Après une édition 2025 qui avait pour but d'ancrer l'intelligence artificielle au coeur de son système, Google va encore plus loin. Dans ce article, on passe en revu les nouveautés présentées lors de la Google I/O 2026, avant de faire un focus sur l'IA agentive et son impact sur le secteur IT.

C'est quoi l'IA agentive ?

Avant de décortiquer les annonces faites par Google, revenons un peu sur ce terme particulier: l'agentique. Cette notion peut être définie assez simplement comme "l'utilisation d'agents IA". A la différence d'un chatbot classique, un agent ne se contente pas de répondre à une question, il:

• reçoit un objectif,
• établit un plan,
• exploite des outils,
• analyse les résultats,
• ajuste sa stratégie,
• et peut parfois échanger avec d'autres agents.

L'agentique permet de changer la place et le rôle de l'utilisateur. On passe d'un dialogue continu à un contrôle ponctuel qui l'agent agir en autonomie et qui permet alors à l'utilisateur de sortir de la boucle (pour le meilleur et pour le pire…).

Pourquoi l'IA agentive se développe aujourd'hui ?

Si l'agentique prend une place de plus en plus importante, c'est parce que 3 critères nécessaires sont aujourd'hui réunis :

• La qualité des modèles : avec Opus 4.6 (ou même Sonnet 4.6), GPT 5.5 ou Gemini 3.5, les modèles sont aujourd'hui suffisamment performants pour qu'on puisse leur "faire confiance". Pas une confiance aveugle bien-sûr, mais suffisamment pour les laisser itérer seuls sur certains sujets.
• L'infrastructure : les investissements (exorbitants) récents permettent de gérer un nombre colossal de tokens et de supporter la charge d'utilisateurs classiques et de celle des agents.
• Les protocoles : MCP (d'Anthropic) ou A2A (de Google) sont des protocoles qui offrent aujourd'hui la possibilité de connecter les agents à des outils externes ou même à d'autres agents.

Les volumes sont aberrants. Google traitait 9 700 milliards de tokens par mois en 2024, 480 000 milliards en 2025 et 3,2 millions de milliards en 2026 ! La consommation de tokens d'un humain sur un chat n'est simplement pas comparable à celle d'un agent qui utilise des outils ou entre dans des boucles de raisonnement.

Google I/O 2026 : les annonces à retenir

Revenons au coeur du sujet, les annonces Google lors de la Google I/O 2026 !

Sortie de nouveaux modèles

• Gemini 3.5 Flash : plus rapide, plus performant (peu surprenant pour l'annonce d'un nouveau modèle)
• Gemini Omni : nouveau modèle multimodal capable de transformer texte + images + vidéo en sorties vidéo cinématographiques. C'est assez impressionnant !

Sortie de nouveaux produits

• Gemini Spark : un agent IA personnel, disponible 24/7, qui tourne sur des VMs cloud, comparable au concept de Claude Bot chez Anthropic ou d'OpenClaw
• Daily Brief : un agent qui analyse les emails, le calendrier et les tâches pendant la nuit et prépare un résumé priorisé
• Google Flow : fusion de Flow, Whisk et ImageFX, une sorte de studio créatif complet

Mises à jour importantes pour intégrer l'IA dans les produits Google

• Nouvelle fonctionnalité "Demander à" pour Maps et Youtube qui permettra de lancer une recherche conversationnelle (via Gemini), capable de comprendre des requêtes complexes, de répondre à l'utilisateur et d'adapter l'UI en fonction
• Antigravity 2.0 : mise à jour de leur IDE "agent-first". L'ambition pour Google est de faire une plateforme complète d'orchestration d'agents autonomes en parallèles

Ecosystème

• Sortie de 2 nouvelles puces TPU : TPU 8t (pour l'entrainement) et TPU 8i (pour l'inférence)
• Intégration de nouveaux acteurs dans SynthID, un watermarking invisible (sorti en 2023 par Google) et ajourd'hui adopté par Nvidia, OpenAI, Kakao etElevenLabs

Beaucoup de nouveautés donc, et surtout une direction tout shuss sur l'agentique.

Google, Anthropic, OpenIA : les différentes stratégies d'IA agentiques

Avec cette nouvelle Google I/O, on remarque un différenciation claire de Google sur les autres fournisseurs de modèles d'IA :

• Anthropic semble se différencier avec une stratégie entreprise-first (80% de ses revenus issus des entreprises) et développe une image de sécurité, de qualité des modèles.
• OpenAI semble... acheter des serveurs. Sa stratégie semble être focalisée sur une adoption de masse avec un distribution massive.
• Google de son côté vise plutôt une stratégie d'intégration verticale. C'est le seul des trois à contrôler (presque) toute la stack, du hardware (avec leurs TPU) au produit final (Maps, Youtube, Gmail, etc..) en passant par les modèles (Gemini) et les protocoles (A2A).

Plus que la qualité des modèles (aujourd'hui suffisante), Google vise aujourd'hui la rapidité des modèles et leur intégration dans leur écosystème applicatif.

IA agentique : pour ou contre ?

Tous ces changements ont des conséquences dans le monde informatique. Il existe aujourd'hui des modèles très abordables et très performants. Un Gemini 3.5 Flash surpasse le meilleur modèle d'il y a deux ans, ce qui rend possible un prototypage (le mot est important) en quelques heures plutôt qu'en quelques jours.

Mais l'agentique pose aussi de nouvelles questions :

• Le contrôle : avec un chatbot, le contrôle est simple, l'IA ne fait que "répondre" et l'utilisateur peut facilement vérifier la cohérence et la validité des réponses. Avec un agent dans une boucle, c'est différent... L'agent planifie, appelle des outils, itère, se corrige, etc.. parfois pendant plusieurs heures. Il devient compliqué de contrôler le processus, la qualité peut se dégrader sans qu'il ne soit facile de le remarquer.
• Le prix : un workflow agentique consomme plus qu'un échange classique (certains parlent de 10 à 100x plus de tokens). L'agentique peut apporter une augmentation des performances, une augmentation de la vélocité, mais il est nécessaire de s'assurer que le livrable conserve la qualité.
• L'impact sociétal: Aux États-Unis, 89 % des diplômés 2026 craignent que l'IA remplace les emplois d'entrée de gamme et en Chine, des universités suppriment des filières entières (photographie, traduction, design). En Europe, 76 % des étudiants craignent un impact négatif sur leur emploi futur. Si l'IA permet de gagner en productivité (on manque encore de recul dessus, un IA non maîtrisée a tendance à rajouter aussi beaucoup de dette technique, complexifier la codebase, etc..), il reste nécessaire de former les nouvelles générations.

IA agentique : notre analyse !

L'IA et les agents semblent décidés à s'implanter durablement. C'est du moins ce que laissent penser les investissements colossaux ou les décisions stratégiques des entreprises techs.

Les annonces de Google I/O 2026, comme celles d'OpenAI et d'Anthropic, convergent vers la même ambition: des systèmes IA qui ne font plus que répondre, mais qui agissent et intéragissent. Les outils et les pratiques vont très probablement évoluer, mais il ne faut pas négliger les garde-fous, la supervision et le contrôle au profit de la performance ou de la vitesse à court terme.

On peut aussi se poser la question de l'accès aux modèles les plus performants. Comment faire si l'innovation dépend de plus en plus d'outils coûteux ou d'abonnements premiums ? Si les entreprises décident d'augmenter considérablement leur prix ou si elles décident (comme avec Claude Mythos) de choisir leurs utilisateurs ? L'innovation et la sécurité serait alors réservé à un petit nombre d'entreprises privilégiées, risquant de créer une fracture dans l'innovation.

La promesse de l'agentique (et plus généralement de l'IA) est forte: prototyper plus vite, automatiser, simplifier, assister. Mais elle n'aura de valeur que si elle reste accompagnée de garde-fous solides, d'un regard critique, d'un accès suffisamment démocratisé et d'une réflexion sur la formation et le partage de connsaissances.