IBM se concentre sur l'IA agentique : Spyre, AgentOps et alliance avec Anthropic

Rafale de nouvelles pour IBM, qui lors de son événement TechXchange 2025 – tenu à Orlando, en Floride – a annoncé un tournant dans sa stratégie d'IA : non plus seulement des modèles et des outils isolés, mais un écosystème pour orchestrer, gérer et intégrer des agents intelligents dans l'infrastructure de l'entreprise.
Parmi les nouveautés figurent AgentOps, Agentic Workflows, Langflow Integration, la puce accélératrice Spyre, l'outil de développement Project Bob et le partenariat avec Anthropic, qui apporte les modèles Claude à l'offre IBM.

Agents orchestrateurs : nouveaux outils et gouvernance

AgentOps et transparence

La plateforme Watsonx Orchestrate introduit AgentOps, une couche d'observabilité et de gouvernance qui permet aux entreprises de suivre les cycles de vie des agents, de surveiller les actions en temps réel et d'appliquer des contrôles basés sur des politiques.
Cette fonctionnalité répond à une préoccupation croissante : « savoir où vont les agents et s’assurer qu’ils disposent des autorisations appropriées », comme le dit l’analyste Mark Beccue. (Source : IA Business)

Workflows agents et réutilisation modulaire

Avec Agentic Workflows, les développeurs peuvent utiliser des flux évolutifs et réutilisables qui orchestrent plusieurs agents et outils en séquence. Cela réduit le risque de fragilité du code et facilite l’évolutivité.

Langflow Integration : démocratiser la création

L'une des innovations conçues pour les utilisateurs non techniques est Langflow Integration, qui propose un générateur visuel par glisser-déposer (glisser-déposer) pour créer des agents sans écrire de code. IBM affirme qu'avec cette intégration, les utilisateurs pourront « créer des agents sans avoir besoin d'expertise technique ».
Cependant, certains analystes notent que la simple capacité à créer des agents ne constitue pas un facteur distinctif ; le véritable point critique est de faire évoluer, d’intégrer et de gagner la confiance dans les systèmes. (Source : IA Business)

Étendre l’intelligence au mainframe

IBM ne se limite pas à la périphérie ou au cloud : il apporte ces fonctionnalités d'agent à ses environnements mainframe avec Watsonx Assistant for Z.
Désormais, ce module peut agir en réponse aux questions des utilisateurs, orchestrer des flux de travail complexes et effectuer plusieurs opérations simultanément.
Cette extension fait partie du pari d'IBM : garantir que les agents n'agissent pas de manière isolée, mais interagissent avec les systèmes existants, les règles métiers, les outils existants, les infrastructures déjà utilisées. Bruno Aziza, un cadre d'IBM, affirme qu'« il ne s'agit pas seulement de la capacité de créer des agents, mais aussi de les faire fonctionner de concert avec tout le reste ». (Source : IA Business)

Projet Bob, Infragraph et composants d'infrastructure

IBM a mis à disposition Project Infragraph, un graphique d'infrastructure qui connecte les ressources, les applications, les services et les propriétés, surmontant les silos et permettant une vision unifiée.
Cet outil fera partie de l'offre HashiCorp Cloud Platform et sera progressivement intégré à d'autres produits IBM.

Projet Bob : développement « agentique »

En avant-première privée, il y a Project Bob, un IDE (environnement de développement) axé sur l'IA conçu pour aider les développeurs à écrire, tester, mettre à jour et sécuriser les logiciels, en travaillant en symbiose avec les agents.
Bob utilise des modèles tels que Claude (Anthropic), Mistral, Llama et ceux de la gamme Granite d'IBM. Ses fonctionnalités incluent une exécution contextuelle agent multilingue et une sécurité au niveau de l’entreprise.

La puce accélératrice Spyre et l'alliance avec Anthropic

Spyre : accélérateur d'IA mainframe

IBM a mis à disposition son Spyre Accelerator, une puce à faible latence conçue spécifiquement pour les charges génératives et agents, qui sera mise en ligne sur les plates-formes z17 et LinuxOne à partir du 28 octobre.

Selon certaines sources, Spyre dispose de 32 cœurs optimisés pour l'IA et peut prendre en charge jusqu'à 450 millions d'opérations d'inférence avec plusieurs modèles simultanément sur des environnements Z. (Source : Constellation Recherche Inc.)
L'un des principaux avantages est la possibilité de conserver les données critiques sur site, réduisant ainsi les risques liés au cloud public et répondant aux exigences de sécurité et de conformité. (Source : Investing.com)

Alliance avec Anthropic : Claude entre dans l'écosystème IBM

L'accord avec Anthropic permet à IBM d'intégrer les modèles Claude dans ses produits, en commençant par Project Bob puis en s'étendant à d'autres logiciels internes. (Source : Wall Street Journal)
Dans le cadre de ce partenariat, IBM a créé le manuel « Architecting Secure Enterprise AI Agents with MCP » (Model Context Protocol) qui guide le cycle de vie des agents.
La collaboration est considérée comme un point d'entrée pour amener Claude à l'IBM IDE et à d'autres outils logiciels d'entreprise à l'avenir.

IBM prévoit d'intégrer Claude directement dans son premier IDE intégré, simplifiant ainsi des tâches telles que la modernisation du code. (Source : Wall Street Journal)

Défis, risques et idées stratégiques

Confiance, conformité et gouvernance

La confiance dans les agents d’IA est l’un des principaux obstacles à l’adoption : de nombreuses entreprises en sont encore à la phase expérimentale. Kathy Lange d'IDC note que « de nombreuses personnes testent encore le terrain avec des agents ». (Source : IA Business)
Dans ce contexte, des fonctionnalités telles que la gouvernance, l’observabilité et le contrôle des autorisations deviennent des éléments essentiels pour faire passer les agents de la phase pilote à la production à grande échelle.

Complexité des systèmes probabilistes

Selon l’analyste Bradley Shimmin, les systèmes agentiques ne sont pas déterministes : ils sont flexibles, adaptatifs, « probabilistes », et donc imprévisibles dans certains contextes. Cela crée un besoin de contrôles dynamiques et d’améliorations continues.
Shimmin introduit notamment le concept de « données d'épuisement » : les agents non seulement consomment des données, mais les génèrent, élargissant ainsi le périmètre à gouverner. (Source : IA Business)

Différenciation sur un marché encombré

Le marché de l’IA des agents est déjà très concurrentiel. Mais IBM se concentre sur trois axes pour se différencier :

les coûts et les performances,
confidentialité et conformité (assistance sur site)
démocratisation des données.
L’ouverture de l’écosystème est considérée comme un facteur clé. IBM a historiquement investi dans l'open source (par exemple avec le rachat de Red Hat) et pourrait aller plus loin dans cette direction.

Conclusions : un pas vers une adoption industrielle

Avec ses nouvelles initiatives, IBM tente de faire passer l'IA agentique du laboratoire au centre opérationnel des entreprises. Proposant des outils de pointe en matière d'orchestration, de gouvernance, d'accélération matérielle et d'intégration de modèles (Claude), l'entreprise vise à surmonter les barrières organisationnelles, techniques et de confiance.
Il reste à voir avec quelle rapidité les entreprises adopteront ces innovations et si IBM pourra démontrer que les systèmes d'agents peuvent fonctionner dans des environnements complexes, réglementés et critiques.