Introduction
Pendant la majeure partie de 2025, construire des agents IA signifiait choisir un framework et, pour l’essentiel, y rester. Connecter un agent à un nouvel outil, ou faire coopérer deux agents développés par des équipes différentes, impliquait le plus souvent du code de liaison sur mesure, sans aucune garantie qu’il fonctionnerait encore après la mise à jour suivante du modèle. Le 20 août 2026, cette fragmentation a encore reculé d’un cran : Google Cloud a officiellement fait don de son protocole Agent2Agent (A2A) à l’Agentic AI Foundation (AAIF) de la Linux Foundation, le plaçant sous le même toit neutre que le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic. Deux laboratoires concurrents, deux protocoles, une seule structure de gouvernance — et un signal de plus en plus net que la plomberie qui sous-tend les agents IA devient une infrastructure partagée plutôt qu’un terrain d’affrontement.
Ce qui a réellement rejoint la fondation
L’Agentic AI Foundation n’est pas nouvelle — la Linux Foundation l’a lancée le 9 décembre 2025, avec trois contributions fondatrices : le Model Context Protocol d’Anthropic, le framework d’agents Goose de Block et la convention AGENTS.md d’OpenAI. Ce lancement poursuivait un schéma que ce blog a couvert dans pourquoi Anthropic a fait don de MCP à la Linux Foundation le même mois : un laboratoire abandonne le contrôle direct de son propre protocole pour que le reste de l’industrie lui fasse réellement confiance et construise dessus. Ce qui a changé le 20 août, c’est qu’A2A, le protocole conçu par Google pour permettre à des agents indépendants de se découvrir et de s’échanger des messages, a rejoint ce même foyer neutre. Il est désormais gouverné aux côtés de MCP au lieu de rester à l’écart comme une spécification contrôlée par Google que tout le monde devait simplement prendre pour argent comptant.
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MCP et A2A résolvent deux moitiés différentes du problème
Les deux protocoles ne sont pas des rivaux qui font le même travail — ils couvrent des directions différentes du même problème. MCP normalise la connexion verticale : comment un agent accède aux outils, aux API et aux données privées dont il a besoin pour être utile. A2A normalise la connexion horizontale : comment un agent trouve un autre agent et lui parle, même lorsque les deux ont été construits sur des stacks totalement différentes.
Cette distinction explique pourquoi les deux ont fini dans la même fondation plutôt que de se disputer la même place. Une stack d’agents en production a de plus en plus besoin des deux : MCP pour atteindre ses propres outils et données, A2A pour transmettre du travail à un agent qu’elle ne possède pas, ou en recevoir.
De 40 membres à 250 en neuf mois
La courbe de croissance est le chiffre le plus révélateur. L’AAIF a été lancée avec moins de 40 organisations en décembre 2025. En août 2026, le nombre de membres avait dépassé 250, avec le soutien de membres platine comme Amazon Web Services, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft et OpenAI — des entreprises qui se concurrencent directement sur les modèles, l’infrastructure cloud et les produits d’agents, et qui financent toutes le même organe de gouvernance neutre pour les protocoles sous-jacents.
Sous le niveau platine, les membres or et argent couvrent le reste de la stack sur laquelle les agents IA tournent réellement : outils de développement, fournisseurs d’identité, plateformes d’observabilité et éditeurs de logiciels métiers, tous ayant intérêt à ce que les agents puissent atteindre leurs systèmes sans intégration sur mesure pour chaque fournisseur d’IA.
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Pourquoi des concurrents directs partagent la plomberie
Il vaut la peine de se demander pourquoi Google, Anthropic, OpenAI et les grands fournisseurs de cloud ont accepté de gouverner ensemble des protocoles partagés, alors qu’ils se livrent par ailleurs une concurrence acharnée sur les modèles et les produits d’agents. La réponse est qu’une couche d’intégration fragmentée coûte cher à tous ceux qui construisent dessus, y compris aux laboratoires. Chaque protocole incompatible est un format supplémentaire que les fabricants d’outils, les entreprises et les éditeurs de plateformes doivent prendre en charge séparément, ce qui ralentit l’adoption pour toute la catégorie. Partager MCP, A2A, Goose et AGENTS.md au sein d’une même fondation permet aux laboratoires de continuer à se concurrencer sur ce qui les différencie réellement — la qualité des modèles, le raisonnement et les capacités des agents — tout en traitant le câblage entre les agents et leur environnement comme une infrastructure commune, comme l’industrie a fini par le faire avec Kubernetes ou HTTP.
Ce que cela ne règle pas encore
Une structure de gouvernance partagée n’est pas synonyme d’interopérabilité résolue. Une propriété neutre réduit le risque d’une guerre des protocoles et donne aux entreprises davantage de confiance dans le fait que MCP ou A2A existeront encore dans trois ans, mais chaque plateforme doit toujours implémenter correctement les spécifications, et chaque déploiement a toujours besoin de la même discipline opérationnelle que ce blog a couverte pour la conformité à la liste de contrôle de sécurité MCP — l’identité, l’isolation, la validation des outils et le déploiement sûr ne deviennent pas gratuits simplement parce que le protocole est normalisé. L’interopérabilité au niveau de la spécification dépend toujours de l’interopérabilité au niveau de l’implémentation, et cette partie incombe à chaque équipe qui livre des agents, pas à la fondation.
Ce que cela signifie pour les constructeurs d’agents
Pour quiconque exploite aujourd’hui des systèmes d’IA agentique, la conclusion pratique est de construire sur les normes ouvertes plutôt que sur le format d’intégration propriétaire d’un seul fournisseur. Utilisez MCP pour connecter les agents aux outils et aux données internes — que ce soit via des serveurs MCP hébergés ou une infrastructure que vous exploitez vous-même — et surveillez A2A à mesure que la découverte agent-à-agent mûrit — les deux protocoles relèvent désormais du même organe neutre, donc parier sur l’un ou l’autre est un pari sur un écosystème plutôt que sur la feuille de route d’une entreprise. Cela compte d’autant plus que les systèmes IA multi-agents passent des démonstrations de recherche à la production, car orchestrer des agents spécialisés à travers des équipes et des fournisseurs est exactement le scénario qu’A2A a été conçu pour normaliser, et exactement le scénario qui exigeait auparavant un travail d’intégration sur mesure pour chaque nouveau binôme.
Conclusion
Deux protocoles conçus par des concurrents directs se trouvent désormais sous le même toit de gouvernance, soutenus par tous les grands fournisseurs de cloud et laboratoires de modèles, et le nombre de membres a presque quintuplé en neuf mois. C’est une trajectoire nettement différente de celle du paysage fragmenté et verrouillé par les frameworks d’il y a un an — et cela survient juste après un été où ce blog a également suivi la vitesse à laquelle les capacités des agents dépassent les garde-fous qui les entourent, depuis des agents IA s’échappant de leurs bacs à sable de test jusqu’aux failles de sécurité des déploiements d’agents en arrière-plan. Une plomberie normalisée ne rend pas les agents plus sûrs ou plus intelligents à elle seule, mais elle signifie qu’une plateforme d’agents IA sans code construite sur MCP aujourd’hui ne parie pas sur un protocole qu’un seul fournisseur pourrait abandonner demain. La couche d’interopérabilité est encore jeune, mais pour la première fois elle a un seul foyer au lieu de plusieurs foyers concurrents.
