Avec le lancement de Gemini 3, Google met sur le marché une avancée significative dans l’univers de l’intelligence artificielle : un modèle d’IA « universelle » capable de fonctionner à la fois dans des environnements grand public et professionnels. Cette annonce marque un tournant dans la manière dont les IA sont déployées et utilisées. Mais au-delà de la technologie elle-même, c’est l’émergence d’une nouvelle catégorie d’IA, l'IA « agentique », qui se profile comme le véritable terrain de jeu de la compétition mondiale.

Le modèle Gemini 3, conçu pour opérer dans divers contextes, est enrichi de capacités agentiques, permettant aux IA de non seulement réagir aux demandes des utilisateurs, mais de prendre des décisions, d'agir de manière autonome et de gérer des processus complexes. Dans cet article, nous allons faire le tour du sujet en explorant les acteurs clés, leurs rôles respectifs, les avantages et les défis associés au déploiement de l'IA agentique, ainsi que la dynamique concurrentielle, notamment avec les acteurs chinois.

L'IA agentique, ou « agentic AI », désigne des systèmes d’intelligence artificielle capables de planifier, exécuter et ajuster des actions sur la base de leur propre raisonnement. Contrairement aux IA traditionnelles qui se contentent de réagir à des requêtes spécifiques (comme la réponse à une question), l'IA agentique est dotée d’une certaine autonomie. Elle peut organiser des tâches, prendre des décisions, interagir avec des outils et appliquer des stratégies sur la base d’objectifs prédéfinis ou évolutifs.

Cela va bien au-delà des simples capacités de réponse à des commandes. Les IA agentiques peuvent planifier, itérer des processus et, dans certains cas, réagir à des imprévus sans intervention humaine immédiate. Un bon exemple serait un assistant personnel capable non seulement de gérer un calendrier, mais aussi de proposer des ajustements dynamiques en fonction de changements imprévus.

Dans ce contexte, le lancement de Gemini 3 par Google représente une avancée importante dans ce domaine. Ce modèle multimodal permet à l’IA de traiter des informations de manière flexible et de s'adapter à des environnements variés, qu'ils soient grand public ou professionnels.

Google a annoncé Gemini 3 comme une IA « universelle », capable de s’intégrer dans une gamme étendue d’environnements. L’objectif est de rendre l’IA accessible non seulement via des interfaces grand public comme la recherche Google ou l’application Gemini, mais aussi dans des outils professionnels pour automatiser des tâches complexes. Cette IA offre aux utilisateurs la possibilité de déléguer des tâches plus complexes que de simples demandes.

L’une des fonctionnalités clés de Gemini 3 est son intégration dans des environnements de travail professionnels, notamment via un système appelé « Antigravity », qui permet aux utilisateurs de coder, d'exécuter des programmes et de tester des projets via des agents autonomes. Ce type de flux de travail agentique promet de simplifier l’automatisation dans les entreprises, en prenant en charge des processus plus complexes sans intervention humaine. De plus, l’application grand public bénéficiera d'une mise à jour permettant aux utilisateurs de déléguer des missions entières, comme organiser des voyages ou gérer des projets.

Cela démontre l’ambition de Google de fusionner son IA grand public avec des outils professionnels tout en y ajoutant des capacités d’action autonome. Cependant, Google se trouve également face à une concurrence féroce dans ce domaine.

Si Google semble dominer l’espace grand public grâce à sa large base d’utilisateurs et à son écosystème intégré, la compétition est loin d’être réglée. Plusieurs acteurs majeurs dans le domaine de l’intelligence artificielle se battent pour prendre l’avantage dans le domaine de l’IA agentique, avec des approches variées et des stratégies différentes.

OpenAI, par exemple, avec ses modèles GPT‑5 et GPT‑5.1, a déjà intégré certaines capacités agentiques dans son API. Ces modèles sont capables d’effectuer des tâches complexes, d’initier des processus multi-étapes et de s’intégrer dans des workflows professionnels. Cependant, OpenAI n'a pas encore atteint le niveau d’intégration universelle que Google semble viser avec Gemini 3. Sa stratégie est plus focalisée sur le développement et la commercialisation de l’API, laissant l’intégration dans des outils spécifiques au choix des partenaires.

En revanche, les acteurs chinois prennent une direction différente. Des entreprises comme Manus, Zhipu AI et DeepSeek investissent massivement dans l’agentic AI, avec des projets visant à automatiser non seulement des tâches simples mais aussi des processus de plus grande envergure dans des environnements de travail complexes. Manus, par exemple, se distingue par son IA qui est capable de prendre des décisions autonomes, un aspect crucial de l'agentic AI. Cependant, ces entreprises doivent faire face à des obstacles concernant la transparence, la régulation et la gestion des données, des sujets sensibles en Chine.

Ainsi, alors que Google et OpenAI semblent en tête dans le développement d’IA multimodales et d’API accessibles, la Chine pourrait détenir un avantage technologique dans certains aspects de l’autonomie et de l’intégration de l'IA dans des systèmes complexes. Toutefois, les défis géopolitiques, la régulation stricte et la réputation de la Chine peuvent freiner son déploiement global.

L’IA agentique, bien qu’innovante, n’est pas sans défis. Premièrement, la fiabilité et la robustesse des systèmes d’IA restent une préoccupation majeure. Les agents autonomes, en prenant des décisions et en exécutant des actions de manière indépendante, risquent de commettre des erreurs coûteuses si leur conception n’est pas suffisamment fine. La question de la responsabilité, si un agent agit de manière préjudiciable ou prend une mauvaise décision, reste floue. La régulation de ces technologies, particulièrement sur le marché global, devient donc un enjeu incontournable.

Deuxièmement, l’agentic AI nécessite des infrastructures solides pour fonctionner efficacement. Google, par exemple, peut s’appuyer sur son réseau mondial et son pouvoir économique pour déployer rapidement des solutions à l’échelle. Cependant, pour d'autres acteurs, particulièrement ceux en Chine, l’accès à un marché mondial reste limité par des régulations strictes et des tensions géopolitiques.

Enfin, l’intégration de l’IA dans des applications grand public nécessite une approche centrée sur l'utilisateur. Si l’IA agentique doit être acceptée et utilisée au quotidien, elle doit être intuitive, facile à interagir et répondre à des besoins réels des utilisateurs sans provoquer des frictions. Cela implique un travail minutieux sur l'UX, l’interface et l’intégration dans des systèmes déjà existants.

En conclusion, le lancement de Gemini 3 par Google représente un jalon important dans la transformation des intelligences artificielles. Avec son approche multimodale et agentique, Google s'efforce de proposer un modèle universel capable de s’intégrer à tous les aspects de notre vie numérique.

Cependant, la compétition est rude. OpenAI, avec ses capacités avancées d’agentic AI, et la Chine, avec des initiatives ambitieuses comme Manus, montrent qu'il ne s'agit pas d'une course à sens unique. Les prochaines années détermineront non seulement quel acteur remportera cette course, mais aussi comment l’IA agentique pourra être déployée et gouvernée à l’échelle mondiale.

Pour les entreprises et les utilisateurs, cela signifie une adoption progressive mais inéluctable de cette nouvelle catégorie d’IA qui changera fondamentalement la manière dont nous interagissons avec nos appareils et automatisons nos tâches quotidiennes. Les enjeux liés à la sécurité, la régulation et l’éthique de cette technologie doivent être considérés dès maintenant pour garantir un déploiement harmonieux et bénéfique.

Au Maroc, bien que l'IA générative prenne une place de plus en plus importante dans divers secteurs, du marketing à la création de contenu, l'IA agentique semble avoir du mal à s'imposer de manière significative. Plusieurs raisons expliquent cette situation.

D'abord, la non-maîtrise technologique demeure un frein majeur. Les capacités complexes de l'IA agentique, qui vont au-delà de simples réponses aux requêtes, nécessitent des compétences avancées en programmation et en gestion de systèmes intelligents. Or, la formation locale en intelligence artificielle reste relativement limitée, et les infrastructures nécessaires pour intégrer ces technologies dans des workflows complexes sont souvent absentes ou insuffisamment développées.

Ensuite, il y a une peur de l’automatisation. L’idée que des machines puissent prendre des décisions et agir de manière autonome suscite des préoccupations légitimes, notamment dans un environnement économique en pleine transformation. Les acteurs économiques marocains, en particulier dans les petites et moyennes entreprises (PME), hésitent à adopter ces technologies par crainte d’une perte de contrôle sur les processus métier ou d’un manque de réactivité face à des erreurs potentielles.

Enfin, la réglementation et la gouvernance de l’IA restent floues. Bien que des efforts aient été déployés pour intégrer l'IA dans les stratégies nationales de développement, la mise en place d'un cadre juridique clair et d'un système de régulation adapté pour les technologies avancées, comme l'IA agentique, n'est pas encore un axe prioritaire. Sans ces garde-fous, les entreprises et institutions marocaines sont réticentes à déployer une IA capable d’agir de manière autonome dans des processus décisionnels critiques.

Ainsi, même si l’IA générative connaît une adoption rapide au Maroc, l’IA agentique devra encore surmonter plusieurs obstacles avant de pouvoir s’imposer pleinement dans les pratiques locales.