Comment concrétiser la révolution de l'interopérabilité des agents IA ?

De l'idée d'un internet agentique à sa réalisation concrète, une nouvelle génération de protocoles et de frameworks ouvre la voie à l'interopérabilité à grande échelle entre agents IA.

Introduction

La convergence entre intelligence artificielle, automatisation distribuée et services intelligents fait naître une ambition forte : un internet où des agents logiciels collaborent en toute autonomie. Pour que cette vision prenne forme, l'interopérabilité entre agents devient un enjeu clé. C'est dans ce contexte que Google vient d'annoncer le protocole A2A (Agent-to-Agent), une initiative majeure pour définir des standards d'échange sécurisés et dynamiques entre agents intelligents.

En complément, le Model Context Protocol (MCP) joue un rôle structurant pour décrire, partager et invoquer des capacités que les agents peuvent exécuter. Associés aux frameworks de création d'agents comme LangGraph, MetaGPT ou crewAI, ces outils forment la base technique de la révolution agentique.

Cet article explore comment combiner ces briques pour réaliser l'interopérabilité à grande échelle des agents IA, dans une perspective concrète pour les architectes, les DSI et les plateformes de nouvelle génération.

A2A : un protocole d'interopérabilité pour les agents

Le protocole A2A introduit une couche standardisée pour permettre aux agents de différentes origines (fournisseurs, plateformes, organisations) de s'identifier, de communiquer et de collaborer. Il pose les fondations d'une interopérabilité sécurisée à l'échelle de l'internet, puisqu’il permet à deux agents de se découvrir, de partager leurs compétences, de s'authentifier mutuellement et d'échanger des messages ou des intentions de façon sécurisée. 

C'est le canal d'échange de confiance indispensable pour sortir des environnements fermés et créer une véritable fédération d'agents.

MCP : étendre les capacités des agents sur le Web

Complémentaire à A2A, le Model Context Protocol permet de définir des actions de manière standardisée, que les agents pourront réaliser : description d'un outil, informations depuis un système tiers, instructions. Il fournit le langage pour étendre ce que peut faire un agent.

Plusieurs projets de serveurs MCP apparaissent pour expérimenter ces usages dans des contextes réels. Par exemple, pg-mcp-server propose une implémentation permettant d’analyser un schéma de base de données PostgreSQL et de remonter des informations qu’elle contient. mcp-server-kubernetes intègre le protocole MCP à des environnements Kubernetes permettant d’analyser l’état et de contrôler un cluster Kubernetes. GitHub, Google Drive, navigateurs Web, la liste des serveurs MCP permettant d’étendre les sources et opérations que peuvent réaliser les agents s’étend de jour en jour.

Ces projets montrent que le MCP peut s'ancrer dans des infrastructures déjà largement adoptées, en tirant parti de bases de données relationnelles, de clusters cloud-natifs et de plateformes de développement collaborative.

En utilisant MCP avec A2A, les agents ne font pas que se parler : ils se comprennent, partagent une structure d'information claire, et peuvent invoquer les capacités d'autres agents ou outils comme des services web distribués.

Les frameworks : catalyseurs de la création d'agents

Outre les modèles LLM génériques, la fiabilité et justesse des réponses fournies et actions réalisées passent par la création d’agents spécialisés. Ainsi, les développeurs ont besoin d'outils puissants pour créer, structurer et orchestrer les agents. C'est le rôle de frameworks comme :

• MetaGPT : structure les agents autour de rôles métiers (CEO, CTO, développeur...) et modélise des workflows de type projet logiciel.
• LangGraph : propose une approche orientée graphe pour modéliser les états, transitions et flux de données entre agents.
• crewAI : facilite la création de "crews" d'agents coopérant autour d'une mission ou d'un objectif, avec une logique de coordination dynamique.
• Services Cloud comme AWS Bedrock agents ou Google Agent Development Kit : mettent en œuvre des agents superviseurs qui s’appuient sur des agents spécialisés sur de micro tâches.

Ces outils permettent de passer de l'expérimentation à la conception de systèmes robustes, observables et gouvernables, en phase avec les exigences du monde professionnel.

Vers une interopérabilité agentique effective

L'association d'A2A, du MCP et des frameworks agents ouvre la voie à une interopérabilité réelle entre systèmes intelligents. On peut désormais envisager :

• Des agents opérant dans différentes organisations ou clouds, mais capables de coopérer en toute sécurité.
• Des applications modulaires où les capacités sont mutualisées entre agents via des appels standards.
• Une gouvernance granulaire des droits, comportements et mémoires des agents.

Pour les équipes tech et innovation, il s'agit maintenant de prototyper, de définir les bons modèles d'interaction, et d'outiller les systèmes pour les rendre exploitables en production.

Conclusion

Le protocole A2A pose les règles d'échange. MCP apporte le langage. Et les frameworks d'agents offrent des aides pour concevoir des agents IA puissants.

Oui, la révolution de l'internet agentique est en marche.

Non, elle est loin d’être terminée. Tout comme le web a eu besoin d’HTTP, de serveurs, de navigateurs, de TLS de DNS, l’internet agentique exigera une infrastructure complète. 

Les protocoles MCP et A2A sont très jeunes ; respectivement en novembre 2024 et avril dernier. Soyons sûrs qu’ils vont évoluer (pour rappel, HTTP 1.1, c’est 6 ans). Avec des sorties si récentes, les implémentations au-delà des exemples sont encore rares. Or, un protocole n’a de la valeur que par son adoption et la confiance qu’il génère. Effectivement, il y a un engouement autour de MCP depuis quelques mois. La question est de savoir si cela va suffisamment perdurer pour offrir une base dans laquelle les entreprises peuvent investir de manière stable. Il en est de même avec A2A qui, bien que prometteur et poussé par Google, doit encore faire ses preuves. 

La question pour une entreprise n’est pas de savoir si le train est passé ou pas, mais plutôt de savoir si les éléments sont présents pour construire des solutions agentiques interopérables en entreprise. A cette question, la réponse est assurément oui.