Google lance une compétence d'agent dans l'API Gemini pour combler les lacunes des modèles IA sur leurs propres SDK

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.

Google teste l'agent IA Remy pour Gemini, avec un accent mis sur le contrôle utilisateur

Google teste en interne un nouvel agent IA baptisé Remy, conçu pour s'intégrer à l'application Gemini et agir de manière autonome au nom des utilisateurs dans leurs tâches professionnelles et quotidiennes. L'information provient de Business Insider, qui affirme avoir consulté un document interne et échangé avec deux personnes au fait du projet. Selon ce document, Remy se présente comme un "agent personnel disponible 24h/24", capable de gérer des tâches complexes, d'apprendre les préférences de l'utilisateur et de se connecter aux services Google comme Gmail, Calendar, Docs, Drive, ainsi qu'à des plateformes tierces telles que GitHub, Spotify ou WhatsApp. Pour l'heure, le projet est en phase de "dog-fooding", c'est-à-dire testé exclusivement par des employés de Google. Aucune date de lancement public n'a été communiquée, et Google a refusé de commenter. Remy représente une évolution significative dans la stratégie de Google autour de Gemini, qui cherche à dépasser le simple chatbot pour devenir un assistant capable d'agir, et non plus seulement de répondre. Si Google propose déjà un "Agent Mode" dans Gemini, Remy serait selon les sources une version nettement plus avancée, intégrant un apprentissage des préférences utilisateur et une gestion de tâches multi-étapes. Cette orientation vers les agents autonomes soulève toutefois des questions de contrôle et de vie privée que Google semble anticiper : le Privacy Hub de Gemini permet déjà aux utilisateurs de consulter et supprimer l'historique d'activité, de gérer les données de personnalisation et de révoquer l'accès aux applications connectées. Les chercheurs de Google Research ont par ailleurs formalisé des principes pour les agents IA, insistant sur des pouvoirs strictement limités, des actions observables et l'application du principe de moindre privilège. La course aux agents autonomes s'est accélérée ces derniers mois dans l'ensemble du secteur. OpenAI a attiré l'attention début 2025 avec OpenClaw, un agent capable de répondre à des messages et de mener des recherches de façon autonome, dont le créateur a été recruté par Sam Altman en février. Le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, a lui-même évoqué l'ambition de construire un "assistant numérique" de référence, sans préciser le calendrier. Remy s'inscrit dans cette dynamique où les grandes plateformes IA cherchent à passer du stade de l'assistant conversationnel à celui d'un véritable mandataire numérique. Les détails techniques restent flous: l'architecture de Remy, le modèle sous-jacent et le degré d'autonomie réel, notamment la question de savoir s'il peut agir sans confirmation explicite de l'utilisateur, n'ont pas été divulgués.

Google lance une API d'agents gérés : déploiement simplifié, mais moins de contrôle sur l'exécution

Lors de Google I/O, Google a annoncé les Managed Agents dans son API Gemini, un service conçu pour réduire à un simple appel API ce qui nécessitait auparavant plusieurs semaines de travail d'infrastructure. Disponible en préversion via de nouveaux modèles personnalisés dans Google AI Studio, ce service s'accompagne du lancement du CLI Antigravity. Concrètement, avant même d'écrire le moindre agent, les équipes passaient des jours à configurer des environnements d'exécution, gérer des sandboxes et câbler l'infrastructure d'appels d'outils. Google promet désormais d'absorber toute cette complexité dans sa plateforme, en optimisant conjointement le modèle, le harnais d'exécution et le sandbox dans des environnements sécurisés entièrement gérés par Google. L'impact pour les équipes de développement est direct : en déléguant la couche d'exécution à Google, les développeurs peuvent se concentrer sur le comportement métier spécifique de leurs agents et itérer à un rythme radicalement différent. René Sultan, responsable chez Ramp, cité dans l'annonce de Google, résume ce basculement : le runtime d'agent passe désormais dans la plateforme, libérant les développeurs de la gestion du sandbox, de l'infrastructure et de la boucle d'exécution. Pour les entreprises qui démarrent avec les agents, cette proposition est séduisante. Elle supprime la plupart des obstacles au déploiement tout en conservant un contrôle sur le comportement applicatif. La concurrence s'intensifie sur ce segment précis du marché, ce qui accélère la maturité des outils disponibles pour tous. Ce mouvement s'inscrit dans une transformation plus large de l'architecture des systèmes multi-agents. Jusqu'à récemment, l'orchestration reposait sur des frameworks indépendants qui se plaçaient au-dessus du modèle, laissant aux équipes le contrôle du routage et de l'exécution. Cette couche est désormais absorbée par les plateformes elles-mêmes. Anthropic a adopté une approche différente avec ses Claude Managed Agents, en plaçant l'orchestration au niveau du modèle plutôt que sur une plateforme d'exécution séparée. AWS, via Bedrock AgentCore, propose pour sa part des harnais managés pour simplifier le déploiement initial. Google pousse vers une intégration verticale plus poussée, contrôlant l'ensemble de la pile. Ce choix n'est pas sans risques : Arie Trouw, fondateur et PDG de XYO, avertit que remplacer des services déterministes par des services probabilistes peut introduire des comportements imprévisibles pour les utilisateurs, voire de la corruption de données. Un rappel que l'enthousiasme autour des agents ne doit pas occulter les arbitrages fondamentaux entre contrôle, fiabilité et vitesse de développement.

💬 L'infra agent, c'était le vrai mur avant de démarrer. Des semaines à configurer des sandboxes, à câbler les appels d'outils, avant même d'avoir une ligne de logique métier qui tourne, et Google absorbe tout ça dans un appel API. Reste que troquer du déterministe contre du probabiliste pour gagner en vitesse de déploiement, ça va faire des dégâts chez quelques équipes qui n'auront pas lu les petites lignes.

Google lance une application Gemini AI sur Mac

Google a lancé une application Gemini dédiée sur Mac, permettant aux utilisateurs d'interagir avec l'assistant IA sans quitter leur flux de travail. Le raccourci clavier Option + Espace fait apparaître une bulle de chat flottante depuis laquelle on peut poser des questions à Gemini ou partager le contenu de la fenêtre active. L'application demande au préalable l'autorisation d'accéder aux informations du système, après quoi l'assistant analyse ce qui est affiché à l'écran pour formuler ses réponses. Cette intégration directe dans l'environnement de bureau représente un changement notable dans la façon dont les assistants IA s'insèrent dans le quotidien des professionnels. Plutôt que d'ouvrir un onglet de navigateur ou de basculer entre applications, l'utilisateur obtient une aide contextuelle instantanée, ancrée dans ce qu'il est en train de faire. Pour les développeurs, rédacteurs ou analystes qui jonglent avec plusieurs fenêtres, ce gain de fluidité peut se traduire concrètement en gain de temps. Cette approche rappelle directement la nouvelle version de Spotlight chez Apple, qui permet désormais d'effectuer des actions sur l'appareil via une interface similaire. Google entre ainsi dans une compétition directe avec Apple Intelligence sur le territoire macOS, terrain historiquement dominé par Apple. Alors que Microsoft intègre Copilot dans Windows depuis 2023, la bataille des assistants IA natifs sur les systèmes d'exploitation grand public s'intensifie, chaque acteur cherchant à devenir le point d'entrée privilégié de l'utilisateur.