Les entreprises entrent dans une phase où l’intelligence artificielle cesse d’être un moteur conversationnel pour devenir une véritable organisation numérique. Les modèles ne fonctionnent plus comme de simples générateurs de texte, ils se comportent comme des systèmes distants capables d’orchestrer des outils, de travailler dans la durée, de conserver une mémoire et d’interagir avec les environnements métiers. C’est dans ce cadre que Google introduit l’Interactions API, une brique qui installe les fondations d’un dispositif pour encadrer, administrer et exploiter des équipes d’agents IA.
Les directions informatiques et les développeurs sont confrontés à un enjeu nouveau : les agents IA prolifèrent, se spécialisent, interagissent avec des outils métiers, manipulent des données critiques et peuvent, progressivement, automatiser des pans entiers de processus. Cette multiplication impose une organisation, une gouvernance et une infrastructure capables de gérer la mémoire, la coordination, les droits d’accès, la hiérarchisation des tâches et la continuité d’action. C’est dans ce contexte que Google positionne son Interactions API comme une couche logicielle qui apporte structure, gestion d’état et orchestration, en quelque sorte une administration centrale d’une équipe numérique.
Cette approche change la perception traditionnelle des API d’IA. L’ancien modèle stateless, hérité des API requête/réponse, est devenu un frein pour les agents capables d’utiliser des outils, de maintenir des états complexes et de travailler sur des temps longs. Avec les API au contexte persistant, on s’éloigne de ce modèle ponctuel requête-réponse qui reposait quasi entièrement sur le client. L’Interactions API déplace la complexité du côté de la plateforme, car elle gère l’état, soutient des interactions longues, centralise la logique, permet des appels d’outils et s’intègre aux environnements métiers. L’IA cesse alors d’être un module périphérique. Elle commence à occuper une place comparable à celle d’un service interne, avec une organisation, des responsabilités fonctionnelles et un cadre d’exécution.
Une gestion de la continuité pour des projets longs
Le premier apport majeur concerne l’abandon du modèle purement conversationnel stateless. Grâce à la gestion d’état serveur, l’Interactions API conserve l’historique, les décisions, les appels d’outils et l’évolution des interactions. Il devient possible de reprendre une discussion, de poursuivre une tâche longue, de capitaliser sur des échanges passés sans reconstruire l’intégralité du contexte. Vne bascule vers une logique d’interaction avec un système complexe et agissant, plutôt qu’avec un simple générateur de texte.
Pour les utilisateurs, cette mémoire persistante change tout. Un agent qui suit un incident IT, prépare une analyse documentaire, accompagne une relation client ou contribue à une mission interne nécessite une mémoire fiable et exploitable. Cette continuité rend l’IA crédible sur le temps long, améliore la cohérence opérationnelle et prépare des agents capables d’accompagner des processus plutôt que de répondre par fragments.
Une équipe d’agents organisée comme un service
L’autre évolution essentielle concerne la capacité d’action. L’Interactions API formalise l’appel d’outils, la connexion aux services tiers, l’intégration aux applications métiers, la possible exécution en arrière-plan et la gestion de boucles d’analyse étendues. Google démontre cette logique avec l’agent Deep Research, capable d’exécuter des tâches longues de recherche et de synthèse. L’ajout natif du Model Context Protocol renforce encore cette ouverture, en permettant aux agents de s’appuyer sur des outils distants de manière contrôlée.
Pour les organisations, cela ressemble de plus en plus à une équipe numérique organisée. Certains agents se spécialisent, d’autres coordonnent, d’autres exécutent. Ils interagissent avec des CRM, des plateformes ITSM, des référentiels documentaires, des environnements analytiques et des workflows métiers. L’IA cesse d’être consultative pour devenir contributive. Elle entre par la grande porte de la gestion de projets dans la chaîne de valeur de l’entreprise.
Orchestration, tâches longues et inspectabilité au menu
En comparant les approches de Google et d’OpenAI, on constate qu’ils avancent dans la même direction, mais avec des philosophies différentes. Là où OpenAI mise sur la compression d’historique au prix d’une relative perte d’information, Google privilégie la transparence et l’inspectabilité. Les développeurs peuvent analyser l’historique, comprendre les enchaînements, auditer ce qui s’est produit dans le temps.
Cette inspectabilité devient un argument essentiel pour les directions informatiques. Elle facilite la traçabilité, la supervision et la maîtrise du fonctionnement agentique. Cette logique rejoint directement les besoins des entreprises, que ce soit la gouvernance des agents, la compréhension de ce qu’ils font, le contrôle de la manière dont ils travaillent et la sécurité les interactions avec des outils internes et externes. Même si certaines limites existent encore, comme l’ont relevé certains experts concernant la gestion des citations dans Deep Research, la trajectoire technique va clairement vers une meilleure lisibilité opérationnelle.
Un levier économico-technique pour les développeurs et les éditeurs
Pour les développeurs, cette évolution apporte des bénéfices immédiats. La gestion d’état côté serveur simplifie les architectures, réduit la complexité et permet de sortir d’un modèle bricolé autour de files de tâches et de systèmes parallèles. L’exécution en arrière-plan résout le problème récurrent des timeouts pour les tâches longues. La mémoire réduit les coûts et la latence en évitant de renvoyer en permanence le même historique.
Pour les éditeurs, l’intérêt est tout aussi concret. Ils disposent d’une API capable de supporter des agents en production, avec des modèles de rétention, des structures de données exploitables, des mécanismes de contrôle et une intégration naturelle dans des environnements professionnels. L’IA devient une brique d’infrastructure exploitable et non plus une expérimentation fragile.
Une bataille qui structure l’avenir des architectures agentiques
Cette évolution s’inscrit dans une compétition mondiale, qui voit converger les fournisseurs de tous les horizons (pure players, hyperscalers et fournisseurs de services, fournisseurs métier, et même venant de l’infrastructure) vers les nœuds les plus stratégiques de la chaîne de valeur de l’informatique post-intelligence artificielle. OpenAI pousse une économie d’agents interconnectés via MCP et une logique d’écosystème. Microsoft structure une agentique profondément intégrée à ses environnements professionnels, avec gouvernance, sécurité et conformité. AWS avance avec une vision pragmatique orientée production, traçabilité et intégration aux systèmes d’information. Anthropic influence la perception du marché avec une approche centrée sur la sûreté et la maîtrise des capacités.
Google, avec l’Interactions API, installe une alternative qui ouvre des nouvelles perspectives, c’est-à-dire une infrastructure API pensée pour administrer des équipes d’agents collaboratifs, persistants, connectés aux outils métiers, inspectables et gouvernables. Les entreprises devront progressivement choisir une architecture d’organisation des agents plutôt qu’un simple fournisseur de modèle.
