Google Cloud Next 2026 : 260 annonces pour l'entreprise agentique
Google Cloud Next 2026 s'est tenu à Las Vegas avec plus de 32 000 participants, 700 sessions et trois keynotes. Le message central était sans ambiguïté : l'IA agentique n'est plus une promesse, c'est un moteur industriel. La question posée aux DSI n'est plus "peut-on construire un agent ?" mais "comment en gérer des milliers ?".
La pièce maîtresse de l'événement est la Gemini Enterprise Agent Platform, rebaptisation et consolidation de Vertex AI en une plateforme unifiée pour construire, déployer, gouverner et optimiser des agents. Elle embarque l'ADK v1.0 stable (Python, Go, Java, TypeScript) avec un framework graphique pour organiser des réseaux de sous-agents, l'Agent Memory Bank pour des interactions personnalisées via des mémoires long-terme, l'Agent Identity donnant à chaque agent un identifiant cryptographique unique avec des politiques d'autorisation traçables, et l'Agent Sandbox pour exécuter du code généré par les modèles dans un environnement sécurisé.
Sur la couche data, l'Agentic Data Cloud repose sur le nouveau Knowledge Catalog, moteur de contexte universel qui cartographie et infère le sens métier à travers l'ensemble du parc de données, couplé à la Cross-cloud Lakehouse et à une fédération native avec Databricks, Snowflake, SAP, Salesforce et Workday. Tous les services Google Cloud (BigQuery, Kubernetes, AlloyDB, Cloud SQL...) disposent désormais de serveurs MCP, permettant aux agents d'interagir nativement avec l'ensemble de la stack sans code glue.
Google pousse également le protocole A2A (Agent-to-Agent) en production dans 150 organisations : là où MCP gère la connexion d'un agent à ses outils et données, A2A gère la communication entre agents de plateformes différentes, un agent Salesforce peut ainsi déléguer une tâche à un agent Google qui interroge un agent ServiceNow, sans qu'aucun des trois systèmes n'ait besoin de connaître l'architecture des autres.
Côté hardware, Google déploie sa 8e génération de TPU avec une stratégie inédite de séparation : le TPU 8t pour l'entraînement (jusqu'à 9 600 puces en superpod) et le TPU 8i pour l'inférence, avec un rapport performance/prix supérieur de 80 % à la génération précédente. Sur le terrain, les cas clients illustrent l'industrialisation en cours : American Express migre ses data warehouses vers BigQuery pour un commerce agentique à l'échelle, Virgin Voyages opère plus de 1 000 agents spécialisés dont un réduit le re-routing d'itinéraires de 6 heures à 11 minutes, et Valeo déploie Gemini pour des cas d'usage agentiques métiers en France.
15/05/2026
