Data / IA
Google Genkit Middleware : l’agentique entre au cœur des applications d’entreprise
Par Laurent Delattre, publié le 25 mai 2026
Les frameworks agentiques se multiplient, mais tous ne visent pas le même usage. Avec Genkit et ses nouveaux middlewares, Google clarifie son approche : son réputé et populaire ADK pour construire des agents complexes, et un framework « Genkit Middleware » pour injecter de l’IA agentique dans les applications web, mobiles et métiers.
Le marché des agents IA n’en est plus au stade de l’expérimentation artisanale. Les grands acteurs et les communautés open source empilent désormais SDK, frameworks et environnements d’orchestration pour passer du chatbot au système agentique réellement exploitable à l’échelle des entreprises. LangGraph s’est imposé chez les développeurs qui veulent piloter des workflows explicites, durables et observables depuis un framework open-source. CrewAI, en open source, popularise l’idée d’équipes d’agents spécialisés, chacun doté d’un rôle, d’une mémoire et d’outils. OpenAI pousse son Agents SDK autour de son API Responses, de ses modèles et de ses outils natifs. Microsoft structure son offre autour d’Agent Framework, dans la continuité d’AutoGen et de Semantic Kernel. AWS propose Strands Agents, son SDK pour créer rapidement des agents autonomes capables d’utiliser des outils, de raisonner et de s’intégrer aux services AWS comme Amazon Bedrock, tout en restant compatible avec des composants tiers.
De son côté, Google propose une lecture plus segmentée avec deux SDK : l’ancien Genkit né avec l’IA générative, et modernisé depuis, et le plus récent ADK, pour Agent Development Kit. La semaine dernière, à l’occasion de son événement Google I/O 2026, l’éditeur a dévoilé « Genkit Middleware », qui transforme Genkit en framework davantage « production-ready », équipé d’une couche de contrôle réutilisable autour des agents IA, capable d’intercepter leurs appels, de sécuriser leurs outils et de fiabiliser leurs réponses sans réécrire l’application. Google présente Genkit comme un framework open source pour construire des applications IA et agentiques full-stack, tandis que Genkit Middleware ajoute une couche composable pour intercepter, étendre et durcir ces applications.
Le vrai sujet : passer du prompt au contrôle logiciel
Jusqu’ici, une grande partie de la fiabilisation des applications IA reposait sur un mélange fragile de prompt engineering, de validations maison et de logique métier dispersée dans le code. Genkit Middleware veut aligner un peu plus les applications IA sur l’ère agentique. Les règles de sûreté, de reprise sur erreur, de validation humaine ou de bascule entre modèles ne sont plus seulement deviennent des composants middleware, empilables, réutilisables, observables et activables autour de la boucle d’exécution.
Dans Genkit, un appel generate() n’est pas seulement une requête envoyée à un modèle. Il peut déclencher une boucle agentique : le modèle raisonne, appelle éventuellement un outil, récupère le résultat, poursuit son raisonnement, appelle un autre outil si nécessaire, puis produit une réponse finale. Genkit Middleware permet d’intervenir à plusieurs niveaux de cette boucle : autour de la génération, autour de l’appel au modèle et autour de l’exécution des outils. Les middlewares ajoutent à Genkit (et aux apps IA) des relances, fallbacks de modèles et journalisation sans modifier la logique applicative.
Fiabiliser, superviser, encadrer
Typiquement, un middleware peut relancer automatiquement une opération après une erreur transitoire, avec temporisation exponentielle. Un autre peut basculer vers un modèle secondaire si le modèle principal échoue, devient indisponible ou atteint ses quotas. Un autre encore peut imposer une validation humaine avant l’exécution d’un outil jugé sensible, par exemple une suppression de fichier, une modification de donnée métier ou une action déclenchée dans un système tiers.
Pour les DSI, l’intérêt est immédiat. Les agents et fonctions agentiques ne peuvent pas entrer massivement dans les applications si chaque comportement critique doit être recodé à la main. La production exige des garde-fous standards : reprise sur incident, traçabilité, gouvernance des outils, limitation des actions destructrices, supervision humaine et observabilité. Genkit Middleware répond précisément à cette zone grise entre le prototype séduisant et le composant applicatif exploitable.
ADK pour les agents, Genkit Middleware pour les applications
La clarification est d’autant plus importante que Google dispose déjà d’ADK. L’Agent Development Kit est le framework open source de Google pour construire, déboguer et déployer des agents fiables à l’échelle de l’entreprise. Il permet de partir d’agents et d’outils simples pour évoluer vers des systèmes multi-agents sophistiqués, des assistants personnels ou des workflows métier critiques.
ADK s’adresse donc aux équipes IA, data, cloud et plateformes qui veulent concevoir des agents comme des systèmes à part entière : agents orchestrés, mémoire, sessions, connecteurs, évaluation, déploiement, observabilité et intégration à Google Cloud. Google souligne d’ailleurs qu’ADK fonctionne ailleurs, mais qu’il est optimisé pour Gemini, Vertex AI et l’écosystème Google Cloud.
Genkit Middleware part d’un autre besoin. Il ne vise pas d’abord la création d’un grand système autonome, mais l’injection de comportements agentiques dans une application existante. Un portail métier qui résume des dossiers, une application mobile qui assiste la saisie, un outil de support qui interroge une base documentaire, un logiciel SaaS qui déclenche une action contrôlée à partir d’une demande utilisateur : tous ces cas n’exigent pas forcément une plateforme multi-agents complète. Ils exigent en revanche une manière fiable d’encapsuler les appels IA, les outils et les contrôles d’exécution.
Une architecture familière pour les développeurs
Techniquement, Genkit conserve une approche très développeur. Le framework prend en charge TypeScript, Go, Dart et Python, même si les middlewares sont d’abord disponibles en TypeScript, Go et Dart, avec un support Python annoncé ensuite.
Le développeur travaille autour de flows, c’est-à-dire de fonctions applicatives typées qui encapsulent les appels modèles, les entrées, les sorties, les outils et les traces. Ces flows peuvent être testés localement, observés dans une interface de développement, puis déployés sur des environnements comme Firebase, Cloud Functions ou Cloud Run. L’intérêt du middleware est de ne pas imposer une réécriture du flow pour ajouter des politiques transverses. On peut renforcer la fiabilité, ajouter de la journalisation, encadrer les outils ou gérer les erreurs en périphérie du code métier.
Cette logique rapproche Genkit Middleware des architectures applicatives classiques. Dans le web et les microservices, les middlewares servent depuis longtemps à gérer authentification, logs, erreurs, sécurité ou transformation des requêtes. Google applique ici ce même principe à l’IA agentique. C’est une façon de dire aux développeurs : vous n’avez pas besoin de traiter chaque comportement IA comme une exception exotique, vous pouvez l’encadrer avec des motifs logiciels connus.
Un pas vers l’agentique de production
Genkit Middleware ne résout pas tous les défis de l’IA agentique. Il ne remplace ni les évaluations rigoureuses, ni la gouvernance des données, ni les contrôles de sécurité, ni la supervision métier. Autant de sujets que Google Cloud résout avec son offre « Gemini Enterprise Agent Platform ».
Il ne transforme pas non plus une fonction IA en système autonome complet. Mais il apporte une brique qui manquait souvent entre le SDK de génération et l’architecture agentique lourde : une couche programmable pour durcir les comportements en production.
ADK organise l’agentique comme infrastructure d’entreprise. Genkit Middleware organise l’agentique comme fonctionnalité applicative contrôlée car tous les cas d’usage IA n’ont pas besoin d’un grand système multi-agents, mais tous les cas d’usage sérieux ont besoin de fiabilité, de traçabilité et de garde-fous.
En cela, Genkit Middleware est moins une annonce spectaculaire qu’un signal de maturité dans un marché agentique encore naissant. Et une façon aussi de rappeler aux DSI que l’agentique d’entreprise ne se jouera pas uniquement dans les grands orchestrateurs. Elle se diffusera aussi dans les applications existantes, à condition d’être encadrée. C’est exactement le créneau que Google assigne à Genkit Middleware.
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