Perplexity lance Computer for Counsel, une plateforme multi-modèles à base d'agents pour les juristes

CopilotKit lance une plateforme d'intelligence pour entreprises dotant les applications à base d'agents d'une mémoire persistante entre sessions et appareils

CopilotKit a annoncé son Enterprise Intelligence Platform, une nouvelle couche d'infrastructure managée qui dote les applications agentiques d'une mémoire persistante entre les sessions, les utilisateurs et les appareils. Jusqu'ici, chaque nouvelle session forçait l'agent à repartir de zéro : aucun souvenir des échanges précédents, des workflows en cours ou des décisions déjà prises. Pour contourner ce problème, les équipes de développement devaient construire manuellement leur propre couche de stockage, en choisissant une base de données, en sérialisant l'état applicatif et en gérant les identifiants de session avant même d'écrire la moindre ligne de logique produit. La plateforme résout ce problème en fournissant une infrastructure clé en main, compatible avec n'importe quel framework agentique. Elle peut être auto-hébergée sur Kubernetes, avec une option cloud managée en développement, et répond aux exigences de sécurité enterprise : conformité SOC 2 Type II, intégration SSO, contrôle d'accès par rôles, déploiements hors ligne air-gapped et souveraineté totale des données via une base de données personnalisée. L'élément central de l'architecture est le concept de "Thread" : un objet de session persistant et structuré qui survit aux déconnexions, aux changements d'appareils et aux relances d'agent. Contrairement à un simple historique de messages texte stocké en base, un Thread capture six dimensions de l'interaction : les composants d'interface générés dynamiquement par l'agent, les étapes humaines dans la boucle (approbations, corrections, décisions guidées), l'état partagé entre le backend agentique et le frontend, les entrées et sorties vocales, les fichiers uploadés ou générés, et l'ensemble des interactions multimodales au sein d'un objet unique. Concrètement, un workflow complexe démarré par un collaborateur peut être repris exactement là où il s'était arrêté par un autre membre de l'équipe sur un appareil différent, sans perte d'état ni de contexte. CopilotKit est déjà connu pour son SDK open-source dédié au frontend des agents IA, ainsi que pour l'AG-UI Protocol, un standard ouvert qui connecte les agents aux interfaces utilisateur. Cette plateforme Enterprise ne remplace pas le SDK existant : elle l'enrichit avec la couche d'infrastructure qui lui manquait. L'enjeu est considérable pour l'industrie, car la persistance de l'état est l'un des principaux freins au déploiement en production d'applications agentiques dans les entreprises. Les cas d'usage visés, comme la rédaction collaborative de documents juridiques ou la gestion de pipelines de données en plusieurs étapes, illustrent un marché qui commence à dépasser les chatbots pour entrer dans la logique de workflows longs et critiques. La disponibilité d'une infrastructure standardisée pourrait significativement accélérer cette transition.

Gemini Enterprise : Google lance sa plateforme unifiée pour orchestrer des agents IA

Google a présenté le 22 avril 2026, lors de Google Cloud Next 2026, Gemini Enterprise : une plateforme unifiée conçue pour orchestrer des flottes d'agents IA à l'échelle de l'entreprise. La nouveauté fusionne l'application Gemini Enterprise pour les utilisateurs finaux et la nouvelle Gemini Enterprise Agent Platform pour les développeurs, absorbant au passage Vertex AI qui disparaît en tant que plateforme indépendante. Plus de 200 modèles sont accessibles via Model Garden, dont les dernières générations Gemini mais aussi des modèles tiers d'Anthropic et autres. La marketplace intégrée permet de connecter des agents issus de partenaires comme Oracle, ServiceNow, Adobe, Salesforce ou Workday. Du côté technique, la plateforme introduit Agent Studio pour le développement low-code, un SDK basé sur des graphes pour les systèmes multi-agents, et Agent Runtime pour des agents capables de fonctionner en continu pendant des heures, voire des jours. Des outils d'optimisation complètent l'ensemble : Agent Simulation, Evaluation et Observability. Pour les directions informatiques, la gouvernance est au coeur du dispositif. Chaque agent se voit attribuer une identité cryptographique via Agent Identity, tandis qu'un registre central valide les outils et agents autorisés, et qu'Agent Gateway applique les politiques de sécurité à l'échelle de l'organisation. La couche de protection intègre Model Armor pour contrer les injections malveillantes et les fuites de données, appuyée par Security Command Center pour la détection des vulnérabilités. Du côté des équipes métier, Agent Designer permet de créer et déployer des agents sans écrire de code, depuis une interface unique avec boîte de réception centralisée, espaces projets à mémoire partagée et outil collaboratif Canvas pour produire des documents exportables vers Microsoft Office. Un agent Data Insights natif analyse données structurées et non structurées pour générer visualisations et rapports, tandis que Deep Research synthétise sources web et données internes. Ce lancement s'inscrit dans une course intense entre les grands acteurs du cloud pour capter les budgets IA des entreprises. Microsoft, avec Copilot Studio et Azure AI Foundry, Amazon avec Bedrock Agents, et Salesforce avec Agentforce occupent le même terrain. Google répond en cassant la fragmentation de son offre précédente : Vertex AI, Duet AI, Gemini for Workspace coexistaient sans cohérence claire pour les acheteurs. En absorbant tout dans une plateforme unique, Google vise à simplifier les cycles de vente et à verrouiller les grandes entreprises dans son écosystème. La compatibilité revendiquée avec Microsoft 365 et Google Workspace trahit la volonté de ne pas imposer une migration brutale, mais de s'intégrer aux environnements existants. L'enjeu des prochains mois sera la disponibilité réelle de ces fonctionnalités et leur tenue à l'échelle, deux points sur lesquels les annonces de Cloud Next ont historically précédé des déploiements progressifs.

MagenticLite, MagenticBrain, Fara1.5 : une expérience à base d'agents optimisée pour les petits modèles

Microsoft Research AI Frontiers a publié MagenticLite, une application agentique expérimentale conçue pour fonctionner avec de petits modèles de langage. Successeur de Magentic-UI, MagenticLite opère simultanément dans le navigateur web et le système de fichiers local, au sein d'un seul workflow unifié. Elle repose sur deux modèles développés spécifiquement pour cette architecture : MagenticBrain, chargé du raisonnement, de la planification et de l'exécution de code en terminal, et Fara1.5, une famille de modèles dédiée aux tâches informatiques via le navigateur. Fara1.5 se décline en trois tailles, avec un modèle phare de 9 milliards de paramètres. Par rapport à son prédécesseur Fara-7B, il double presque les performances sur la navigation web et améliore significativement la gestion des formulaires, des sites nécessitant une authentification, et des tâches longues. Fara1.5 établit de nouveaux résultats de référence parmi les petits modèles de computer-use. L'enjeu central de cette publication est de démontrer qu'il est possible d'atteindre des performances agentiques élevées sans recourir à des modèles massifs et coûteux. En faisant tourner l'ensemble du système directement sur la machine de l'utilisateur, MagenticLite préserve la confidentialité des données et réduit drastiquement les coûts d'inférence. Le pari de Microsoft Research est que la capacité agentique repose davantage sur l'orchestration des outils et l'enchaînement d'actions que sur la quantité de connaissances encodées dans un modèle. Cette approche ouvre la voie à des agents capables d'automatiser des tâches réelles, recherche web, gestion de fichiers, remplissage de formulaires, sans dépendre d'une infrastructure cloud onéreuse ni exposer les données à des serveurs distants. Ce projet s'inscrit dans une course plus large que se livrent les grands acteurs de l'IA pour démocratiser les agents autonomes. Face à des systèmes comme Claude Computer Use d'Anthropic ou les agents de Google DeepMind, Microsoft Research mise sur la coconception intégrale : données d'entraînement, architecture des modèles, harnais d'exécution et interface utilisateur ont été repensés ensemble plutôt qu'en silos. Les évaluations ont été construites à partir de scénarios réels plutôt que de benchmarks standardisés seuls, ce qui reflète une volonté de mesurer l'utilité concrète plutôt que des scores abstraits. Les trois composants sont disponibles séparément mais conçus pour fonctionner ensemble, laissant entrevoir une trajectoire vers des agents compétents embarqués directement dans les appareils des utilisateurs finaux, sans connexion permanente au cloud.

Coinbase for Agents : Coinbase lance ses agents IA pour gérer vos cryptos à votre place

Coinbase a annoncé le 11 juin 2026 le lancement de Coinbase for Agents, une plateforme permettant à des agents d'intelligence artificielle de gérer directement des portefeuilles de cryptomonnaies. Concrètement, un agent IA peut désormais accéder à un compte Coinbase pour exécuter des achats, des ventes et des paiements, sans intervention humaine à chaque opération. L'utilisateur définit en amont un cadre strict : plafonds de dépenses, liste des actifs autorisés, règles d'exécution. L'agent peut aussi fonctionner dans un portefeuille isolé, cloisonné du reste des fonds. Parmi les cas d'usage mis en avant par Coinbase : maintenir automatiquement une répartition cible entre Bitcoin, Ethereum et Solana en tirant parti des fluctuations du marché, placer les liquidités dormantes pour en améliorer le rendement, ou programmer des achats récurrents sur les périodes historiquement les moins chères. La semaine prochaine, la plateforme prévoit également d'intégrer le protocole x402, qui permettra à l'agent d'acheter lui-même des données financières premium et des outils d'analyse sans solliciter l'utilisateur. Ce lancement marque une rupture dans la manière dont les outils d'IA sont intégrés à la finance. Jusqu'ici, les grands modèles de langage se limitaient à analyser des marchés ou à répondre à des questions financières ; Coinbase franchit une étape en leur donnant la capacité d'agir. Pour les investisseurs particuliers, cela signifie la possibilité de déléguer des stratégies de gestion de portefeuille qui demandaient auparavant une attention constante ou le recours à des outils professionnels coûteux. Pour les développeurs et les entreprises, Coinbase for Agents ouvre la voie à des applications financières entièrement automatisées, où un agent peut gérer ses propres ressources pour accomplir des tâches complexes. Coinbase s'inscrit dans une tendance plus large du secteur technologique, où les grands acteurs cherchent à doter les agents IA de capacités d'action concrètes au-delà du texte et de l'image. La plateforme américaine, qui compte parmi les exchanges de cryptomonnaies les plus réglementés, affirme que les opérations réalisées via Coinbase for Agents sont soumises aux mêmes contrôles de conformité et à la même surveillance des transactions que ses autres services. Ces garde-fous restent néanmoins limités face aux risques inhérents à la volatilité des cryptoactifs et à la qualité des instructions données à l'agent. Une stratégie mal calibrée ou une période de forte turbulence sur les marchés pourrait produire des résultats très éloignés des attentes de l'utilisateur, rappelant que la délégation à une IA ne supprime pas le risque financier, elle le déplace.

💬 L'étape d'après, c'est ça : un agent qui gère son propre budget pour s'outiller et agir sur des marchés réels. Le DCA automatique sur les creux, sympa sur le papier, mais c'est surtout le x402 qui m'intéresse, quand l'agent commence à acheter lui-même ses données d'analyse pour prendre ses décisions. Reste à voir ce que ça donne dans une semaine rouge à -20 %.