Les géants de la Tech unissent leurs forces sous l’égide de la Linux Foundation pour bâtir un langage commun d’agents d’IA.
L’Agentic AI Foundation (AAIF) couvre trois briques clés : MCP, goose et AGENTS.md, avec un futur pont Agent2Agent.
Objectif stratégique : interopérabilité, standardisation et limitation de la fragmentation qui freine l’innovation.
Google a annoncé le support de MCP dans ses outils, et OpenAI l’adopte aussi pour ses intégrations.
L’open source et une gouvernance neutre doivent fluidifier la collaboration technologique entre fournisseurs et clients.
Cas d’usage : des agents locaux sur wearables et PC tirent parti de MCP pour accéder à des services cloud selon les besoins.
Prochain jalon : des tests de conformité, des référentiels d’agents et des guides de sécurité pour l’intelligence artificielle en production.
Sous l’impulsion d’OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Amazon et AWS, l’Agentic AI Foundation vise la mise en place de bases communes pour les agents d’IA. La structure, hébergée par la Linux Foundation, réunit concurrents et partenaires autour d’un même cap : réduire la complexité, accélérer l’adoption et créer une uniformisation pragmatique. L’ambition est simple à exprimer, mais exigeante à déployer. Elle s’appuie sur des briques techniques qui ont déjà gagné du terrain dans les équipes produit.
Ce virage arrive après une année de promesses autour des “agents autonomes”. Beaucoup de démonstrations restaient théoriques. Désormais, les leaders veulent transformer l’essai avec des standards concrets, une interopérabilité vérifiable et des exemples en production. Les entreprises y voient un moyen de sortir du sur‑mesure coûteux. Les développeurs, eux, recherchent un socle stable pour avancer plus vite, sans perdre la liberté de choisir leurs outils.
Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic et Amazon s’allient pour « standardiser » les IA de demain
Le rapprochement au sein de l’AAIF ressemble à un cessez‑le‑feu stratégique. Les géants de la Tech convergent vers des règles communes, tout en conservant des offres différenciées. Cette approche évite le blocage mutuel et renforce la confiance dans l’écosystème. Elle ouvre aussi la voie à une standardisation qui ne bride pas la concurrence.
Pourquoi ce timing ? Le marché a atteint un cap où les pilotes se multiplient, mais les intégrations coûtent cher. Chaque connecteur spécifique ajoute de la dette technique. Les DSI réclament donc un langage commun. Les éditeurs l’ont compris : sans interopérabilité, les agents restent des îlots isolés.
La Linux Foundation apporte un cadre de gouvernance éprouvé. Son modèle neutralise les affrontements politiques. Les entreprises membres y partagent code, spécifications et méthodes de test. Cette gouvernance ouverte rassure les régulateurs comme les acheteurs. Elle donne aussi aux communautés une place dans la feuille de route.
À l’annonce, plusieurs signaux ont retenu l’attention. Google a présenté le support de MCP dans ses outils et dans certaines offres cloud. OpenAI a intégré le protocole dans ses environnements de développement. Microsoft et AWS participent à la rédaction des spécifications complémentaires. Ce front commun clarifie l’orientation du marché.
Qu’en est‑il des bénéfices concrets ? Le premier gains concerne la portabilité des agents. Un même composant peut dialoguer avec plusieurs sources de données sans réécrire la plomberie. Le second tient à la sécurité : les patterns deviennent homogènes. Les équipes sécurité évaluent alors moins de variantes. Enfin, la vitesse de déploiement augmente, car les briques se branchent plus vite.
Pourtant, le défi reste entier. Une uniformisation mal pensée peut geler l’innovation. Le consortium insiste donc sur des standards “vivants”. L’idée : stabiliser les interfaces fondamentales, tout en gardant des extensions. Ainsi, chaque acteur peut proposer des options avancées sans casser la compatibilité.
Fin de la guerre froide des agents d’IA ? Les signaux à surveiller
Les indicateurs clés sont clairs. D’abord, l’adhésion d’éditeurs indépendants et d’intégrateurs. Ensuite, la disponibilité d’outils de tests et de badges de conformité. Enfin, l’arrivée de catalogues d’agents validés. Si ces trois éléments progressent, le mouvement s’enracine.
Des clients pilotes ouvrent la voie. Le distributeur fictif “Orion Retail” a combiné un agent de planification et un agent de données via MCP, sans connecteurs propriétaires. Les temps d’intégration ont chuté. La DSI a conservé son cloud historique, tout en testant un second fournisseur. La liberté de choix s’en trouve renforcée.
Les vidéos techniques aident les équipes à se mettre au niveau. Elles détaillent les bonnes pratiques et les limites actuelles. Cette diffusion par la communauté accélère la courbe d’apprentissage. Elle favorise aussi la revue par les pairs.
AAIF : MCP, Agent2Agent, goose et AGENTS.md comme socle d’interopérabilité
Le cœur technique de l’AAIF s’articule autour de trois piliers : Model Context Protocol (MCP), goose et AGENTS.md. Un quatrième élément, Agent2Agent, comble la communication entre agents. MCP a gagné en maturité. Il relie les agents aux sources de données via des serveurs compatibles, un peu comme un connecteur universel.
Dans l’esprit, MCP joue le rôle d’un port standard. Il permet de brancher un agent à une base, à un stockage cloud ou à une API interne, sans écrire une intégration dédiée à chaque fois. Les développeurs gagnent ainsi du temps. Ils évitent aussi les erreurs répétitives sur les permissions et la journalisation.
Google a officialisé le support de MCP dans ses outils lors de son rendez‑vous annuel pour développeurs. Depuis, plusieurs produits embarquent des serveurs MCP pour exposer des données aux agents. OpenAI a suivi. Le signal est fort : deux acteurs majeurs alignent leurs pipelines sur la même grammaire technique.
À côté, goose structure des plans d’action reproductibles. Il facilite la composition de tâches et la réutilisation de patterns. Les équipes créent des recettes d’orchestration que d’autres projets peuvent importer. AGENTS.md, lui, documente contractuellement les capacités d’un agent. Il décrit entrées, sorties, limites et audits. Ces métadonnées simplifient l’assemblage à l’échelle.
Reste Agent2Agent. Le protocole organise le dialogue direct entre agents. Les retours terrain le jugent moins mûr que MCP. Pourtant, Google prévoit de le confier à la Linux Foundation pour accélérer son évolution. Avec cet apport, l’empilement gagne en cohérence.
Panorama des briques et niveau de maturité
Composant
Rôle principal
Maturité
Principaux soutiens
MCP
Connexion standard aux données et outils
Élevée, adoption croissante
Anthropic, Google, OpenAI, écosystème
goose
Plans d’action et orchestrations réutilisables
Intermédiaire
Communauté AAIF, intégrateurs
AGENTS.md
Descriptif contractuel des agents
Intermédiaire
AAIF, éditeurs tiers
Agent2Agent
Dialogue entre agents
Émergente
Google Cloud, Linux Foundation (don annoncé)
Pour aider les architectes, voici trois bénéfices immédiats. Premièrement, une interopérabilité prévisible entre services. Deuxièmement, une sécurité plus lisible grâce à des modèles d’autorisations répétés. Troisièmement, une collaboration technologique plus fluide entre éditeurs, cabinets et clients. Ces gains se constatent vite dans les projets multi‑équipes.
Une question revient souvent : ces standards vont‑ils freiner l’innovation ? L’expérience montre l’inverse. En stabilisant les fondations, on libère du temps pour les fonctionnalités différenciantes. Les produits évoluent alors plus vite au‑dessus de la couche commune. Le marché profite d’un rythme d’amélioration plus soutenu.
Les démonstrations publiques détaillent ces mécanismes. Elles montrent des agents qui échangent des contextes via MCP, puis enchaînent des plans goose. Les métriques de latence et d’observabilité sont au cœur du débat. Les retours guident l’évolution des spécifications.
Interopérabilité en action : entreprises, edge computing et cas concrets
Sur le terrain, la promesse se joue à deux niveaux. D’une part, l’entreprise connecte ses systèmes métiers aux agents d’IA via des serveurs MCP internes. D’autre part, les terminaux exploiteront des modèles locaux, tout en déléguant des tâches lourdes au cloud selon les besoins. Ce double mouvement améliore l’expérience utilisateur et la maîtrise des coûts.
Côté edge, des objets comme des bagues connectées ou des PC IA appliquent déjà ce schéma. Un modèle local exécute les requêtes simples sur l’appareil. Pour une synthèse de documents volumineux, l’agent utilise MCP pour solliciter un service distant. Le tout reste transparent pour l’utilisateur. La confidentialité profite d’un traitement local par défaut.
Un responsable IA de l’industrie des semi‑conducteurs résume cela ainsi : sur la productivité et le contenu, beaucoup de tâches se gèrent en périphérie. Pour des workflows plus complexes, un “serrage de main” sécurisé avec plusieurs fournisseurs cloud parachève l’opération. MCP fournit justement ce protocole commun.
Dans les entreprises, les DSI obtiennent un effet de levier certain. Prenons “NovaBank”, établissement fictif qui modernise sa relation client. La banque équipe ses conseillers avec un agent d’assistance. MCP lui donne accès aux historiques, avec des contrôles d’anonymisation renforcés. Un second agent corrige les brouillons d’e‑mails via goose. Les deux coopèrent grâce à des métadonnées déclarées dans AGENTS.md.
Résultat : le temps de réponse chute et l’intelligence artificielle se rend utile sur des tâches à faible risque. Les cas sensibles restent sous garde. L’équipe sécurité n’a pas refait la gouvernance des données. Elle a surtout validé les serveurs MCP et l’authentification forte. La trajectoire de déploiement se simplifie.
Checklist pratique pour un déploiement pilote
Cartographier 5 à 10 sources de données et choisir deux serveurs MCP.
Définir les capacités d’un agent dans un fichier AGENTS.md maintenu par l’équipe.
Orchestrer deux parcours avec goose : un simple, un multi‑étapes.
Appliquer un contrôle d’accès par rôle et une journalisation standard.
Mesurer latence, coût, taux d’erreur et satisfaction utilisateur.
Ce canevas évite les dérives. Il garde le pilote petit, mesurable et extensible. Il produit des preuves rapides qui justifient la généralisation. Il introduit aussi des métriques partagées avec les métiers.
Sur les terminaux, la bascule vers le local change la donne. Les modèles embarqués s’améliorent. Ils gèrent des tâches utiles sans connexion. MCP comble les manques ponctuels en ouvrant une passerelle contrôlée vers des APIs plus puissantes. Ce mix réduit les coûts et renforce la résilience.
Les démonstrations publiques mettent en avant la fluidité d’usage. Elles prouvent que l’interopérabilité n’est pas qu’une affaire d’architectes. Elle touche directement l’expérience client. Elle simplifie aussi le travail des équipes terrain.
Gouvernance ouverte, sécurité et géopolitique de l’uniformisation des agents d’IA
La collaboration technologique ne vaut que si la gouvernance suit. La Linux Foundation apporte un terrain neutre. Les membres codéfinissent les spécifications, les roadmaps et les outils de conformité. Cette méthode réduit les asymétries d’information. Elle limite aussi le risque d’appropriation par un seul acteur.
Cet ancrage open source joue sur la sécurité. Les implémentations se soumettent aux revues publiques. Les vulnérabilités se corrigent plus vite. Les patterns d’autorisation deviennent partagés. Les RSSI gagnent des repères communs pour auditer les déploiements. Cette base aligne les exigences internes avec les attentes des régulateurs.
Sur le plan géopolitique, la dynamique reste portée par des entreprises américaines. L’écosystème européen veut rester présent. Les contributions ouvertes permettent justement de peser sans dominer les plateformes. Les standards donnent un levier aux régulateurs pour promouvoir transparence, traçabilité et robustesse.
La protection des données demeure clé. Les standards doivent intégrer séparation des rôles, minimisation des données et chiffrement de bout en bout. Ils doivent aussi documenter la provenance des actions. AGENTS.md aide à poser ces garde‑fous. Les journaux d’exécution complètent ce contrôle.
La question des modèles fermés face au open source revient souvent. Le compromis consiste à standardiser les interfaces, pas la logique interne. Chaque fournisseur garde ses secrets. Le client choisit en fonction des performances et du coût. L’interopérabilité devient un droit de passage.
Risques à maîtriser et garde‑fous recommandés
Trois risques se détachent. Le premier est l’illusion de sécurité. Un protocole ne remplace pas une politique. Il faut des contrôles d’accès forts et une revue continue. Le deuxième risque concerne la dérive de complexité. Trop d’options tuent l’adoption. Le troisième est l’écart entre la norme et la pratique. Des tests de conformité atténuent ce point.
Des audits indépendants s’imposent donc. Ils vérifient l’implémentation, les journaux et les réponses aux incidents. Les équipes doivent aussi simuler des pannes et des erreurs de permissions. Ces exercices valident la résilience. Ils révèlent les angles morts.
À mesure que l’intelligence artificielle gagne du terrain, ces garde‑fous deviennent non négociables. Les entreprises alignent enfin leurs ambitions sur des fondations robustes. Le standard gagne en crédibilité quand il résiste aux incidents réels. C’est le juge de paix.
Feuille de route 2025 : standardisation mesurable, conformité et produits concrets
Pour transformer l’essai, l’AAIF avance sur trois axes. D’abord, des suites de tests officielles pour MCP, goose et AGENTS.md. Ensuite, un processus de badge “compatible” qui valide l’interopérabilité. Enfin, des guides sécurité et des modèles de politiques prêts à l’emploi. Ces éléments donnent de la substance à la standardisation.
Les éditeurs préparent des offres alignées. On voit émerger des connecteurs MCP managés, des observabilités focalisées sur les agents et des stores d’orchestrations goose. Les intégrateurs publient des blueprints sectoriels : banque, santé, retail, industrie. Les DSI disposent ainsi d’accélérateurs compilés par des pairs.
Sur le volet produit, un “référentiel d’agents” pourrait jouer le rôle de boutique. Chaque entrée comporterait un AGENTS.md lisible, des métriques et un score de conformité. Les clients comparent alors la qualité et la sécurité. Ils évaluent aussi les coûts opérationnels, pas seulement la latence ou la précision.
La réussite passera par des indicateurs clairs. Les plus utiles sont la part d’intégrations passant par MCP, le temps moyen de déploiement d’un nouvel agent et le taux de réutilisation des plans goose. À cela s’ajoute un indicateur de coût par action aboutie. Ces chiffres orientent les arbitrages sans débats interminables.
Plan d’action pour les DSI et PM : de l’essai au scale
Un plan efficace tient en cinq étapes. 1) Sélectionner un cas d’usage à faible risque, mais récurrent. 2) Définir l’agent avec AGENTS.md et choisir deux serveurs MCP. 3) Orchestrer un parcours goose et instrumenter la télémétrie. 4) Conduire un test d’intrusion ciblé. 5) Former les équipes métier et documenter le runbook. Cette démarche crée une culture commune.
Des histoires concrètes montrent l’impact. Une PME industrielle a branché un agent de maintenance à son PLM via MCP. Les ordres de travail sortent plus vite. Les erreurs de pièces diminuent. Côté support, un agent rédige des comptes‑rendus précis en suivant un template goose. Le ROI est tangible dès le premier trimestre.
À terme, la promesse est lisible. Les agents d’IA deviennent des composants aussi interchangeables que des micro‑services. Les standards leur donnent des frontières nettes. Les entreprises gagnent en vitesse sans perdre la maîtrise. La boucle vertueuse s’enclenche quand la filière adopte la même grammaire.
Qu’est-ce que l’Agentic AI Foundation (AAIF) ?
C’est une initiative hébergée par la Linux Foundation. Elle rassemble plusieurs géants de la Tech pour définir des standards ouverts d’interopérabilité entre agents d’IA. Son périmètre couvre MCP, goose, AGENTS.md et, à terme, Agent2Agent pour la communication entre agents.
À quoi sert le Model Context Protocol (MCP) ?
MCP offre une manière standard de relier un agent à des sources de données et des outils. Les développeurs branchent un serveur MCP et évitent des intégrations spécifiques coûteuses. Les entreprises gagnent en vitesse, sécurité et portabilité.
Pourquoi confier Agent2Agent à la Linux Foundation ?
Le protocole est moins mature que MCP. Une gouvernance ouverte accélère sa consolidation. Elle attire des contributions variées et garantit une neutralité utile pour les écosystèmes multi‑fournisseurs.
Ces standards sont‑ils compatibles avec des modèles locaux ?
Oui. Des modèles embarqués exécutent des tâches en local. MCP complète leurs capacités en ouvrant une passerelle contrôlée vers des services cloud lorsque c’est nécessaire. Cela optimise coûts et confidentialité.
Quels gains attendre côté sécurité ?
Des patterns communs pour les autorisations, des journaux d’exécution standardisés et des audits plus simples. Les équipes réduisent l’hétérogénéité des intégrations et détectent plus vite les anomalies.
On en dit quoi ?
L’union sous la Linux Foundation signe un tournant pragmatique. Les acteurs réduisent enfin la friction qui freinait les déploiements d’agents. La standardisation n’éteint pas la différenciation : elle libère l’innovation au‑dessus d’un socle commun. Si les tests de conformité et les catalogues d’agents arrivent vite, l’interopérabilité cessera d’être un vœu pieux. À ce rythme, l’uniformisation des briques critiques pourrait faire des agents d’IA un outil industriel, pas seulement une promesse de démo.
