Vercel's Andrew Qu explique en quoi les agents sont un nouveau type de logiciel

Vercel Labs lance Zero, un langage système conçu pour que les agents IA puissent lire, corriger et livrer des programmes natifs

Vercel Labs, la branche recherche de la société américaine spécialisée dans le déploiement web, a publié Zero, un langage de programmation système expérimental conçu pour que les agents d'intelligence artificielle puissent lire, corriger et compiler du code natif de manière autonome. Zero se positionne dans le même espace que C ou Rust : il compile vers des exécutables natifs, offre un contrôle explicite de la mémoire et cible les environnements bas niveau. La différence fondamentale réside dans la conception du compilateur et de la chaîne d'outils, pensés dès le départ pour être consommés par des agents IA plutôt que par des ingénieurs humains. Le problème central que Zero cherche à résoudre est la manière dont les agents interagissent avec les retours du compilateur. Dans un cycle de développement classique impliquant un agent de codage, celui-ci écrit du code, le compilateur émet une erreur sous forme de texte non structuré, et l'agent doit analyser ce texte pour comprendre ce qui a mal tourné. C'est fragile : les formats de messages changent, ils sont rédigés pour des lecteurs humains, et il n'existe aucun concept natif d'action de réparation. Zero répond à ce problème en émettant par défaut des diagnostics JSON structurés. Chaque diagnostic porte un code stable (par exemple NAM003), un message lisible par l'humain, une référence de ligne et un objet repair contenant un identifiant d'action typé. Les humains lisent le message ; les agents lisent le code et le repair. La chaîne d'outils est unifiée dans un seul binaire : zero check, zero run, zero build, zero fix, zero explain ou encore zero doctor sont tous des sous-commandes d'un même CLI. Deux d'entre elles sont particulièrement utiles dans une boucle de réparation automatisée : zero explain renvoie une explication détaillée d'un code de diagnostic donné, tandis que zero fix --plan --json produit un plan de correction structuré et lisible par machine. La commande zero skills fournit quant à elle des guides d'utilisation directement depuis le CLI, synchronisés avec la version du compilateur installé, évitant aux agents de scraper une documentation externe potentiellement obsolète. Le lancement de Zero s'inscrit dans une tendance plus large : alors que les agents de codage comme GitHub Copilot, Cursor ou Devin s'imposent dans les workflows de développement, l'outillage existant n'a pas été conçu pour eux. Vercel, dont la plateforme accueille des millions de projets web, se positionne ici en amont de la chaîne de valeur, au niveau du langage lui-même. Zero introduit également un système d'effets explicites dans les signatures de fonctions : une fonction ne peut accéder au système de fichiers, au réseau ou à la sortie standard que si elle reçoit un objet de capacité (World), vérifié à la compilation et non à l'exécution. Cette approche rend le comportement du code plus prévisible pour des agents qui doivent raisonner sur ses effets de bord sans l'exécuter. Zero reste pour l'instant expérimental, mais il signale une direction claire : concevoir les langages de programmation pour un monde où les compilateurs parlent autant aux machines qu'aux humains.

💬 L'idée est simple et évidente en rétrospective : nos compilateurs crachent du texte pensé pour des yeux humains, et on s'étonne que les agents galèrent à parser les erreurs. Zero corrige ça à la source, avec des diagnostics JSON structurés, des codes stables par type d'erreur, et une commande `zero fix --plan` qui donne à l'agent un plan de réparation lisible par machine plutôt qu'un blob de prose. Reste à voir si ça passe le cap du labo, mais la direction est la bonne.

Les agents IA gagnent en fiabilité sur le front technologique

Les équipes technologiques mondiales font confiance aux agents IA pour un volume croissant de tâches, selon un rapport publié en 2026 et fondé sur une enquête auprès de 300 experts technologiques internationaux. Ces spécialistes, ingénieurs, développeurs, architectes, ont évalué leur niveau de confiance envers les agents IA sur 101 tâches réparties dans les domaines de l'intelligence artificielle, de la donnée et du cloud. Les résultats montrent une confiance élevée pour les tâches quantifiables : génération de rapports, production de code standard, surveillance de la qualité des données, détection d'anomalies dans les visualisations et monitoring de flux de données en temps réel. Gartner qualifie 2026 d' «année d'inflexion» pour l'alignement des projets IA sur les objectifs stratégiques des entreprises, tandis que McKinsey prévoit une multiplication par deux à trois des coûts d'infrastructure IT d'ici 2030, sans augmentation correspondante des budgets. L'enjeu dépasse la simple automatisation de tâches : les agents IA sont désormais envisagés pour coordonner des workflows entiers et poursuivre des objectifs métier de façon autonome, en collaboration avec les humains. Cette promesse soulève cependant une contrainte fondamentale : les équipes ne peuvent déléguer du travail aux agents que si elles ont la certitude que ceux-ci sont capables d'exécuter les tâches de manière sûre, fiable et sécurisée. Or la confiance chute significativement dès que les tâches gagnent en complexité, principalement parce que les systèmes agentiques manquent de contexte métier. Les données d'entreprise restent difficiles à intégrer dans le cycle de vie des agents à la vitesse et la qualité requises. La supervision humaine reste donc un facteur critique de succès dans tous les déploiements. Ce rapport s'inscrit dans un moment charnière pour l'industrie technologique. Les dix-huit derniers mois ont marqué une adoption concrète des agents par les équipes tech, mais les capacités de génération de contexte pour ces systèmes en sont encore à leurs débuts. Jeremy Winter, vice-président corporate et directeur produit de Microsoft Azure Platform, souligne que lorsque les agents opèrent dans les mêmes périmètres opérationnels, systèmes d'identité et modèles de gouvernance que les équipes utilisent déjà, ils commencent à se comporter comme des systèmes de confiance établis. Les experts interrogés anticipent une accélération de cette confiance à mesure que l'expérience s'accumule et que les environnements métier arrivent à maturité, notamment dans les workflows de données, identifiés comme le domaine de percée où la structure existante offre une base fiable pour la prise de décision automatisée.

Vercel lance Eve, un framework open source pour créer des agents IA

Vercel a lancé Eve, un framework open-source conçu pour construire, déployer et opérer des agents IA en production. Présenté par la plateforme américaine spécialisée dans le déploiement frontend, Eve repose sur une structure de projet basée sur le système de fichiers pour organiser les différents composants d'un agent : instructions, outils, compétences, sous-agents, canaux de communication et tâches planifiées. Les développeurs peuvent ainsi définir le comportement de leurs agents de manière déclarative, sans avoir à écrire l'intégralité de la plomberie technique sous-jacente. L'enjeu est significatif pour les équipes d'ingénierie qui peinent à passer de la phase de prototype à la mise en production d'agents IA fiables. En standardisant la structure d'un projet agentique, Eve réduit la quantité d'infrastructure à implémenter manuellement, un frein majeur à l'adoption en entreprise. Pour Vercel, cela représente aussi un moyen naturel d'ancrer l'exécution des agents sur sa propre plateforme cloud, transformant un outil open-source en point d'entrée vers ses services commerciaux. La sortie d'Eve s'inscrit dans une course effrénée entre fournisseurs d'infrastructure pour capter les workloads IA. Des acteurs comme AWS, Google Cloud et des startups spécialisées comme LangChain ou CrewAI proposent déjà des solutions concurrentes pour orchestrer des agents. Vercel, dont la réputation s'est construite sur la simplicité de déploiement pour les applications Next.js, tente de répliquer cette expérience développeur dans l'univers des agents autonomes, un marché en pleine structuration où la facilité d'usage restera un avantage décisif.

Xebia : pourquoi les agents IA échouent sans un socle de données solide

Niels Zeilemaker, directeur technique mondial de Xebia, a exposé lors de l'AI & Big Data Expo une thèse claire : les agents d'intelligence artificielle échouent moins à cause de leur conception que de la qualité des données sur lesquelles ils opèrent. Selon lui, un agent mal alimenté peut interpréter incorrectement des champs de données, en fusionner qui n'auraient jamais dû l'être, et produire des résultats faux, non par défaut propre, mais parce que la fondation de données n'est pas prête. Pour répondre à ce problème, Xebia a développé deux offres distinctes : Xebia Axis (Agentic Data Foundation, ou ADF), qui étend la plateforme de données d'une entreprise pour y héberger des agents et les déployer aussi bien en usage client qu'interne, et Xebia ACE (AI-Native Software Engineering), un cadre qui intègre l'IA dans l'ensemble du cycle de développement logiciel. Ce dernier promet une accélération des livraisons pouvant atteindre 40 % et une réduction des coûts de transformation des systèmes legacy jusqu'à 70 %. L'enjeu central que soulève Zeilemaker touche à la gestion des catalogues de données. Dans une organisation humaine, un catalogue imparfait ne bloque jamais vraiment le travail : on appelle un collègue, on contourne, on clarifie. Les agents, eux, n'ont pas cette souplesse. Ils s'appuient exclusivement sur ce qui est documenté, et si la description d'un jeu de données est erronée ou incomplète, leur performance s'effondre. Cette contrainte change radicalement la manière dont les entreprises doivent envisager leur gouvernance des données avant tout déploiement agentique. Ce n'est plus une question de bonne pratique optionnelle, mais d'un prérequis technique strict qui conditionne le retour sur investissement de tout projet d'IA en production. Xebia positionne cette approche dans un contexte de demande croissante des grandes entreprises pour des migrations accélérées vers des plateformes modernes. Le cabinet constate que ses clients veulent sortir des systèmes legacy plus vite et plus sûrement qu'auparavant, et cherchent des méthodes comprimant un calendrier de 12 a 24 mois en un engagement a périmètre fixe et jalons définis. Xebia dit y parvenir en combinant l'expertise de ses ingénieurs avec des agents spécialisés co-développés avec le client. Le cabinet participait également au TechEx Global North America, où il a présenté cette philosophie de partage de connaissances comme un avantage concurrentiel direct. Zeilemaker cite le "vibe coding" comme illustration d'une tendance plus large : l'IA reconfigure le développement logiciel, et les entreprises qui n'ont pas sécurisé leur fondation de données risquent de construire des capacités agentiques sur du sable.