Agentspace et NotebookLM Plus : Google veut mieux exploiter le savoir en entreprise

Dans une entreprise, l’information utile est rarement absente. Elle est plus souvent éparpillée entre un espace documentaire, une messagerie, un outil de gestion de projets et plusieurs bases de données. C’est ce problème très concret que Google Cloud entend traiter avec Agentspace et NotebookLM Plus, deux offres annoncées en décembre 2024 pour faire de l’intelligence artificielle un point d’accès plus simple au savoir collectif.

Les deux produits n’ont toutefois pas le même rôle. Agentspace est pensé comme une porte d’entrée conversationnelle vers les données et les applications de l’organisation. NotebookLM Plus se concentre, lui, sur l’exploration approfondie d’un ensemble de sources choisi par l’utilisateur. Dans les deux cas, l’enjeu n’est pas seulement de produire un texte : il s’agit de retrouver les bonnes informations, de les mettre en relation et de les rendre plus faciles à exploiter au quotidien.

Agentspace, un moteur de recherche pour les données de l’entreprise

Avec Agentspace, Google Cloud propose un agent de recherche multimodal et personnalisable pour les organisations. Un salarié peut poser une question en langage courant, comme il le ferait à un collègue, au lieu de naviguer manuellement entre plusieurs outils et dossiers. L’objectif affiché est d’obtenir une réponse qui s’appuie sur le contexte et les ressources auxquelles cette personne a le droit d’accéder.

Le terme « multimodal » signifie ici que l’outil n’est pas limité à une seule forme de contenu. Agentspace est conçu pour exploiter à la fois des données non structurées, telles que des documents et des e-mails, et des données structurées, comme des tableaux. Il peut également faciliter l’accès à des contenus rédigés dans plusieurs langues grâce à ses capacités de traduction.

Cette approche répond à une difficulté classique des grandes organisations : une information peut exister, sans être trouvable rapidement par les personnes qui en ont besoin. Une équipe commerciale peut, par exemple, chercher une procédure interne conservée dans une base documentaire, tandis qu’une équipe produit consulte un historique de projet dans un autre logiciel. Réunir ces sources dans une interface de recherche n’efface pas leur dispersion technique, mais peut éviter de devoir les consulter une par une.

Google présente aussi Agentspace comme un assistant conversationnel capable de traiter des questions complexes, de suggérer des actions proactives et d’exécuter des tâches à partir des données de l’entreprise. La promesse est ambitieuse : passer d’une recherche de documents à une aide plus opérationnelle, contextualisée par l’environnement de travail.

Quelles applications Agentspace peut-il connecter ?

L’utilité d’un tel outil repose largement sur ses intégrations. Google annonce des connecteurs pré-intégrés avec plusieurs logiciels très présents dans les entreprises : Confluence, Google Drive, Jira, Microsoft SharePoint et ServiceNow. Ces connexions doivent permettre de chercher des informations dans différents environnements sans demander aux salariés de quitter l’interface de l’agent.

Cela place Agentspace à la croisée de deux tendances. D’un côté, la recherche d’entreprise, qui vise à indexer les connaissances internes. De l’autre, les assistants d’IA générative, capables de reformuler une réponse, de synthétiser plusieurs documents ou de guider l’utilisateur dans une tâche. La valeur du produit dépendra donc autant de la pertinence de la recherche que de la fiabilité de la synthèse livrée ensuite.

Google met en avant les retours de premiers clients, dont Decathlon et Nokia. Chez Decathlon, Youssef Bakkali, group product manager, voit dans l’outil une ressource potentielle pour les équipes de conception, de marketing et de recherche. Chez Nokia, Alan Triggs, directeur numérique, souligne l’intérêt d’un système capable d’unifier des sources de données diverses pour fournir des réponses adaptées.

Ces exemples illustrent la cible d’Agentspace : non pas un outil généraliste destiné à remplacer tous les logiciels du bureau, mais une couche d’intelligence placée au-dessus des outils existants. C’est un positionnement qui suppose une intégration soignée, des règles d’accès claires et une capacité à indiquer d’où viennent les éléments utilisés dans une réponse.

Des agents spécialisés, sans développement lourd

Google ne limite pas Agentspace à un assistant unique. L’entreprise prévoit un outil visuel low-code pour créer et personnaliser des agents experts. Le low-code désigne une approche qui réduit la quantité de programmation nécessaire : un utilisateur métier ou une équipe informatique peut paramétrer des flux et des comportements à l’aide d’une interface graphique, plutôt que de développer intégralement une application.

L’idée est de faire émerger des assistants spécialisés. Une équipe marketing pourrait configurer un agent pour retrouver les études, les briefs et les campagnes passées. Une équipe de recherche pourrait l’orienter vers des corpus documentaires précis. Une direction informatique pourrait, elle, encadrer ces usages et définir les connexions autorisées.

Cette orientation rapproche Google des plateformes qui cherchent à démocratiser la création d’agents d’entreprise, à l’image de Copilot Studio de Microsoft. La compétition ne porte plus seulement sur le modèle d’IA sous-jacent. Elle concerne aussi les connecteurs, la gouvernance des données, les outils d’administration et la facilité avec laquelle une organisation peut transformer un cas d’usage en assistant opérationnel.

La personnalisation ne dispense cependant pas d’un travail de cadrage. Avant de créer un agent, une entreprise doit déterminer quelles sources il peut consulter, qui peut le solliciter, quelles actions il est autorisé à réaliser et comment les équipes peuvent vérifier son résultat. Un agent bien connecté mais mal gouverné risque surtout d’accélérer la circulation d’informations incomplètes ou mal interprétées.

NotebookLM Plus, la synthèse au centre du travail documentaire

En parallèle, Google dévoile NotebookLM Plus, une version enrichie de NotebookLM destinée aux entreprises, aux organisations et aux établissements d’enseignement. Le principe de NotebookLM est différent de celui d’un moteur de recherche d’entreprise : l’utilisateur rassemble des sources dans un notebook, puis interroge cet espace documentaire pour en demander une synthèse, identifier des idées importantes ou approfondir une question.

L’outil est notamment conçu pour aider à travailler sur un corpus défini : dossier de préparation, ensemble de notes, documentation de projet ou ressources pédagogiques. Dans ce cadre, l’IA peut servir à résumer les contenus, à faire ressortir des thèmes et à reformuler l’information dans un format plus directement exploitable.

NotebookLM Plus ajoute des fonctionnalités de collaboration et de personnalisation. Google annonce des notebooks partagés accompagnés d’analyses d’usage, ainsi que la possibilité de personnaliser les réponses, notamment leur style et leur ton. L’offre propose aussi des résumés audio enrichis, parfois présentés comme une manière d’écouter une synthèse sous une forme proche d’un échange audio.

Pour les abonnés, Google annonce cinq fois plus de capacité concernant les résumés audio, les notebooks, les sources et les requêtes par utilisateur. Ce relèvement de limites est important pour les organisations qui souhaitent faire de l’outil un usage régulier, et non une simple démonstration ponctuelle sur quelques documents.

Confidentialité : l’engagement central de Google

L’arrivée de l’IA générative dans les outils professionnels soulève une question immédiate : que deviennent les documents transmis au service et les requêtes formulées par les collaborateurs ? Google insiste sur ce point pour NotebookLM Plus. L’entreprise affirme que les fichiers importés, les requêtes et les réponses ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles d’IA et ne sont pas examinés par des tiers.

Google précise également que les clients conservent la propriété de leurs données. Cette promesse vise à rassurer les organisations qui hésitent à confier à un assistant d’IA des informations commerciales, techniques, administratives ou pédagogiques. Elle intervient dans un climat de vigilance renforcée autour de l’utilisation des données clientes par les grands fournisseurs technologiques.

Cette protection ne réduit pas la sécurité à une déclaration de principe. Dans un déploiement professionnel, la confidentialité passe aussi par les autorisations d’accès, les réglages de partage, la qualité de l’administration et les règles internes d’utilisation. Les organisations devront donc vérifier que la configuration retenue correspond à leurs contraintes, particulièrement lorsque les sources contiennent des données sensibles.

Comment ces outils peuvent-ils changer le travail quotidien ?

Agentspace et NotebookLM Plus s’attaquent à deux formes de perte de temps très fréquentes. La première est la recherche dispersée : savoir qu’une information existe mais ignorer dans quel outil elle se trouve. La seconde est la surcharge documentaire : disposer de dizaines de pages, de comptes rendus ou de notes, sans parvenir à en extraire rapidement l’essentiel.

Dans le premier cas, Agentspace cherche à réduire les changements d’application en fournissant une entrée conversationnelle vers plusieurs systèmes. Dans le second, NotebookLM Plus vise à accélérer la lecture, la synthèse et le partage d’un dossier de travail. Les deux produits peuvent donc être complémentaires pour une organisation qui possède à la fois un vaste patrimoine informationnel et des projets nécessitant une analyse documentaire approfondie.

Google indique que NotebookLM Plus est accessible dès à présent aux utilisateurs d’entreprises, d’organisations et d’établissements d’enseignement. Il peut être intégré à Google Workspace, dans le respect de conditions d’utilisation spécifiques, et peut aussi être acheté séparément via Google Cloud. Pour Agentspace, le déploiement dépendra en pratique de la maturité des données de l’entreprise et des intégrations nécessaires.

Ce qu’il faut surveiller

La réussite de ces outils se mesurera moins à la fluidité d’une démonstration qu’à leur utilité dans les situations concrètes. Une réponse rapide n’a de valeur que si elle est exacte, contextualisée et vérifiable. La capacité à respecter les permissions existantes sera tout aussi décisive : un bon assistant de recherche doit faciliter l’accès aux informations autorisées, pas contourner les règles de confidentialité.

Il faudra également observer l’adoption par les salariés. L’IA peut réduire le temps consacré aux recherches répétitives et à la synthèse de documents, mais elle introduit un nouveau réflexe de travail : savoir formuler une demande, contrôler le résultat et revenir aux sources lorsqu’une décision compte. Les gains de productivité dépendront donc autant de l’outil que de l’accompagnement des équipes.

Enfin, la concurrence entre Google et Microsoft devrait accélérer l’évolution de ces plateformes. Les entreprises ne choisiront pas seulement un assistant conversationnel. Elles compareront la capacité de chaque offre à se connecter à leur environnement existant, à protéger leurs données et à produire des résultats réellement utiles pour leurs métiers.