fr.wedoany.com Rapport : L’Académie chinoise des technologies de l’information et de la communication (CAICT) indique que le cloud computing évolue d’une « intégration de l’IA » vers une « autonomie de l’IA ». La technologie des agents intelligents pousse les services cloud à passer de la fourniture de « ressources » à la livraison de « capacités », donnant naissance au paradigme technologique Agentic Cloud.
Au cours des 20 dernières années, le cloud computing a traversé quatre phases : virtualisation, plateformisation, cloud natif et intégration de l’IA, en livrant des ressources d’infrastructure selon le principe de « mutualisation des ressources et fourniture à la demande ». Depuis 2026, les grands modèles et les technologies d’agents intelligents sont entrés dans une phase de déploiement de production à grande échelle. Les principaux fournisseurs de cloud mondiaux s’accordent sur un point : le principal consommateur du cloud passe de l’humain à l’agent intelligent. D’avril à mai 2026, Google a présenté sa stratégie Agentic Cloud lors de la conférence Next’26, lançant Agent Engine et Agentic Data Cloud ; Alibaba Cloud a annoncé une mise à niveau complète vers une architecture orientée agents ; Amazon a lancé AgentCore pour l’orchestration d’agents indépendante des modèles ; le service Foundry Agent Service de Microsoft est entré en phase commerciale. Cette synchronisation inter-fournisseurs et inter-régions montre qu’Agentic Cloud est passé de la phase conceptuelle à la phase d’application industrielle.
Agentic Cloud est un nouveau système de services cloud basé sur les ressources de cloud computing, avec les capacités des grands modèles comme noyau et les services d’agents intelligents comme unité de base. Il possède la capacité de comprendre les intentions des utilisateurs et d’exécuter de manière autonome des tâches complexes. Son architecture technique passe d’une approche « conteneurisée » à un système d’exécution natif IA cloud. Une tâche typique d’agent intelligent forme une boucle interactive en plusieurs tours de « perception-raisonnement-action-retour », impliquant des dizaines d’appels de modèles en chaîne et de multiples exécutions d’outils externes. Le cycle de vie des tâches passe de la milliseconde à la minute, à l’heure, voire à plusieurs jours. Cela nécessite une réécriture technologique de bout en bout, de la puce à l’application : au niveau des puces, le TPU v6e de Google est conçu pour les scénarios d’inférence, tandis que le Trainium2 d’Amazon optimise l’efficacité énergétique pour les clusters d’inférence à grande échelle ; au niveau de l’infrastructure cloud, les principaux fournisseurs proposent des environnements d’exécution d’agents gérés comme Agent Engine et AgentCore, prenant en charge l’auto-scaling, la persistance d’état et l’orchestration indépendante des modèles ; au niveau de la plateforme cloud, des techniques telles que la compression par quantification, le décodage spéculatif, le partage de cache KV et le pipeline d’inférence réduisent la latence d’une seule inférence à la milliseconde.
En ce qui concerne le modèle de service, Agentic Cloud fait passer les services cloud d’une « conception pour l’humain » à une « conception pour l’agent intelligent ». La logique d’interaction évolue des appels API techniques vers un encapsulage de capacités sémantiques, permettant aux utilisateurs d’effectuer automatiquement la correspondance des paramètres, les appels d’interface et l’orchestration des processus via le langage naturel. Au niveau des protocoles, le MCP initié par Anthropic et l’A2A promu par Google avec la Linux Foundation deviennent des standards de facto, permettant une collaboration transparente entre agents sur différentes plateformes. Le rôle humain passe de « donneur d’instructions » à « définisseur d’objectifs et superviseur de résultats ». Sur le plan de l’écosystème, Agentic Cloud fait passer le cloud computing d’une « économie d’échelle » à un « effet de valeur ». La création de valeur évolue d’une transmission linéaire de ressources à une synergie intelligente exponentielle ; les participants à l’écosystème passent d’une relation unidirectionnelle d’offre et de demande de ressources à une co-création de valeur bidirectionnelle ; la concurrence industrielle passe d’une compétition de taille basée sur les coûts à une compétition d’écosystèmes basée sur l’intelligence. La mesure de la valeur des services cloud passe de la densité de ressources à la densité de valeur.
Les capacités cloud IA de bout en bout couvrent toute la chaîne, de la puce à l’infrastructure cloud, en passant par les grands modèles et les applications. Les dimensions clés d’évaluation des ressources de cloud computing intelligent en couche inférieure incluent : la capacité d’adaptation cloud de la matrice de puces hétérogènes ; la capacité de coordination intégrée du calcul, du stockage et du réseau, ainsi que l’efficacité opérationnelle globale des clusters de calcul intelligent ; la capacité d’orchestration d’inférence extrêmement élastique. La couche plateforme doit être mise à niveau vers une plateforme de services native pour agents, offrant un environnement d’exécution d’agents géré, prenant en charge l’exécution autonome de tâches, la transformation des services cloud en agents et la prise en charge de la mémoire native inter-plateformes (comme le stockage de mémoire persistante fourni par Google Memory Bank). La couche application doit fournir des capacités de gouvernance de sécurité globale au niveau entreprise (comme le spectre complet d’authentification MCP intégré de Microsoft, les fonctions de protection des modèles de Google), des capacités d’exploitation et de maintenance des agents et de surveillance des modèles, ainsi que des capacités d’adaptation à un écosystème ouvert (comme l’orchestration indépendante des modèles d’Amazon AgentCore).
En matière de normalisation, la CAICT mène des recherches sur les technologies cloud IA depuis 2019. En 2020, elle a réussi à lancer en tant que chef de file le système de normes techniques pour les plateformes cloud IA (AICP) au sein de l’ITU SG16, aboutissant à plusieurs normes sectorielles et propositions de normes internationales couvrant la terminologie de base, l’architecture de référence, les exigences fonctionnelles et l’évaluation des performances. À ce jour, la série AICP compte plus de 7 normes publiées ou en cours d’élaboration, établissant un cadre à double voie combinant « normes chinoises et normes internationales ». Actuellement, Agentic Cloud en est à ses débuts, chaque fournisseur adoptant des approches différentes : Google met l’accent sur l’agentification des plateformes de données, Amazon se concentre sur l’orchestration ouverte indépendante des modèles, Microsoft a établi un système relativement complet en matière de gouvernance de sécurité, tandis que les fournisseurs chinois sont en tête en matière d’intégration verticale de bout en bout. La CAICT déclare qu’elle continuera à se concentrer sur un mécanisme de coordination intégré « puce, cloud, modèle, application », afin de construire un système de mesure et un cadre d’évaluation standardisés couvrant l’ensemble de la pile, et de promouvoir la transition du cloud computing d’une simple capacité de calcul à une capacité d’intelligence.
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