Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, il est essentiel d’établir un langage commun, à travers des protocoles comme le modèle de contexte d’Anthropic (MCP), conçu pour qu’une IA utilise différents outils, mais qui ne favorise pas la collaboration entre plusieurs IA.
En revanche, d’autres initiatives comme le protocole de communication des agents (ACP) d’IBM et le protocole agent à agent (A2A) de Google se concentrent sur la communication entre agents IA, offrant des solutions flexibles et adaptées à une approche décentralisée et collaborative.
L’avenir de la communication entre agents IA pourrait ne pas se limiter à un protocole unique, mais plutôt à une diversité de systèmes adaptés à des tâches spécifiques.
La mise en place d’un langage universel pourrait révolutionner la manière dont les équipes d’IA collaborent, par exemple, dans le développement de produits ou l’analyse de données médicales.
Cependant, la compétition actuelle entre les différents protocoles soulève des préoccupations quant à une fragmentation accrue qui pourrait entraver l’interopérabilité.
En somme, la clé pour avancer réside dans la capacité à connecter les agents IA de manière efficace et harmonieuse.
