Ton CTO t'a forwardé trois démos de plateformes d'agents ce mois-ci. Anthropic le 8 avril. OpenAI le 15 avril. Google Cloud Next qui ouvre aujourd'hui, le 22 avril. La consigne : « Choisis-en une avant la fin du trimestre. »

Bien sûr. Et tant que t'y es, choisis entre louer un appart, acheter des parpaings, ou couler ta propre dalle en béton. Même ligne budgétaire. Totalement comparable.

Trois lancements, trois espèces différentes

Entre le 8 et le 22 avril, chaque grand labo d'IA a livré une « plateforme d'agents ». Les guillemets font un sacré boulot dans cette phrase. Appeler ça la même catégorie de produit, c'est comme appeler un VTC, un concessionnaire auto et un système de péage autoroutier des « concurrents dans le transport ».

Anthropic (8 avril) a lancé Managed Agents en bêta publique. Un service managé : tu définis l'agent, Anthropic le fait tourner. 0,08 $ par heure de session plus les tokens. Pas d'infra à gérer. Pas de conteneurs à surveiller. Tu envoies une config et tu pries pour que les dieux de l'uptime soient de bonne humeur.

OpenAI (15 avril) a mis à jour son Agents SDK avec l'exécution en sandbox, la mémoire configurable et le MCP (Model Context Protocol — un standard universel de branchement pour les outils IA). Un toolkit open-source : tu l'héberges, tu le scales, tu le débogues à 3h du mat un samedi. Open-source. Contrôle maximum. Tes problèmes, maximum aussi.

Google (22 avril) ouvre Cloud Next avec ADK v1.0, le protocole A2A v0.2 (communication agent-à-agent — le standard maison de Google), et le support natif MCP/A2A. Une brique cloud : des Lego d'infrastructure que tu assembles dans GCP. Premier hyperscaler à supporter nativement les deux protocoles de communication entre agents.

Trois fournisseurs. Trois catégories de produits fondamentalement différentes qui portent le même déguisement de « plateforme d'agents ».

Ton appel d'offres était mort-né

Les équipes achats du monde entier construisent des grilles d'évaluation en ce moment. C'est mignon. Ces grilles supposent que les produits partagent des axes de comparaison. Ce n'est pas le cas.

Pour un service managé, tu évalues les SLA de disponibilité, la résidence des données et le prix par session. Pour un toolkit, tu évalues la productivité développeur, les coûts d'hébergement, et si ton équipe est capable de faire tourner une infra d'agents distribués sans mettre le feu au bâtiment. Pour une brique cloud, tu évalues la maturité des protocoles, la surface de lock-in GCP, et si A2A v0.2 survivra assez longtemps pour atteindre la v1.0.

Demander « quelle plateforme d'agents est la meilleure ? » c'est comme demander « c'est quoi le mieux — Uber, une Toyota, ou du bitume ? » Ça dépend si tu as un garage, un permis, ou un diplôme de génie civil.

Le lock-in qui n'apparaît jamais dans les slides commerciales

C'est là que ça devient cher, et pas de la manière dont la page de tarifs te prévient.

Choisis le service managé d'Anthropic, et tu échanges tes effectifs infra contre une dépendance fournisseur. Quand la couche managée déconne, tu ouvres un ticket support et tu fixes Slack du regard. Comme l'a rapporté InfoQ, le fondateur stealth Weilun Chen a déjà tiré la sonnette d'alarme : le SDK d'Anthropic crée du lock-in, et « la définition de trajectoire doit être open source ». Il n'a pas tort. Tu loues l'abstraction de quelqu'un d'autre, et il peut refaire la déco de l'appart pendant que tu dors dedans.

Choisis le toolkit d'OpenAI, et il te faut une équipe plateforme capable de faire tourner une infra d'agents distribués en production. Ça fait trois à cinq ingénieurs seniors qui ne figurent pas sur ta masse salariale actuelle. Ton « initiative IA » vient discrètement de se transformer en demande de recrutement avec un délai d'embauche de six mois.

Choisis les briques cloud de Google, et tu paries sur deux protocoles — A2A en v0.2, MCP qui cherche encore son modèle de gouvernance — aucun des deux pleinement standardisé. Tu construis des murs porteurs sur une fondation qui n'a pas encore fini de sécher.

Chaque choix reconfigure ton organisation engineering dans une direction différente. Changer plus tard, ce n'est pas réécrire quelques appels d'API. C'est restructurer des équipes, renégocier des contrats, et expliquer au DAF pourquoi le plan d'effectifs a encore changé.

Une startup Series C a choisi un service managé en mars, s'est pris un mur sur l'orchestration d'outils custom en trois semaines, et a passé six semaines à migrer vers du self-hosted. La réécriture du code a pris un week-end. La chirurgie organisationnelle — deux embauches infra, rotation d'astreintes redessinées, contrôles SOC 2 réécrits — a consommé les cinq semaines et demie restantes. Six semaines sans livrer une seule feature, et une mise à jour au board extrêmement inconfortable.

Ce qu'il faut vraiment faire

Arrête de comparer des plateformes. Commence par répondre à la seule question qui compte : quel type d'organisation engineering es-tu ?

Petite équipe, besoin de vitesse, allergie à l'infra ? Évalue les services managés. Des ingénieurs plateforme solides qui font de l'urticaire quand ils ne voient pas le runtime ? Évalue les toolkits. Déjà à fond dans GCP avec des besoins d'orchestration multi-agents ? Évalue les briques cloud.

La décision n'est pas Anthropic vs. OpenAI vs. Google. C'est managé vs. self-hosted vs. cloud-native. Ce choix découle de la structure de ton organisation, de ta réalité en termes d'effectifs, et de ta tolérance aux alertes à 3h du mat — pas d'une démo en keynote.

Ton CTO voulait une recommandation avant la fin du trimestre ? La voici : définis d'abord ton modèle opérationnel. La plateforme qui colle sera évidente. Celle qui ne colle pas te coûtera une équipe restructurée, six semaines de production à zéro, et un slide deck que personne ne voudra présenter.