Si vous travaillez dans le secteur de la technologie, vous avez probablement entendu le terme « IA agentique » circuler ces derniers temps. C’est l’idée que nous dépassons les simples chatbots qui se contentent de cracher des réponses. La prochaine vague est celle des agents d’IA capables de réfléchir, de planifier et de réellement accomplir des tâches. Pour les entreprises, c'est une avancée majeure, qui ouvre la voie à l'automatisation de tâches très complexes.
En tête de file pour les développeurs se trouve Vertex AI Agent Builder de Google, une plateforme conçue pour créer ce genre de systèmes avancés à agents multiples. Mais sa puissance ne signifie pas forcément que c’est la solution idéale pour votre équipe de support ou informatique.
Ce guide vous donnera un aperçu direct des dernières mises à jour de Google Vertex AI Agent Builder pour les cas d'utilisation de support. Nous analyserons ce que c'est, ce que ça fait, et où se situent ses limites. L'objectif est de vous aider à déterminer s'il s'agit d'une boîte à outils que vos ingénieurs adoreront, ou d'un projet colossal que vous n'êtes tout simplement pas prêt à entreprendre.
Comprendre Google Vertex AI Agent Builder
Google Vertex AI Agent Builder n'est pas une application prête à l'emploi que vous n'avez qu'à activer. Pensez-y plutôt comme un établi de qualité professionnelle pour vos développeurs. C'est une suite d'outils au sein de Google Cloud pour créer, lancer et gérer des agents d'IA qui se connectent aux données de votre entreprise et automatisent les flux de travail.
Son principal argument de vente est la flexibilité. Il permet aux développeurs de créer des expériences d'IA hautement personnalisées en utilisant des frameworks open source comme LangChain, en exploitant la puissante technologie de Google (comme les modèles Gemini et BigQuery), et en coordonnant la collaboration entre différents agents spécialisés.
Mais cette flexibilité a un coût. Il est conçu pour des équipes possédant de solides compétences techniques et une grande expérience de l'univers Google Cloud. Ce n'est pas quelque chose que votre responsable de support peut mettre en place en un week-end. Si votre seul objectif est de maîtriser vos tickets de support, la courbe d'apprentissage s'annonce assez raide.
Composants principaux et mises à jour récentes
Pour vraiment savoir si Vertex AI Agent Builder est fait pour vous, il faut regarder sous le capot. La plateforme est un ensemble de composants que votre équipe doit assembler, pas un simple interrupteur à actionner.
Les briques de base : ADK, Agent Engine et Agent Garden
L'ensemble repose sur trois piliers principaux :
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Agent Development Kit (ADK) : C'est un framework Python open source où vos développeurs passeront la plupart de leur temps. Il est utilisé pour écrire le code qui dicte la logique d'un agent, sa manière de « penser » et ce qu'il fait. Google mentionne que l'on peut créer des agents en « moins de 100 lignes de Python », ce qui indique d'emblée qu'il s'agit d'un travail de codage manuel.
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Agent Engine : Une fois le code de l'agent écrit, l'Agent Engine est l'environnement géré où il vit et s'exécute. Il s'occupe de l'infrastructure en coulisses, mais votre équipe reste responsable de la configuration, du déploiement et de la gestion de l'agent lui-même.
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Agent Garden : Il s'agit essentiellement d'une bibliothèque d'exemples de code et d'outils préconçus pour donner un point de départ aux développeurs. C'est utile pour s'inspirer, mais ce ne sont que des modèles. Ils nécessitent beaucoup de travail personnalisé pour gérer vos règles métier et processus spécifiques.
Mises à jour clés de 2025
Google déploie constamment de nouvelles fonctionnalités, et quelques-unes des plus récentes sont particulièrement intéressantes pour les équipes de support et d'informatique, même si elles ajoutent une couche de complexité supplémentaire.
Une mise à jour majeure est le protocole Agent2Agent (A2A). Il s'agit d'une norme qui permet à différents agents spécialisés de communiquer entre eux. Pour une équipe de support, vous pourriez théoriquement avoir un « agent de triage » qui lit un ticket entrant et le transmet à un « agent de recherche de commande » ou un « agent de remboursement ». C'est une idée puissante pour construire une automatisation complexe, mais cela signifie aussi que vous ne construisez pas un seul agent, mais que vous concevez, codez et gérez tout un système d'agents.
Google a également renforcé sa technologie de Génération Augmentée par la Récupération (RAG), qui aide les agents à se connecter à davantage de sources de données comme Google Drive, Jira et Slack pour baser leurs réponses sur les connaissances réelles de votre entreprise. Connecter ces sources est une excellente chose, mais cela implique généralement une configuration personnalisée et des configurations d'API. Maintenant, si cela vous semble être beaucoup de travail, vous avez raison. C'est une approche différente d'un outil comme eesel AI, qui offre des intégrations en un clic pour les mêmes applications, vous permettant de connecter vos sources de connaissances et de vous lancer quasi instantanément, sans avoir besoin de développeurs.
Cette infographie montre comment eesel AI simplifie l'intégration des connaissances provenant de diverses sources, un sujet clé dans les mises à jour de Google Vertex AI Agent Builder pour les cas d'utilisation de support.Appliquer Google Vertex AI Agent Builder
Alors, comment une équipe technique utiliserait-elle concrètement cet outil pour résoudre les problèmes de support quotidiens ? Examinons quelques scénarios, en gardant à l'esprit l'effort d'ingénierie requis.
Créer un agent de support informatique interne
Imaginons que vous souhaitiez créer un agent pour traiter les demandes informatiques courantes comme les réinitialisations de mot de passe ou les accès logiciels. Avec Vertex AI Agent Builder, le processus ressemblerait à ceci :
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Définir les tâches : D'abord, vous délimiteriez ce que l'agent doit faire, comme déterminer si quelqu'un demande une réinitialisation de mot de passe ou une nouvelle licence logicielle.
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Coder la logique : Vos développeurs se plongeraient ensuite dans l'ADK et écriraient du code Python pour gérer la logique de chaque tâche. Cela signifie analyser la demande de l'utilisateur et déclencher les bonnes actions.
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Connecter les connaissances : Vous relieriez l'agent à votre documentation informatique interne, peut-être stockée dans Google Drive ou Confluence, en utilisant le moteur RAG. Cette étape implique de configurer les entrepôts de données et de s'assurer que l'agent peut extraire les bonnes informations.
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Déployer et intégrer : Enfin, vous déploieriez l'agent sur l'Agent Engine et le brancheriez à votre outil de chat, comme Google Chat ou Slack.
L'ensemble du processus est fondamentalement un mini-projet logiciel qui implique du codage, du travail sur les API et beaucoup de réglages fins. Pour les équipes qui veulent résoudre ce problème sans cette charge de travail, eesel AI fait la même chose pour le support interne avec une configuration simple et sans code. Vous pouvez le connecter à Slack ou Microsoft Teams et il commencera à apprendre de vos documents en quelques minutes.
Créer un agent de support client
Bien, imaginons maintenant que vous souhaitiez créer un agent pour vos clients externes. Le processus impliquerait de se connecter à votre service d'assistance, d'alimenter l'agent de support client avec vos articles de centre d'aide publics, et de définir des actions comme l'escalade d'un ticket ou la vérification du statut d'une commande.
Le grand obstacle ici est de se connecter à des systèmes qui ne font pas partie de l'écosystème Google, comme Zendesk pour les tickets ou Shopify pour les données de commande. Cela nécessite de créer ou de configurer des connecteurs d'API, ce qui peut représenter un effort technique énorme.
C'est un autre projet qui pourrait facilement s'étaler sur des semaines, voire des mois. Pour les équipes qui n'ont pas d'ingénieurs en IA dédiés attendant un projet, une plateforme comme eesel AI offre une voie beaucoup plus simple. Avec des intégrations de services d'assistance en un clic, elle peut s'entraîner automatiquement sur vos anciens tickets et articles, vous permettant d'être opérationnel en quelques minutes.
Limites et la réalité de la mise en route
Bien que Vertex AI Agent Builder soit impressionnant, sa conception axée sur les développeurs crée de véritables obstacles pour la plupart des équipes de support et d'informatique qui veulent simplement une solution qui fonctionne.
La courbe d'apprentissage abrupte et les besoins en ressources
Soyons honnêtes : Vertex AI Agent Builder est une boîte à outils pour les développeurs, pas un outil pour les responsables de support. Pour créer, déployer et maintenir ces agents, vous avez besoin de quelqu'un qui connaît bien Google Cloud, Python et les frameworks d'IA. Si vous n'avez pas une équipe d'ingénieurs prête à prendre en charge ce projet, il ne se réalisera probablement pas.
C'est à des années-lumière de l'approche en libre-service d'eesel AI. Notre plateforme est conçue pour que n'importe qui puisse créer, tester et lancer un agent d'IA puissant depuis un simple tableau de bord, sans aucune ligne de code.
Dépendance vis-à-vis du fournisseur et défis de l'écosystème
Même si Vertex AI prend en charge les outils open source, l'ensemble du système d'exécution de vos agents (l'Agent Engine) réside dans Google Cloud. Cela peut entraîner une forte dépendance vis-à-vis du fournisseur et créer des maux de tête pour les entreprises qui utilisent plusieurs fournisseurs de cloud ou qui ne veulent tout simplement pas être liées à une seule pile technologique.
Une meilleure approche consiste à utiliser un outil qui fonctionne là où vous travaillez. eesel AI se connecte directement à vos outils existants, comme Zendesk, Freshdesk, ou Slack, sans vous obliger à changer votre façon de fonctionner ou à vous engager dans un cloud spécifique.
Le défi caché des tests
L'un des plus grands risques avec toute automatisation par l'IA est de la déployer avant qu'elle ne soit vraiment prête. Tester des flux de travail complexes à agents multiples est incroyablement difficile. Bien que Google fournisse des outils de débogage aux développeurs, il n'existe aucun moyen simple pour un utilisateur métier de voir comment un agent se comportera sur des données historiques réelles avant qu'il ne commence à interagir avec vos clients.
C'est là que le mode simulation d'eesel AI représente un avantage considérable. Il vous permet de tester votre configuration d'IA sur des milliers de vos anciens tickets de support dans un environnement sécurisé. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait répondu, obtenir des prévisions fiables sur les taux de résolution et ajuster son comportement, le tout avant qu'un seul client n'interagisse avec elle.
Cette capture d'écran du mode simulation d'eesel AI met en évidence un outil pratique pour les cas d'utilisation de support, contrastant avec la complexité des tests dans Google Vertex AI Agent Builder.Tarification de Google Vertex AI Agent Builder
L'un des aspects les plus délicats de Vertex AI Agent Builder est sa tarification. Elle est incroyablement complexe et basée sur les composants, ce qui rend presque impossible de prévoir vos coûts. Vous ne payez pas un abonnement forfaitaire ; vous payez en fonction de la quantité de divers services cloud que vous utilisez.
Les coûts sont répartis en plusieurs éléments :
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Agent Engine : Vous êtes facturé pour la puissance de calcul et la mémoire utilisées par votre agent, mesurées par vCPU-heure et Gio-heure.
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Utilisation du modèle : Vous payez pour les modèles d'IA sous-jacents, comme Gemini, en fonction de la quantité de texte entrant et sortant.
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Outils et données : Vous êtes également facturé pour tous les autres services Google Cloud auxquels votre agent fait appel, comme l'extraction de données de BigQuery ou l'utilisation de Vertex AI Search.
Voici une ventilation simplifiée des principaux coûts :
| Composant | Prix | Unité de facturation |
|---|---|---|
| Agent Engine (Calcul) | À partir de 0,0994 $ (Niveau 1) | par vCPU-heure |
| Agent Engine (Mémoire) | À partir de 0,0105 $ (Niveau 1) | par Gio-heure |
| Utilisation du modèle | Varie selon le modèle | par 1 000 caractères/jetons |
| Utilisation des données et des outils | Varie selon le service | par Go stocké, requête, etc. |
Le piège ici est assez évident : ce modèle de paiement à l'utilisation pour l'infrastructure brute est imprévisible et peut entraîner de mauvaises surprises sur la facture, surtout lorsque votre volume de support augmente. C'est un contraste frappant avec la tarification d'eesel AI, qui propose des forfaits clairs basés sur les interactions. Avec eesel AI, il n'y a pas de frais par résolution, vos coûts sont donc prévisibles et n'augmentent pas simplement parce que vous aidez avec succès plus de clients.
La page de tarification transparente d'eesel AI, pertinente pour la discussion sur les mises à jour de Google Vertex AI Agent Builder pour les cas d'utilisation de support et leurs modèles de tarification complexes.Google Vertex AI Agent Builder : une boîte à outils puissante pour les experts, mais un projet complexe pour la plupart
Alors, quel est le verdict ? Google Vertex AI Agent Builder est une plateforme vraiment impressionnante si vous avez une équipe dédiée d'ingénieurs en IA et que vous êtes entièrement investi dans l'écosystème Google Cloud. Elle vous donne un pouvoir incroyable pour créer des systèmes personnalisés à agents multiples à partir de zéro.
Cependant, pour la grande majorité des équipes de support et d'informatique, ce n'est tout simplement pas pratique. La barrière technique est élevée, la configuration est longue et compliquée, la tarification est un casse-tête, et il n'y a pas de moyen simple et sans risque de déployer votre automatisation. C'est comme si on vous donnait une boîte de pièces de voiture haut de gamme en vous disant de construire la voiture vous-même.
Pour les équipes qui veulent automatiser les flux de travail de support rapidement et en toute sécurité, une solution en libre-service et entièrement intégrée est presque toujours un meilleur choix.
Prêt à automatiser le support en quelques minutes, pas en quelques mois ?
Au lieu d'essayer d'assembler une boîte à outils d'IA complexe à partir de zéro, et si vous pouviez lancer un agent d'IA qui se connecte directement à votre service d'assistance et apprend instantanément de vos données ?
eesel AI propose une plateforme en libre-service d'une simplicité rafraîchissante qui automatise le support de première ligne, aide les agents à rédiger des réponses, et trie les tickets, le tout sans avoir besoin d'une équipe de développeurs. Vous pouvez simuler votre IA sur d'anciens tickets et la mettre en service en toute confiance.
Foire aux questions
Cette plateforme est une suite d'outils permettant aux développeurs de créer des agents d'IA hautement personnalisés capables de planifier, de réfléchir et d'effectuer des actions complexes. Elle va au-delà des simples chatbots en permettant des systèmes à agents multiples et une intégration profonde avec les données de l'entreprise pour automatiser des flux de travail de support complexes.
Un haut niveau de compétence technique est requis, notamment une expertise en Google Cloud, Python et dans les frameworks d'IA. Il est conçu pour les équipes d'ingénierie disposant de ressources de développement importantes, et non pour que des responsables de support non techniques puissent le configurer facilement.
Le protocole Agent2Agent permet à différents agents d'IA spécialisés de communiquer et de collaborer. Cela permet une automatisation complexe du support en faisant en sorte que les agents se transmettent des tâches, par exemple, un agent de triage passant le relais à un agent de recherche de commande, ce qui permet de créer des flux de travail multi-étapes plus robustes.
Les composants principaux sont l'Agent Development Kit (ADK) pour coder la logique de l'agent, l'Agent Engine pour le déploiement et la gestion, et l'Agent Garden qui fournit des exemples de code et des modèles. Ceux-ci nécessitent un assemblage et une configuration personnalisée par votre équipe de développement.
Les principales limitations incluent une courbe d'apprentissage abrupte nécessitant des ingénieurs en IA dédiés, une potentielle dépendance vis-à-vis de l'écosystème Google Cloud, et la complexité importante liée aux tests et au débogage approfondis des systèmes à agents multiples avant leur déploiement.
La tarification est basée sur les composants, facturant le calcul et la mémoire de l'Agent Engine, l'utilisation du modèle d'IA sous-jacent et les autres services Google Cloud consultés. Ce modèle de paiement à l'utilisation pour l'infrastructure brute rend les coûts imprévisibles, en particulier avec des volumes de support fluctuants.
