Vercel veut séparer les modèles d'IA des agents : la guerre des plateformes a commencé

En 2026, l'intelligence artificielle n'est plus une promesse futuriste, mais une réalité qui tourne à plein régime. Les agents (ces programmes autonomes capables d'agir à notre place) se multiplient, et avec eux, les défis de leur déploiement à grande échelle. Vercel, la plateforme spécialisée dans l'hébergement de sites web, est devenue en quelques années un acteur central de cette révolution. Chaque jour, ses serveurs gèrent 6 millions de déploiements, dont la moitié déclenchés par des agents de codage. Plus impressionnant encore : plus d'un millier de milliards de tokens (ces unités de texte que les modèles d'IA utilisent) transitent quotidiennement par ses infrastructures. Une position qui place Vercel au cœur des débats sur l'avenir de l'IA, notamment sur une question cruciale : faut-il lier indissolublement les modèles d'IA aux agents qui les utilisent ?

LE PASSAGE DE LA PROTOTYPATION À LA PRODUCTION

L'année dernière, l'enthousiasme autour des agents d'IA était à son comble. Tout le monde voulait en tester, en construire, sans se soucier des limites. « L'année dernière était celle de la prototypage », explique Guillermo Rauch, le PDG de Vercel. « Le ciel était la limite, on pouvait tout essayer, tout construire. » Mais comme souvent avec les nouvelles technologies, la réalité a rattrapé les rêves. Vercel a vu des centaines d'agents être développés et déployés en interne, avant que les équipes ne réalisent les défis concrets de leur utilisation en conditions réelles. « On a appris beaucoup de choses », confie Rauch. Parmi elles, deux applications phares se sont dégagées : les agents de codage et les agents internes qui aident à faire tourner l'entreprise.

LES DEUX APPLICATIONS QUI CHANGENT TOUT : CODAGE ET GESTION D'ENTREPRISE

Le premier agent de codage est devenu un pilier de l'écosystème. Il génère une grande partie de l'utilisation des tokens dans le monde entier, en produisant du code à la chaîne. Mais cette productivité a un prix : il faut un endroit pour stocker et déployer ce code. Le second usage, moins médiatisé mais tout aussi puissant, est l'agent interne. Imaginez un assistant qui automatise des tâches répétitives, comme trier des données, générer des rapports ou prioriser des comptes clients. Mais pour fonctionner, cet agent doit accéder à des données sensibles, et c'est là que les problèmes commencent.

Ces questions ne sont pas théoriques. Elles touchent au cœur de la confiance que les entreprises peuvent accorder à l'IA. Pour y répondre, Vercel a développé un cadre nommé Eve, qui permet de définir les instructions et compétences d'un agent en langage naturel. Autre outil clé : Vercel Sandbox, une sorte de « cage » où l'agent peut s'exprimer librement, mais où des politiques strictes limitent l'accès aux données et empêchent toute fuite.

LA MENACE DES FUITES DE DONNÉES : UN RISQUE RÉEL POUR LES ENTREPRISES

Le contrôle des données est le principal avantage de la sandbox. Sans elle, les risques sont immenses. Prenez l'exemple d'un outil de Développement comme Devin ou Cursor : si un employé installe un plugin mal configuré, l'IA pourrait s'entraîner sur l'intégralité de la base de code de l'entreprise. « J'en ai parlé avec le président d'Airbus », raconte Rauch. « Imaginez des décennies de code C++ ultra-spécifique pour l'ingénierie aérospatiale. Une simple mauvaise manipulation, et tout ce savoir-faire part dans le cloud pour être utilisé par d'autres. » Une perspective terrifiante pour n'importe quelle entreprise.

L'AGENT INTERNE : QUAND L'IA RÉVÈLE LES FAIBLESSES DES OUTILS EXISTANTS

Pour illustrer l'impact des agents internes, Rauch prend l'exemple d'une représentante commerciale chez Vercel. Son travail consiste à développer les comptes existants, mais son principal obstacle n'est ni sa créativité ni ses compétences relationnelles : c'est l'accès aux données. « Je ne sais pas quels comptes grandissent le plus vite. Donnez-moi les cinq comptes qui ont ajouté le plus d'utilisateurs ces deux dernières semaines, pour que je puisse prioriser mon travail. » Une demande simple, mais impossible à satisfaire avec les outils existants. Avant l'arrivée des agents, elle devait attendre des mois pour qu'un nouveau tableau de bord Salesforce soit développé. Aujourd'hui, grâce à Eve, elle peut obtenir ces informations en temps réel, sans dépendre des équipes techniques.

Cette transformation n'est pas anodine. « Pendant des années, nous étions la société la plus rapide au monde en R&D, mais notre moteur commercial, basé sur Salesforce, était un vrai goulot d'étranglement », admet Rauch. « Je n'avais même jamais ouvert Salesforce quand j'ai commencé. » Désormais, les agents permettent à chaque employé d'avoir un impact direct sur l'ensemble de l'entreprise, en utilisant la même technologie que les outils clients. « Les agents forcent les entreprises à s'ouvrir, et cela aura des implications dramatiques à long terme. »

LA GUERRE DES PLATEFORMES : LES ENTREPRISES CHOISISSENT LA FLEXIBILITÉ

L'année dernière, de nombreuses entreprises ont choisi de s'allier à un seul laboratoire d'IA, comme OpenAI ou Anthropic, en plaquant tout leur écosystème dessus. Aujourd'hui, la donne a changé. Les entreprises réalisent qu'elles peuvent mixer et assembler les différents composants : modèle, infrastructure, données, sandbox. « On comprend comment tout cela fonctionne », explique Rauch. « Chaque pièce est interchangeable. Vous pouvez utiliser OpenAI, Anthropic, ou même Gemini. » Et les chiffres le prouvent : l'utilisation de Gemini explose, malgré une couverture médiatique moindre, car les entreprises optimisent désormais pour la production, et non plus pour le prototype.

Les entreprises intègrent aussi des modèles ouverts comme DeepSeek ou GLM-5.2, dont l'adoption est en forte croissance. « Les données ne mentent pas », souligne Rauch. Mais cette liberté a un prix : la concurrence entre les plateformes d'infrastructure et les laboratoires d'IA devient frontale. Récemment, OpenAI a lancé des outils permettant de publier directement des sites web depuis son interface, sans quitter son écosystème. Une avancée logique pour eux, mais qui place Vercel en position de rival direct.

LA BATAILLE POUR L'INDÉPENDANCE DES MODÈLES ET DES AGENTS

Pour Rauch, la question centrale est désormais : « Les modèles et les agents doivent-ils être indissociables ? » Faut-il tout acheter à un seul fournisseur, ou peut-on construire son système en assemblant des briques de différents éditeurs, comme on le fait en ingénierie logicielle ? « On récupère toute son intelligence d'un seul endroit ? Ou bien on prend un module, une bibliothèque, un bloc de construction chez un fournisseur, et on construit dessus ? » Cette approche modulaire est celle qui a toujours prévalu en informatique, et c'est exactement ce que Vercel veut imposer dans l'écosystème de l'IA. « Nous allons être l'AWS de cette génération », déclare Rauch. « Évidemment, on se bat pour un monde de protocoles ouverts. »

Vercel face à OpenAI : qui gagnera la guerre des infrastructures ?

La concurrence entre Vercel et les laboratoires d'IA comme OpenAI est inévitable. D'un côté, Vercel propose une infrastructure neutre, où les entreprises peuvent mixer les modèles et les outils. De l'autre, OpenAI et ses concurrents cherchent à verrouiller leurs utilisateurs dans leur écosystème. « C'est une étape naturelle pour eux de proposer des outils d'hébergement de sites web », analyse Rauch. « Et c'est une excellente opportunité pour nous. Maintenant, les gens vont voir ChatGPT comme un outil de création de sites. Et quand ils demanderont au modèle comment héberger leur site, il leur recommandera Vercel. »

Mais la bataille ne s'arrête pas là. Plus les modèles ou les plateformes ajoutent de fonctionnalités, plus ils empiètent sur le territoire des infrastructures existantes. « On est en train de décider si le modèle et l'agent vont être couplés ou non », résume Rauch. « Et cette décision va façonner l'avenir de l'IA pour les dix prochaines années. »

L'IMPACT À LONG TERME : UNE RÉVOLUTION POUR LES ENTREPRISES

Si Vercel parvient à imposer sa vision, l'impact sera énorme. Les entreprises ne seront plus prisonnières des écosystèmes fermés des laboratoires d'IA. Elles pourront choisir les meilleurs modèles, les meilleures infrastructures, et les assembler comme des Lego. « Tant de géants du SaaS ont bâti leur empire en verrouillant vos données », rappelle Rauch. « Mais les agents sont incompatibles avec cette approche. Ils ont besoin d'ouverture, de flexibilité, de transparence. »

Cette révolution ne se limite pas aux grandes entreprises. Même les petites structures pourront bénéficier de cette modularité, en accédant à des outils puissants sans avoir à investir des fortunes. « Les agents forcent les entreprises à repenser leur rapport aux données », conclut Rauch. « Et cela va tout changer. »