Elastic lance Agent Builder pour accélérer le développement d’agents intelligents. Cette nouvelle solution, intégrée à Elasticsearch, permet aux développeurs de créer rapidement des agents IA personnalisés à partir de leurs données internes, en utilisant une approche conversationnelle pour l’ingénierie du contexte. Disponible dès aujourd’hui en version technique préliminaire sur Elastic Cloud (mode serverless), Agent Builder devrait être disponible dans la version 9.2 prochainement. Dans un contexte où les agents IA prennent une place croissante dans les tâches entreprises complexes, leur fiabilité repose sur la capacité à fournir un contexte pertinent et précis. Or, dans les organisations, les données pertinentes sont souvent dispersées dans des sources non structurées comme les documents, les courriels, les applications métier ou les retours clients. L’ingénierie du contexte — le processus d’extraire et de fournir les bonnes données au bon moment — devient donc critique. Elasticsearch, déjà leader dans la gestion de ces données, renforce désormais son rôle avec Agent Builder, qui simplifie l’ensemble du cycle de vie des agents : développement, configuration, exécution, personnalisation et surveillance, tout cela directement au sein de la plateforme. Selon Ken Exner, directeur produit chez Elastic, « les agents IA n’ont pas seulement besoin de grandes quantités de données, mais des données pertinentes, accompagnées de contrôles, de garde-fous et de visibilité intégrés ». Agent Builder permet aux développeurs de transformer leurs données en partenaires conversationnels actifs, en permettant des interactions naturelles via un agent intégré. Grâce à des outils intelligents, l’agent peut identifier automatiquement les index pertinents, comprendre la structure des données, traduire les requêtes naturelles en requêtes sémantiques, hybrides ou structurées optimisées, et fournir uniquement le contexte le plus pertinent à un modèle de langage (LLM). Les développeurs peuvent également créer des outils personnalisés en utilisant le langage de requête Elasticsearch (ES|QL), offrant un contrôle granulaire sur la précision, la sécurité et la pertinence des réponses. Ils peuvent concevoir des agents sur mesure, définir leur personnalité via un prompt système, choisir les outils auxquels ils ont accès et configurer des profils de sécurité adaptés. Enfin, Agent Builder permet une intégration sécurisée avec d’autres agents ou applications via les protocoles MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent), tout en maintenant un contrôle gouvernemental via la couche d’exécution Elasticsearch. Cette solution s’inscrit dans la stratégie d’Elastic de combiner recherche et intelligence artificielle pour transformer les données en actions concrètes. La plateforme Search AI d’Elastic, utilisée par des milliers d’entreprises dont plus de la moitié des entreprises du Fortune 500, devient ainsi un écosystème central pour le développement d’agents IA fiables et maîtrisés. Experts du secteur saluent cette évolution, soulignant que l’intégration native de l’ingénierie du contexte, de la sécurité et de la gouvernance dans une seule plateforme réduit considérablement les risques d’erreurs ou de fuites de données. Pour les entreprises soucieuses de maîtriser leurs données et de déployer des agents IA responsables, Agent Builder représente une avancée significative vers une IA plus précise, plus sécurisée et plus facile à déployer.