Google Cloud Next 2025 : Doubler les Mises sur l’IA avec du Silicium, des Logiciels et un Écosystème d’Agents Ouvert

Las Vegas accueille Google Cloud Next 2025 (GOOGL ) , un événement qui se déroule à un moment critique pour l’industrie technologique. La course aux armes de l’intelligence artificielle parmi les géants du cloud – Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud – s’intensifie rapidement. Google, souvent considéré comme le troisième prétendant malgré ses capacités technologiques formidables et ses racines de recherche en intelligence artificielle, a saisi l’occasion de la scène Cloud Next pour articuler une stratégie globale et agressive visant directement le marché de l’entreprise IA.

Le récit, présenté par le PDG de Google Cloud, Thomas Kurian, et échoé par le PDG de Google et d’Alphabet, Sundar Pichai, a porté sur le passage de la transformation de l’IA de la simple possibilité à la réalité tangible. Google a souligné son élan revendiqué, en citant plus de 3 000 améliorations de produits au cours de la dernière année, une augmentation de vingt fois de l’utilisation de la plate-forme Vertex AI depuis le précédent événement Cloud Next, plus de quatre millions de développeurs qui construisent activement avec sa famille de modèles Gemini, et en présentant plus de 500 histoires de réussite de clients pendant la conférence.

Cependant, Google Cloud Next 2025 a été plus qu’un simple aperçu de mises à jour incrémentielles ou de chiffres impressionnants. Il a également lancé une offensive à plusieurs facettes. En lançant un silicium personnalisé optimisé pour l’inférence (le TPU Ironwood), en affinant son portfolio de modèles d’IA phares avec un accent sur la praticité (Gemini 2.5 Flash), en ouvrant son vaste réseau d’infrastructure mondial aux entreprises (Cloud WAN), et en faisant un pari stratégique important sur un écosystème ouvert et interopérable pour les agents d’IA (le protocole Agent2Agent), Google se positionne agressivement pour définir la prochaine phase d’évolution de l’IA d’entreprise – ce que l’entreprise appelle de plus en plus l’« ère agente ».

Ironwood, Gemini et l’Effet Réseau

Au cœur des ambitions d’IA de Google se trouve son investissement continu dans le silicium personnalisé. La star de Cloud Next 2025 a été Ironwood, la septième génération de l’unité de traitement de tenseurs (TPU) de Google. Critiquement, Ironwood est présenté comme le premier TPU conçu explicitement pour l’ inférence d’IA – le processus d’utilisation de modèles formés pour faire des prédictions ou générer des sorties dans des applications réelles.

Les revendications de performance pour Ironwood sont substantielles. Google a détaillé des configurations qui peuvent être étendues jusqu’à un immense 9 216 puces refroidies à liquide interconnectées dans un seul pod. Cette configuration la plus grande est censée délivrer une puissance de calcul de 42,5 exaflops. Google affirme que cela représente plus de 24 fois la puissance de calcul par pod de El Capitan, actuellement classé comme le supercalculateur le plus puissant du monde.

Bien que cela soit impressionnant, il est important de noter que ces comparaisons impliquent souvent des niveaux différents de précision numérique, ce qui rend la comparaison directe complexe. Néanmoins, Google positionne Ironwood comme une amélioration de plus de dix fois par rapport à sa génération précédente de TPU haute performance.

Au-delà de la puissance de calcul brute, Ironwood affiche des progrès importants en termes de mémoire et d’interconnectivité par rapport à son prédécesseur, Trillium (TPU v6).

Peut-être plus important encore est l’accent mis sur l’efficacité énergétique. Google affirme qu’Ironwood offre deux fois la performance par watt par rapport à Trillium et est presque 30 fois plus économe en énergie que son premier TPU Cloud de 2018. Cela répond directement à la contrainte croissante de disponibilité d’énergie dans les centres de données pour l’IA.

Comparaison des générations de TPU de Google : Ironwood (v7) vs. Trillium (v6)

Remarque : certaines chiffres de Trillium sont estimés sur la base des facteurs d’amélioration revendiqués par Google pour Ironwood. La comparaison des calculs de pointe est complexe en raison des différences de génération et des variations de précision probables.

Ironwood constitue une partie clé du concept d’« hypercalculateur d’IA » de Google – une architecture qui intègre un matériel optimisé (y compris des TPU et des GPU comme Nvidia’s Blackwell et le futur Vera Rubin), des logiciels (comme le runtime de formation de modèles distribués Pathways), un stockage (Hyperdisk Exapools, Managed Lustre) et un réseau pour traiter les charges de travail d’IA exigeantes.

Sur le plan des modèles, Google a introduit Gemini 2.5 Flash, un contrepoint stratégique au haut de gamme Gemini 2.5 Pro. Alors que Pro cible la qualité maximale pour la raisonnement complexe, Flash est explicitement optimisé pour la faible latence et l’efficacité coût, le rendant adapté aux applications à haute volumétrie et en temps réel comme les interactions de service client ou la résumé rapide.

Gemini 2.5 Flash présente un « budget de réflexion » dynamique qui ajuste le traitement en fonction de la complexité de la requête, permettant aux utilisateurs de régler l’équilibre entre vitesse, coût et précision. Cette focalisation simultanée sur un circuit d’inférence haute performance (Ironwood) et un modèle optimisé pour le coût/la latence (Gemini Flash) souligne la poussée de Google vers l’ opérationnalisation pratique de l’IA, en reconnaissant que le coût et l’efficacité de l’exécution des modèles en production deviennent des préoccupations majeures pour les entreprises.

Complétant les mises à jour de silicium et de modèles est le lancement de Cloud WAN. Google rend effectivement son vaste réseau d’infrastructure mondial interne – s’étendant sur plus de deux millions de miles de fibre, reliant 42 régions via plus de 200 points de présence – directement disponible aux clients d’entreprise.

Google affirme que ce service peut offrir jusqu’à 40 % de performances plus rapides par rapport à Internet public et réduire le coût total de possession de jusqu’à 40 % par rapport aux WAN gérés par soi-même, étayé par un SLA de fiabilité de 99,99 %. Principalement ciblant la connectivité haute performance entre les centres de données et la connexion des environnements de succursale/campus, Cloud WAN exploite l’infrastructure existante de Google, y compris le Network Connectivity Center.

Alors que Google a cité Nestlé et Citadel Securities comme premiers utilisateurs, cette démarche transforme fondamentalement un actif d’infrastructure de base en un avantage concurrentiel et un flux de revenus potentiel, défiant directement à la fois les fournisseurs de télécommunications traditionnels et les offres de réseau des plateformes cloud rivales comme AWS Cloud WAN et Azure Virtual WAN.

(Source : Google DeepMind)

L’Offensive des Agents : Construire des Ponts avec ADK et A2A

Au-delà de l’infrastructure et des modèles de base, Google Cloud Next 2025 a placé un accent extraordinaire sur les agents d’IA et les outils pour les construire et les relier. La vision présentée s’étend loin au-delà des simples chatbots, imaginant des systèmes sophistiqués capables de raisonnement autonome, de planification et d’exécution de tâches complexes et multétapes. L’accent est clairement déplacé vers la mise en place de systèmes multi-agents, où des agents spécialisés collaborent pour atteindre des objectifs plus larges.

Pour faciliter cette vision, Google a introduit le Kit de développement d’agents (ADK). ADK est un framework open source, initialement disponible en Python, conçu pour simplifier la création d’agents individuels et de systèmes d’agents complexes. Google affirme que les développeurs peuvent créer un agent fonctionnel avec moins de 100 lignes de code.

Les fonctionnalités clés incluent une approche code-first pour un contrôle précis, un support natif pour les architectures multi-agents, une intégration d’outils flexible (y compris le support pour le protocole de contexte de modèle, ou MCP), des capacités d’évaluation intégrées, et des options de déploiement allant des conteneurs locaux au moteur d’agent Vertex AI géré. ADK prend également en charge le streaming audio et vidéo bidirectionnel pour des interactions plus naturelles et humaines. Un « Jardin d’agents » fournit des exemples prêts à l’emploi et plus de 100 connecteurs préconstruits pour démarrer le développement.

Le véritable centre de la stratégie d’agents de Google est cependant le protocole Agent2Agent (A2A). A2A est une nouvelle norme ouverte conçue explicitement pour l’interopérabilité des agents. Son objectif fondamental est de permettre aux agents d’IA, quelle que soit la plate-forme avec laquelle ils ont été construits (ADK, LangGraph, CrewAI, etc.) ou le fournisseur qui les a créés, de communiquer de manière sécurisée, d’échanger des informations et de coordonner des actions. Cela répond directement au défi important des systèmes d’IA cloisonnés au sein des entreprises, où les agents construits pour différentes tâches ou départements ne peuvent souvent pas interagir.

Cette poussée pour un protocole A2A ouvert représente un pari stratégique important. Au lieu de construire un écosystème d’agents propriétaire et fermé, Google tente d’établir la norme de facto pour la communication entre agents. Cette approche potentiellement sacrifie le verrouillage à court terme pour la perspective d’un leadership d’écosystème à long terme et, de manière cruciale, réduit la friction qui entrave l’adoption par les entreprises de systèmes d’agents complexes.

En défendant l’ouverture, Google vise à accélérer l’ensemble du marché des agents, en positionnant sa plate-forme cloud et ses outils comme facilitateurs centraux.

Comment fonctionne A2A (Source : Google)

Recalibrer la Course au Cloud : Le Gambit Concurrentiel de Google

Ces annonces s’inscrivent dans le contexte des guerres du cloud en cours. Google Cloud, tout en démontrant une croissance impressionnante souvent alimentée par l’adoption de l’IA, occupe toujours la troisième place en termes de part de marché, derrière AWS et Microsoft Azure. Cloud Next 2025 a présenté la stratégie de Google pour recalibrer cette course en s’appuyant fortement sur ses forces uniques et en résolvant les faiblesses perçues.

Les différenciateurs clés de Google ont été pleinement mis en évidence. L’investissement à long terme dans le silicium personnalisé, culminant dans le TPU Ironwood orienté vers l’inférence, fournit un récit matériel distinct par rapport aux puces Trainium/Inferentia d’AWS et à l’accélérateur Maia d’Azure. Google souligne constamment le leadership en termes de performances par watt, un facteur potentiellement crucial à mesure que les besoins énergétiques de l’IA augmentent. Le lancement de Cloud WAN exploite l’infrastructure de réseau mondial sans précédent de Google, offrant un avantage de réseau distinct.

De plus, Google continue de tirer parti de son héritage en matière d’IA et d’apprentissage automatique, issu de la recherche de DeepMind et se manifestant dans la plate-forme Vertex AI complète, s’alignant sur sa perception de marché en tant que leader de l’IA et de l’analyse de données.

Dans le même temps, Google a signalé des efforts pour répondre aux préoccupations historiques des entreprises. L’ acquisition de 32 milliards de dollars de la société de sécurité cloud Wiz, annoncée peu avant Next, est une déclaration d’intention claire pour renforcer sa posture de sécurité et améliorer l’expérience et la convivialité de ses offres de sécurité – des domaines critiques pour la confiance des entreprises.

L’accent continu sur les solutions industrielles, la préparation des entreprises et les partenariats stratégiques vise à remodeler la perception du marché d’un simple fournisseur de technologie à un partenaire d’entreprise de confiance.

Pris ensemble, la stratégie de Google semble moins axée sur la correspondance de AWS et d’Azure service par service, et plus concentrée sur l’utilisation de ses atouts uniques – recherche en IA, matériel personnalisé, réseau mondial et affinité pour les logiciels open source – pour établir un leadership dans ce que l’entreprise perçoit comme la prochaine vague cruciale de l’informatique en cloud : l’IA à grande échelle, en particulier l’inférence efficace et les systèmes d’agents sophistiqués.

La Voie à Suivre pour Google AI

Google Cloud Next 2025 a présenté un récit de ambition et de cohérence stratégique convaincant. Google mise fortement sur l’intelligence artificielle, mobilisant ses ressources à travers du silicium personnalisé optimisé pour l’ère de l’inférence (Ironwood), un portfolio de modèles d’IA équilibré et pratique (Gemini 2.5 Pro et Flash), son infrastructure de réseau mondial unique (Cloud WAN) et une approche ouverte et audacieuse du monde émergent des agents d’IA (ADK et A2A).

En fin de compte, l’événement a montré une entreprise qui se déplace agressivement pour traduire ses capacités technologiques profondes en une offre d’entreprise complète et différenciée pour l’ère de l’IA. La stratégie intégrée – matériel, logiciel, réseau et normes ouvertes – est solide. Cependant, le chemin à suivre nécessite plus que de l’innovation.

Le plus grand défi de Google peut résider moins dans la technologie et plus dans la surmonte de l’inertie d’adoption des entreprises et la construction d’une confiance durable. Convertir ces annonces ambitieuses en gains de parts de marché soutenus contre des concurrents solidement établis nécessite une exécution sans faille, des stratégies de lancement claires et la capacité de convaincre constamment les grandes organisations que Google Cloud est la plate-forme indispensable pour leur avenir impulsé par l’IA. L’avenir agente que Google imagine est convaincant, mais sa réalisation dépend de la navigation de ces dynamiques de marché complexes longtemps après que le projecteur de Las Vegas se soit éteint.