fr.wedoany.com Rapport : Lors de la Conférence Internet de Chine 2026, Wu Hequan, académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie, a souligné que la reconstruction native de l'IA de l'Internet se déploie à partir de l'architecture sous-jacente. Le réseau n'est plus seulement un canal de transmission d'informations, mais devient le socle central hébergeant les grands modèles et les agents intelligents. En tant que vecteur de services reliant la technologie et l'industrie, les agents intelligents favorisent une transformation numérique et intelligente profonde dans tous les secteurs.
Wu Hequan a indiqué que les grands modèles se concentrent sur la compréhension des connaissances, mais manquent de précision dans l'exécution de tâches spécifiques. Les agents intelligents comblent cette lacune en faisant appel à des outils externes, en mémorisant les retours d'information en boucle fermée et en collaborant avec d'autres agents. Un agent intelligent est un ensemble combinant « grand modèle + système de mémoire + appel d'outils + capacité de planification », transformant le grand modèle en un exécutant dédié à des tâches spécifiques sous une forme de programme léger. Face à des tâches complexes, un seul agent est insuffisant ; il est nécessaire d'introduire un mécanisme de collaboration multi-agents pour partager les chaînes d'outils et l'expérience, créant un effet de synergie où 1+1 est supérieur à 2. Lorsque les agents intelligents sont pleinement connectés à l'Internet, ils forment un Internet intelligent collaborant dans un environnement ouvert.
À l'ère des agents intelligents, la part du trafic lié à l'IA dans le trafic IP mondial dépassera 60 %, et celle du trafic lié à la puissance de calcul intelligente augmentera progressivement, le trafic d'inférence représentant plus de 60 % du trafic IA d'ici 2030. En Chine, la part du trafic de dialogue dans le trafic de jetons passera d'environ 50 % à 12 %, tandis que les agents intelligents et leurs services représenteront environ 75 %, la majeure partie du trafic étant concentrée à l'intérieur des centres de calcul. Cette demande de trafic élevé, de faible latence et de large bande passante pousse l'Internet à se reconstruire vers une architecture native IA, passant d'une « interconnexion d'hôtes + interconnexion d'informations » à une « interconnexion d'agents + interconnexion de capacités ». Les capacités IA ne sont plus externes, mais intégrées à chaque couche du réseau. En couche inférieure, le réseau optique renforce la très large bande passante et la très faible latence ; la couche liaison introduit FlexE pour un découpage flexible et une faible latence ; la couche réseau, basée sur IPv6 et SRv6, assure un transport unifié, un adressage à la demande et une isolation de la qualité de service ; la couche transport remplace le TCP traditionnel par RDMA, garantissant les services à haute priorité grâce à une pré-détection de la congestion. Une nouvelle couche de communication intelligente prend en charge les protocoles d'agents tels que A2A/MCP, permettant l'enregistrement, la découverte, l'authentification et la collaboration multi-agents ; la couche d'intention sémantique unifie l'interprétation des intentions multimodales, formant des capacités de négociation de graphes de connaissances et de ressources de modèles. La couche application ajoute les protocoles A2A, MCP et ANP, renforçant les capacités de modèle en tant que service et de passerelle d'orchestration d'agents. L'identification, l'enregistrement et l'authentification des agents sont essentiels, avec des modes centralisés (via requêtes et négociations en base de données) et décentralisés DID (via la génération d'identifiants uniques et de justificatifs vérifiables). Prenant la 6G comme exemple, les capacités IA sont déjà distribuées dans les terminaux, les stations de base, les plans de contrôle et de données, soutenant la collecte, la circulation, l'entraînement et le calcul fédéré des données, illustrant la double valorisation de « l'IA pour le réseau » et du « réseau pour l'IA ».
Les capacités des terminaux agents ne cessent de s'améliorer. Pour les entreprises (To B), en déployant des agents génériques auto-évolutifs et des agents spécialisés par secteur, combinés à des formes embarquées, légères et autonomes de confiance, les entreprises peuvent automatiser efficacement leurs processus, construire des systèmes experts sectoriels, promouvoir la collaboration multi-agents et soutenir les applications d'IA incarnée. En termes de rythme de déploiement, les scénarios comme le service client et le marketing intelligents, l'exploitation informatique, la R&D, l'analyse de données, la finance, les ressources humaines et les affaires juridiques seront les premiers à démarrer. Ces applications présentent peu de différences de demande entre secteurs, avec une forte généricité et reproductibilité. Les processus de production et de fabrication, fortement liés aux spécificités sectorielles, nécessiteront encore une période de maturation et d'accumulation. Wu Hequan a souligné que dans les années à venir, les applications d'agents intelligents destinées aux secteurs libéreront progressivement leur valeur industrielle, créant des effets d'échelle significatifs.
Les services Internet natifs IA se caractérisent, au niveau des interactions, par une dominance sémantique multimodale ; au niveau des formes de service, par l'agent intelligent comme unité d'exécution centrale ; au niveau des caractéristiques de trafic, par une double impulsion de la puissance de calcul et de la sémantique ; au niveau de la livraison de produits, par le modèle « modèle en tant que service + agent en tant que service » ; au niveau du modèle économique, par un paiement basé sur la puissance de calcul, les jetons et les résultats ; et au niveau des caractéristiques opérationnelles, par un mécanisme central de boucle fermée d'auto-évolution sur toute la chaîne. De 2025 à 2030, la taille du marché des services Internet de base devrait connaître une expansion globale, avec une croissance prévue de plus de 100 % dans certains sous-secteurs. À l'avenir, avec l'intégration profonde des agents intelligents et la libération continue des capacités de service, les services Internet devraient réaliser un saut systémique en termes d'efficacité, de scénarios et d'expérience. Face à la tendance de l'IA native, les entreprises Internet subissent une transformation systémique, s'étendant vers la puissance de calcul, les modèles, les données et la sécurité, notamment en fournissant de la puissance de calcul, en devenant des fournisseurs de modèles et de services d'agents, en exploitant la valeur du trafic existant et en s'étendant vers les services de données. Les services de données couvrent des activités diversifiées telles que la fourniture de données de type ressources, le traitement technique des données et l'exploitation de données de type services de circulation. Les services de sécurité peuvent également se développer en tant que forme de service indépendante. Les grandes plateformes Internet traditionnelles, les entreprises natives IA verticales et les PME Internet adoptent des positionnements stratégiques et des voies de développement différenciés.
Wu Hequan a souligné que l'agent intelligent est une caractéristique importante de l'ère de l'Internet intelligent. Son évolution a déjà dépassé la phase initiale d'ingénierie des invites et se dirige vers l'ingénierie du contexte. Dans l'ingénierie du contexte, le système doit posséder des capacités d'appel d'outils, d'extraction de mémoire et de gestion dynamique, impliquant le jugement du moment de la recherche, la formulation de stratégies de chargement d'informations et la planification des chemins d'exécution. La prochaine étape verra les agents intelligents entrer officiellement dans une toute nouvelle phase de développement : l'ingénierie des kits de contrôle. L'évolution future des agents intelligents se concentrera sur l'optimisation systémique des mécanismes de fonctionnement des modèles, y compris l'optimisation des points de transition entre les processus d'inférence et d'exécution, la logique de contrôle des boucles itératives, ainsi que la construction scientifique du nombre d'appels, du choix des types et des schémas de division du travail dans l'orchestration collaborative multi-agents. L'architecture native IA, par rapport au mode externe traditionnel, est mieux adaptée aux exigences techniques de l'ingénierie des kits d'agents. L'essence de la technologie native IA est de promouvoir une reconstruction systémique de l'architecture Internet à partir de la base, et non une simple amélioration locale au niveau applicatif. Actuellement, la technologie native IA en est encore à ses débuts, et l'exploration des voies techniques et des modèles économiques n'est pas encore figée. Wu Hequan a déclaré qu'à l'entrée stratégique de l'IA native, les entreprises TIC sont confrontées à la fois à des opportunités majeures et à de nombreux défis. Seules celles qui saisissent les tendances et innovent activement pourront établir un avantage concurrentiel dans la nouvelle vague de transformation de l'Internet et mieux accueillir la pleine arrivée de la nouvelle ère de l'Internet intelligent.
