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A2A et MCP en production : le duo de protocoles qui rend vos agents interopérables

A2A et MCP en production : le duo de protocoles qui rend vos agents interopérables

Le protocole A2A (Agent2Agent) a franchi son premier anniversaire début avril 2026 avec un chiffre qui tranche avec le scepticisme habituel sur les standards ouverts : plus de 150 organisations l'exploitent en production, pas en pilote, selon l'annonce de la Linux Foundation. Microsoft, AWS, Salesforce, SAP et ServiceNow font partie de la liste, aux côtés de Google, qui avait lancé le protocole en avril 2025 avant de le confier à la Linux Foundation deux mois plus tard.

Ce chiffre importe parce qu'il répond à la question que se posent la plupart des architectes depuis un an : les protocoles d'interopérabilité agentique allaient-ils rester des spécifications de conférence, ou passer réellement en production chez des entreprises aux systèmes hétérogènes ? La réponse est désormais tranchée. Reste à savoir comment les déployer correctement, et surtout comment les articuler avec MCP, le protocole complémentaire dont la confusion avec A2A freine encore beaucoup d'équipes.

Deux protocoles, deux questions différentes

MCP et A2A résolvent des problèmes différents, et les confondre conduit à des architectures bancales. MCP (Model Context Protocol) connecte un agent à ses outils : bases de données, API internes, systèmes de fichiers, services SaaS. C'est la couche agent vers ressources. Un agent qui interroge BigQuery, lit un ticket Jira ou déclenche une action dans Salesforce le fait via un serveur MCP.

A2A répond à une question distincte : comment un agent délègue une tâche à un autre agent, potentiellement construit sur une autre plateforme, par un autre fournisseur, sans configuration manuelle préalable. C'est la couche agent vers agent. Un agent d'approvisionnement construit sur Vertex AI qui négocie avec un agent logistique développé par un partenaire sur une stack différente utilise A2A pour découvrir ses capacités, échanger des tâches et suivre leur exécution.

La distinction se résume simplement : MCP standardise ce qu'un agent peut faire avec ses outils, A2A standardise comment des agents autonomes coopèrent entre eux. Un système agentique enterprise mature a besoin des deux, rarement de l'un sans l'autre.

Le réflexe contre-intuitif à corriger : la plupart des équipes qui découvrent A2A l'évaluent comme un concurrent de MCP, à choisir entre les deux. Le pattern qui revient dans les déploiements en production, comme dans l'implémentation harness détaillée le 5 juillet, est que ces protocoles se superposent plutôt qu'ils ne s'excluent : le harness définit comment un agent se comporte, MCP définit ce à quoi il accède, A2A définit avec qui il coopère.

Illustration abstraite de deux réseaux d'agents connectés, l'un à des outils, l'autre entre agents
A2A a dépassé 150 organisations en production un an après son lancement, avec MCP comme protocole complémentaire pour l'accès aux outils.

Ce qui a changé depuis un an

Trois évolutions structurent le paysage de 2026 et justifient de revoir une architecture pensée en 2025.

La première concerne la gouvernance. L'Agentic AI Foundation, lancée en décembre 2025 sous l'égide de la Linux Foundation et co-fondée par Anthropic, OpenAI et Block, gouverne désormais à la fois MCP et A2A, ainsi que le runtime goose et la spécification comportementale AGENTS.md. Les deux protocoles vivent sous la même structure neutre, ce qui réduit le risque de divergence entre écosystèmes concurrents, un scénario qui aurait rendu l'interopérabilité illusoire.

La deuxième évolution touche la sécurité d'A2A. La version 1.2 introduit les agent cards signées cryptographiquement, avec vérification de domaine. Concrètement, un agent Salesforce peut authentifier un agent Vertex AI sans que les deux systèmes se connaissent au préalable ni échangent de configuration manuelle. C'est la brique qui manquait pour déployer A2A entre organisations différentes, pas seulement entre équipes internes.

La troisième évolution concerne MCP côté infrastructure. Google a annoncé lors de Google Cloud Next '26, en avril 2026, plus de cinquante serveurs MCP managés en disponibilité générale ou en preview, couvrant BigQuery, Maps, Compute Engine et une large partie de l'écosystème Google Cloud. Plus significatif encore pour les entreprises avec un patrimoine d'API existant : Apigee fait désormais office de pont MCP, transcodant automatiquement des API déjà documentées en outils MCP découvrables, sans réécriture de code ni abandon des couches de sécurité et de gouvernance déjà en place.

Une architecture de référence pour combiner les deux

L'erreur la plus fréquente consiste à traiter A2A et MCP comme des alternatives à choisir. Ce sont des couches empilées, pas des options concurrentes. En pratique, une architecture de référence sépare trois niveaux.

Au niveau le plus bas, chaque agent accède à ses outils et données via MCP, qu'il s'agisse de serveurs auto-hébergés pour les systèmes internes sensibles ou de serveurs managés pour les services cloud standards. Un pont comme Apigee permet d'exposer le patrimoine d'API existant sans réécriture, ce qui réduit considérablement le coût d'entrée pour les entreprises avec un legacy important.

Au niveau intermédiaire, chaque agent expose une agent card A2A signée décrivant ses capacités, ses limites et les modalités d'authentification. C'est le point d'entrée que d'autres agents, internes ou externes, utilisent pour découvrir ce qu'un agent peut faire avant de lui déléguer une tâche.

Au niveau supérieur, un orchestrateur ou un agent superviseur route les tâches entre agents via A2A, en s'appuyant sur les agent cards pour décider quel agent est compétent, sans connaître à l'avance les détails d'implémentation de chacun. C'est cette couche qui rend possible la coopération entre un agent construit en interne et un agent fourni par un partenaire ou un vendeur, sur des stacks technologiques différentes.

Diagramme de l'architecture de référence à trois niveaux combinant MCP et A2A
Architecture de référence à trois niveaux : outils via MCP, découverte et authentification via agent cards A2A, orchestration inter-agents au sommet.

À mettre en route cette semaine

Avant de généraliser A2A au-delà d'un pilote, vérifiez que chaque agent exposé dispose d'une agent card signée en v1.2, pas d'une version antérieure sans vérification de domaine. Les déploiements qui exposent des agents à des partenaires externes sans cette couche de signature s'exposent à des risques d'usurpation qu'aucun cas d'usage ne justifie.

Cartographiez le patrimoine d'API interne avant de décider où investir dans des serveurs MCP sur mesure. Une bonne partie des API déjà documentées peuvent être exposées via un pont comme Apigee sans développement supplémentaire, ce qui libère le budget d'ingénierie pour les cas où un serveur MCP dédié apporte réellement de la valeur.

Clarifiez la frontière de gouvernance entre agents internes et agents tiers. Un agent qui ne dialogue qu'avec d'autres agents de la même organisation peut se contenter d'une authentification interne légère. Un agent qui négocie avec des agents partenaires ou fournisseurs a besoin de la couche complète de vérification de domaine introduite par A2A v1.2.

Testez la découverte de capacités avant la mise en production réelle. Un orchestrateur qui route mal une tâche vers un agent incompétent, faute d'agent card correctement renseignée, produit des erreurs difficiles à diagnostiquer une fois le système en charge.

Conclusion

Un an après son lancement, A2A n'est plus une spécification en quête d'adoption : 150 organisations en production et une gouvernance partagée avec MCP sous l'Agentic AI Foundation en font un standard sur lequel construire, pas un pari. La question pour les équipes d'architecture n'est plus de choisir entre A2A et MCP, mais de superposer correctement les deux : MCP pour connecter chaque agent à ses outils, A2A pour connecter les agents entre eux. Les entreprises qui cartographient déjà leur patrimoine d'API et clarifient leur frontière de gouvernance interne-externe prennent une avance qui se mesurera en mois, pas en années, sur celles qui attendent encore que le paysage se stabilise.

Sources : As of July 2026

Godwin AVODAGBE