes, sans nécessairement les renvoyer vers un site source. Cette fonctionnalité, testée dans le monde anglophone depuis mai 2024, est accompagnée d'un second niveau baptisé « Mode IA », qui s'appuie sur les modèles Gemini 3.5 et permet d'engager une véritable conversation, à l'écrit comme à l'oral, en soumettant du texte, des images ou des documents. Selon Google, une recherche via le Mode IA dure en moyenne trois fois plus longtemps qu'une recherche classique, grâce à une technologie de « query fan-out » qui découpe la question initiale en plusieurs sous-thèmes traités simultanément. Les deux fonctions sont disponibles sur le web et sur les applications mobiles, et l'entreprise précise que les Aperçus IA ne s'affichent que lorsque ses systèmes jugent qu'une réponse générée par IA apporte une réelle valeur ajoutée à la requête. Pour l'industrie des médias et les éditeurs de sites, l'enjeu est de taille : en répondant directement dans la page de résultats, Google réduit mécaniquement le nombre de clics vers les sites tiers, une source de trafic et donc de revenus publicitaires essentielle pour la presse en ligne. Le groupe a bien introduit une option permettant aux éditeurs d'exclure leurs contenus de ces résultats génératifs, mais celle-ci ne répond pas au problème de fond : la perte de trafic reste entière, qu'un site choisisse ou non d'apparaître dans les Aperçus IA. Pour l'utilisateur, en revanche, la promesse est celle d'un accès plus rapide et plus synthétique à l'information, sans avoir à multiplier les recherches successives pour des questions complexes ou nuancées. Ce lancement intervient après des mois d'atermoiements de la part de Google, très prudent sur le marché français où le débat sur les droits voisins lui a déjà valu plusieurs contentieux avec les éditeurs de presse et de services en ligne. En intégrant une conversation façon chatbot directement dans son moteur de recherche, Google cherche aussi à contrer la montée en puissance de services concurrents comme ChatGPT, Claude ou Le Chat, en s'appuyant sur l'audience massive dont bénéficie déjà son moteur. Le groupe teste par ailleurs, dans son navigateur Chrome, une option qui permettrait au Mode IA de se substituer purement et simplement à la recherche traditionnelle depuis la barre d'adresse, une évolution qui accentuerait encore la bascule d'un modèle fondé sur les liens vers un modèle fondé sur la conversation directe avec une intelligence artificielle.

Google lance des agents Deep Research capables d'explorer le web et vos données privées

Google a dévoilé lundi une mise à jour majeure de ses agents de recherche autonomes, en lançant deux nouvelles versions de son outil Deep Research dans l'API Gemini : Deep Research et Deep Research Max. Construits sur le modèle Gemini 2.5 Pro, ces agents permettent pour la première fois aux développeurs de combiner des données issues du web ouvert avec des informations internes à l'entreprise via un seul appel API. Ils intègrent également la génération native de graphiques et d'infographies directement dans les rapports produits, ainsi que la connexion à des sources de données tierces grâce au protocole MCP (Model Context Protocol). Les deux agents sont disponibles dès aujourd'hui en prévisualisation publique dans les offres payantes de l'API Gemini. Sur le plan des performances, Google annonce des scores de 93,3 % sur le benchmark DeepSearchQA et 54,6 % sur HLE pour la version Max, selon un message du PDG Sundar Pichai publié sur X. Les deux agents répondent à des besoins différents selon une logique de compromis entre vitesse et exhaustivité. Deep Research, la version standard, est optimisée pour des usages interactifs à faible latence : elle convient aux interfaces utilisateurs qui doivent répondre à des questions analytiques complexes en quasi-temps réel, comme un tableau de bord financier. Deep Research Max, à l'inverse, mobilise un calcul étendu à l'inférence pour produire des analyses plus profondes et mieux sourcées, conçues pour des workflows asynchrones en arrière-plan. C'est l'outil pour une équipe d'analystes qui lance une série de rapports de due diligence avant de quitter le bureau et les récupère entièrement traités le lendemain matin. C'est surtout la prise en charge du protocole MCP qui constitue le saut qualitatif le plus significatif : elle permet aux agents d'interroger des bases de données privées, des référentiels documentaires internes et des services de données spécialisés, transformant Deep Research d'un outil de veille web en quelque chose qui s'approche d'un analyste de données universel. Ce lancement s'inscrit dans une course qui s'intensifie entre les grands acteurs de l'IA pour proposer des systèmes capables de conduire de manière autonome des recherches multi-sources, un travail qui mobilise traditionnellement des heures, voire des jours, d'analyse humaine. Google positionne cette infrastructure comme l'épine dorsale des workflows de recherche en entreprise, notamment dans la finance, les sciences du vivant et l'intelligence de marché. La première version de Deep Research avait été lancée en décembre 2025 via l'Interactions API, et le produit aurait « gagné beaucoup de terrain en trois mois », selon Logan Kilpatrick, responsable des relations développeurs chez Google AI. Ce déploiement accéléré signale que Google entend faire de son API Gemini une plateforme centrale pour les applications d'agents d'entreprise, un segment où OpenAI, Anthropic et Microsoft se disputent également une position dominante.