Google Fait un Grand Bond vers les Agents Propulsés par les Utilisateurs avec Agentspace

Google vient de lancer Agentspace, un environnement sans code axé sur la productivité personnelle. Cette initiative s’inscrit dans un marché où de nombreux concurrents de Google sont déjà présents, il n’est donc pas surprenant que le géant californien veuille y jouer un rôle actif. À ce stade, chaque grand fournisseur de cloud propose désormais une plateforme de développement d’IA (dans le cas de Google, il s’agit de Vertex AI) et divers outils adaptés à différents types de développeurs. L’entrée de Google dans le domaine du sans code pour utilisateurs avancés se démarque de celle de ses concurrents de manière assez intéressante.

Ce qui est intéressant avec Agentspace

Agentspace est une extension de l’offre virale NotebookLM de Google. En fait, dans le cadre de cette nouvelle fonctionnalité, NotebookLM Plus, version grand public de NotebookLM, constitue la base de l’offre. NotebookLM a été testé pendant un certain temps. Personnellement, j’apprécie cette idée de permettre à un utilisateur de créer des espaces autour d’un sujet ou d’un projet, et d’exploiter les LLMs pour rechercher et créer du nouveau contenu à partir de cet espace. Bien que la fonction « créer un podcast » attire beaucoup d’attention, le concept global est à la fois intéressant et utile.

Les offres plus avancées d’Agentspace intègrent de nouvelles capacités, notamment des intégrations tierces (comme SharePoint, Jira et Salesforce) et le partage d’espaces d’équipe. Ces fonctionnalités témoignent des manières dont les utilisateurs en entreprise peuvent collaborer et partager les meilleures pratiques via des agents.

Agentspace possède également des capacités de mémoire des invites permettant des comportements agentiques, tels que la chaîne de prompts. Ce n’est pas vraiment un flux de travail structuré comme nous le voyons avec les outils de développement d’agents de Salesforce et ServiceNow. Cependant, pour un utilisateur professionnel lambda, cela reflète les processus moins structurés qu’ils mettent en place dans le cadre de leurs tâches quotidiennes.

Mes réserves concernant Agentspace

Avant tout, Agentspace est une expérience axée sur les invites. Je comprends que cette approche fonctionne bien pour la recherche—or c’est donc une approche naturelle pour Google—mais je ne suis pas certain qu’un agent uniquement basé sur des invites sera accepté par la majorité des utilisateurs. En effet, il m’arrive parfois de devoir voir quelque chose pour agir. Une simple fenêtre contextuelle ou une notification suffisent-elles réellement ? De plus, votre expérience dépendra de votre capacité à formuler des invites adéquates, un domaine où les compétences varient énormément au sein des entreprises. Demandez à quiconque ne maîtrisant pas cette compétence comment se déroule son expérience avec l’IA, et la réponse risque de ne pas être très enthousiaste.

Comme avec d’autres agents centrés sur une plateforme, je reste préoccupé par l’intégration multi-plateformes d’Agentspace et son évolutivité. Pour des scénarios à faible échelle (par exemple, si je ne fais qu’un ou deux prompts par jour), cela semble acceptable. Mais quand une organisation entière interagira avec des agents nécessitant un accès aux ressources IT locales ou à un autre cloud, comment cela fonctionnera-t-il ? Et quel en sera le coût ? J’espère qu’avec le temps, nous verrons une intégration plus poussée entre les outils sans code et les infrastructures de développement d’IA comme Vertex AI ou AWS Bedrock. On commence d’ailleurs à observer cela avec Agentforce de Salesforce, qui utilise la technologie Mulesoft de Salesforce pour offrir des connecteurs d’intégration à grande échelle. J’espère également que cette tendance se développera plutôt que de rester un cas isolé.

Tout comme ses concurrents, Google déploie une variété d’outils, certains se chevauchant. Par exemple, comment comparer Agentspace au Vertex AI Agent Builder ? J’apprécie qu’à l’ère audacieuse de l’IA, l’expérimentation et l’échec rapide soient de bons moyens d’innover. Cependant, il me semble important que tous ces fournisseurs d’IA clarifient l’objectif de chacun de ces outils. À qui s’adresse Agentspace et comment va-t-il améliorer le quotidien ou le travail de ses utilisateurs ? Je soulève cette question car je pense que l’IA devrait permettre d’accroître les capacités des utilisateurs professionnels à un point tel que nous devrions observer un certain flou entre les outils sans code et les outils à faible code. Toutefois, cela semble encore prématuré, surtout quand on voit que Google a également annoncé un aperçu d’un nouvel outil appelé Jules, qui ressemble un peu à AWS App Studio.

À la recherche d’approches perturbatrices dans l’espace sans code

Google a pris des décisions assez audacieuses en matière d’expérience utilisateur concernant l’absence de code, ce que je respecte. Par exemple, j’apprécie le concept de NotebookLM qui consiste à créer un espace de travail plus libre plutôt qu’une approche très structurée comme le font d’autres outils sans code. De plus, étendre la fonctionnalité avec des options de collaboration et des intégrations tierces ouvre de réelles opportunités pour tester si ce modèle peut venir troubler le marché des SaaS sans code. Espérons que Google ait choisi le bon moment pour remettre en question les conventions avec une solution véritablement innovante.