Google veut devenir le AWS de l'agentique (et Microsoft prend du retard)

Lors de son récent événement Gemini at Work, Google a dévoilé Gemini Agent et sa plateforme Gemini Enterprise Agent Platform. Si les observateurs s'attendaient à une démonstration de force sur les performances brutes de ses LLM, l'essentiel était ailleurs. En réalité, Google vient d'opérer un pivot stratégique majeur : l'entreprise ne se positionne plus simplement comme un fournisseur de modèles d'IA générative, mais comme l'architecte de la plateforme d'infrastructure agentique d'entreprise.

1. La fin de la « guerre des LLM » et le basculement vers l'infrastructure

Pendant deux ans, les géants de la Tech se sont livrés une compétition acharnée à coups de benchmarks et de fenêtres de contexte. Mais la vraie valeur ne réside plus dans un chatbot réactif attendant une commande : elle bascule vers l'IA agentique autonome et toujours active (always-on).

Un agent d'entreprise ne se contente pas de répondre à une question ; il reçoit un objectif global, décompose son travail en sous-tâches et s'exécute en arrière-plan dans le cloud. Dans cette transition, Google a compris avant les autres que les entreprises ne cherchent pas un modèle isolé, mais un environnement d'exécution gouverné, sécurisé et interopérable.

2. L'agnosticisme pragmatique : Devenir le système d'exploitation des agents

Plutôt que d'enfermer ses clients dans un écosystème fermé, Google adopte un agnosticisme calculé qui rappelle les meilleures heures du Cloud :

• Un routage multi-modèles ouvert : Gemini Agent accepte de déléguer des tâches à des modèles concurrents, comme Anthropic Claude, tout en permettant à la DSI d'appliquer des plafonds de dépenses et un suivi financier centralisé en temps réel.

• L'adoption des standards de l'industrie : La plateforme s'appuie sur le protocole MCP (Model Context Protocol) (un standard ouvert initié par Anthropic et largement adopté par l'écosystème) ainsi que sur le protocole Agent2Agent (A2A) pour orchestrer la communication entre agents hétérogènes.

• Ancrage dans les outils réels des professionnels : Au lieu d'imposer de nouvelles interfaces, les agents interviennent là où travaillent déjà les salariés : dans Microsoft 365, Slack, Salesforce ou SAP. Mieux encore, via des architectures de Lakehouse sans frontières, l'agent interroge des Data Lakes distants comme AWS S3 ou Azure Data Lake sans nécessiter de duplication des données.

3. Le problème du Compute et les tensions OpenAI : Pourquoi Microsoft patine

Pour faire tourner des milliers d'agents autonomes travaillant en continu 24h/24, la puissance d'inférence requise est phénoménale. C'est ici que l'avantage structurel de Google s'exprime pleinement :

• La maîtrise matérielle de l'inférence : Google conçoit ses propres puces propriétaires ; son système TPU 8i offre un rapport performance/prix supérieur de 80 % par rapport à la génération précédente. À l'inverse, Microsoft ne possède pas ses propres puces à cette échelle et reste lourdement dépendant de fournisseurs tiers comme NVIDIA, ce qui alourdit ses coûts d'inférence et contraint ses capacités de calcul.

• La distraction stratégique du partenariat OpenAI : L'accord historique entre Microsoft et OpenAI montre aujourd'hui ses limites. Alors qu'OpenAI pousse désormais ses propres agents autonomes (Dots) sur son propre environnement cloud, l'alliance se reconfigure et crée des frictions. Cette situation a défocalisé Microsoft des enjeux d'infrastructure pure, l'empêchant de déployer une plateforme agentique B2B unifiée, malgré sa domination historique sur la distribution en entreprise.

4. Un coup d'avance sur la Sécurité et gouvernance à l'échelle B2B

Là où des acteurs comme OpenAI (avec Dots) ou Meta (avec Muse) proposent des agents performants mais orientés vers la productivité individuelle ou le grand public, Google s'adresse directement au Directeur des Systèmes d'Information (DSI) :

• Agent Gateway : Un véritable pare-feu IA capable de contrôler, d'authentifier et de router le flux entrant et sortant des agents en temps réel.

• Model Armor : Un bouclier de sécurité qui protège contre le jailbreak, l'injection d'invites indirecte, les fuites de données sensibles et le code malveillant.

• Identité numérique complète pour chaque agent : L'agent d'entreprise possède sa propre adresse e-mail (@agents.company.com), son propre agenda et son espace de stockage géré, permettant de lui attribuer des droits stricts et auditables.

5. Google sera-t-il le AWS de l'agentique ?

Lorsque le Cloud informatique a pris son véritable essor à partir de 2006, Amazon Web Services (AWS) s'est imposé non pas en vendant du logiciel, mais en devenant l'infrastructure sous-jacente indispensable de l'économie numérique. Google tente aujourd'hui de reproduire ce coup de maître dans l'agentique : devenir la couche d'infrastructure, de calcul et de sécurité sur laquelle tourneront tous les agents de la planète.

Pour autant, il serait prématuré d'enterrer Microsoft. L'histoire du Cloud nous offre un parallèle éclairant : en 2006, Microsoft semblait en retard face à l'essor d'AWS. Mais le géant de Redmond a pris le temps d'analyser le marché, d'en comprendre les besoins de maturité d'entreprise, pour ensuite lancer Azure et revenir en force au point de surpasser bon nombre de ses concurrents sur le marché B2B.

Microsoft pourrait adopter la même posture stratégique sur l'agentique : laisser Google essuyer les plâtres de la gouvernance, de la sécurité multi-agents et des standards, pour mieux ajuster son offre Copilot / Azure et faire jouer la puissance de son canal de distribution auprès des entreprises.

La guerre de l'infrastructure agentique ne fait que commencer, mais une chose est sûre : Google vient d'imposer les règles du jeu.