Peu de tendances en IA ont attiré l'attention des développeurs aussi rapidement que l’IA agentique qui permet aux agents logiciels intelligents de raisonner, d'agir et de collaborer de manière autonome dans des environnements informatiques complexes. Cet article montre pourquoi l’IA agentique représente une rupture majeure pour l’entreprise, et pourquoi son adoption réussie passe par l’intégration avec les systèmes Java existants. En s’appuyant sur des exemples concrets et des initiatives open source comme Eclipse LMOS, l’article propose ici une vision pragmatique et stratégique de l’IA d’entreprise.

Auteur : Gaël Blondelle,
Chief Membership Officer,
Fondation Eclipse

Aussi prometteurs que soient les systèmes d’IA argentique, ils posent également un défi pratique à chaque DSI (Directeur des Systèmes d’Information) et CTO (Directeur technique) avec la question suivante : comment les déployer dans les environnements technologiques existants sans repartir de zéro ?

Concrètement aujourd’hui, de la banque et de l'assurance à la vente au détail, à la logistique et aux télécommunications, Java continue d'alimenter les services back-end critiques qui traitent des milliards de transactions chaque jour. La capacité à exploiter ces ressources Java éprouvées déterminera quelles organisations tireront une valeur réelle de l'IA agentique et lesquelles retomberont dans un énième cycle coûteux de réinvention des plateformes.

Aujourd’hui, les applications traditionnelles de l'IA ont principalement été limitées et statiques, axées sur la perception, la classification ou la prédiction. En revanche, les systèmes d'IA agentiques et adaptatifs sont orientés vers des objectifs. Ils ne répondent pas simplement aux questions, ils exécutent des flux de travail en plusieurs étapes, prennent des décisions et se coordonnent avec d'autres agents ou systèmes en temps réel.

Dans un contexte d'entreprise, cela signifie que les agents peuvent contrôler la télémétrie opérationnelle, corréler les événements entre systèmes distribués, identifier la cause profonde des incidents ou même résoudre les problèmes de manière autonome. Les gains de productivité potentiels sont immenses, en particulier dans les activités informatiques, le support client, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et l'automatisation de la livraison de logiciels.

Cependant, la réalisation de cette vision nécessite plus qu'une ingénierie des prompts intelligents ou la connexion d'interfaces API à un grand modèle de langage (LLM, Large Language Model) ). Cela exige une intégration profonde et programmatique avec la logique de base et les flux de données des applications d'entreprise. Et dans la plupart des entreprises, ces logiques et flux de données vivent en Java.

Java : la base (pas si) cachée de l' informatique d'entreprise

Bien qu'il ait plus de 30 ans, Java reste la lingua franca de l'informatique d'entreprise. Java se classe régulièrement parmi les meilleurs langages selon les indices des développeurs TIOBE Index et RedMonk, prouvant son actualité durable pour les services de back-end, les systèmes financiers, le développement natif cloud et d'autres applications commerciales stratégiques.

Des recherches récentes soulignent cette influence : près de 70 % des organisations signalent qu'au moins la moitié de leurs applications s'exécutent sur la machine virtuelle Java (Azul 2025). Pourquoi? Parce que Java fournit trois choses dont l'IA agentique a également besoin :

- Maturité et stabilité Des décennies de tests, de renforcement de la sécurité et de standardisation ont rendu les systèmes fondés sur Java exceptionnellement fiables.

- Évolutivité et performance Des plateformes comme Akka, Vert.x et Quarkus permettent une gestion massive de la concurrence et de l'état distribué à faible latence.

- Écosystème et portabilité La JVM élimine les différences matérielles et de système d'exploitation, permettant aux logiciels de s'adapter à des environnements hétérogènes, des centres de données sur site aux clouds Kubernetes.

Les entreprises ont investi des millions d'heures de développement et des décennies d’implantations de logique de domaine dans les classes Java, les API et les modèles de données. Reconstruire cette fonctionnalité dans une nouvelle pile native pour l'IA serait à la fois hasardeux et inutile.

La voie la plus intelligente consiste à faire interagir l’IA agentique avec les ressources Java existantes et à les étendre.

L' impératif de l'intégration: connecter les agents aux systèmes existants

Afin que l'IA agentique devienne vraiment utile dans les environnements d'entreprise, elle doit fonctionner dans les limites des contraintes opérationnelles, de fiabilité et de performance existantes. Les agents qui ne peuvent pas parler aux systèmes Java sont effectivement séparés des données opérationnelles, des flux de travail et des contextes de prise de décision les plus critiques.

Le défi de l'intégration se résume à trois couches :

- Accès aux données Les agents ont besoin d'un accès sécurisé aux données structurées et non structurées produites par les applications Java, que ce soit dans les bases de données, les files d'attente de messages ou les flux de télémétrie.

- Invocation de processus Les agents doivent être en mesure d'appeler la logique applicative existante en invoquant les API, les micro-services et les processus de transaction implémentés en Java sans introduire de risques de latence ou de fiabilité.

- Partage de contexte Les agents doivent comprendre le contexte du domaine codé dans les modèles et schémas Java, afin que la logique LLM s'aligne sur la sémantique commerciale du monde réel.

Relier ces couches nécessite une interopérabilité bidirectionnelle entre les temps d'exécution agentiques et les systèmes Java. Cela signifie que les agents doivent être en mesure d'invoquer des méthodes Java en tant qu'actions, de se connecter à des événements Java en tant que déclencheurs et d'échanger un contexte structuré sans avoir besoin de couches de traduction manuelle.

Éviter le "piège de la réécriture"

Certaines entreprises, désireuses de déployer rapidement l'IA générative, ont tenté de reconstruire des parties de leurs systèmes en Python ou en TypeScript, des langages couramment associés à l'expérimentation sur l'IA. Mais ce chemin mène à ce que les ingénieurs appellent le "piège de la réécriture".

Chaque fois qu'une nouvelle vague technologique arrive, les organisations sont tentées de reconstruire ce qui fonctionne déjà. Dans le processus, ils perdent la fiabilité, l'évolutivité et les garanties de conformité qui ont été accumulées au fil du temps dans leurs plateformes existantes. Pour les initiatives d'IA, ce piège est encore plus dangereux car :

- Les charges de travail de l'IA amplifient la complexité Chaque nouveau modèle, agent ou séquence ajoute des dépendances opérationnelles et des modes de défaillance.

- Les charges de conformité augmentent les systèmes réécrits peuvent ne pas hériter des contrôles de sécurité et de vérifiabilité des services Java existants.

- Les coûts augmentent de manière exponentielle Reconstruire une logique transactionnelle à haut débit sur une infrastructure basée sur LLM est souvent 10 à 100 fois plus coûteux que d'invoquer un processus Java optimisé.

L'approche la plus durable consiste à augmenter, et non à remplacer. En permettant à l'IA agentique d'interopérer directement avec Java, les entreprises peuvent se moderniser progressivement, en ajoutant de l'intelligence et de l'automatisation là où cela compte le plus, sans compromettre les systèmes de base.

Pour réussir cette intégration, l'industrie tend vers un modèle d'exécution hybride dans lequel :

- Les LLM gèrent le raisonnement et la compréhension du langage

- Tandis que Les runtimes Java gèrent la concurrence, la fiabilité et l'exécution déterministe. Dans ce modèle, un agent ne peut pas utiliser le raisonnement en langage naturel pour déterminer l'intention ou planifier une séquence d'action, puis déléguer l'exécution à un micro-service ou à un système d'acteur basé sur Java. Cette séparation garantit que :

• Les agents pilotés par LLM restent sans état, évolutifs et explicables.
• Les transactions critiques et les transitions d'état restent dans des environnements Java fiables et observables.

Le résultat est une architecture qui combine la flexibilité créative de l'IA avec la discipline d'ingénierie de Java. C'est le meilleur des deux mondes : une automatisation intelligente qui fonctionne à l'échelle de l'entreprise sans sacrifier le contrôle.

Modernisation par l'interopérabilité

Les entreprises n'ont pas besoin d'abandonner leurs écosystèmes Java pour participer à la révolution de l'IA. En fait, ce serait plutôt le contraire : Java peut être leur outil le plus puissant pour adopter l'IA agentique de manière responsable.

Les innovations récentes dans l'écosystème de la JVM, telles que Project Loom pour la concurrence légère, GraalVM pour l'exécution multi-langage et l'interopérabilité Kotlin/Scala, facilitent plus que jamais l'intégration d'agents d'IA dans des environnements basés sur Java. Ces outils permettent aux entreprises de :

• Exécuter des LLM ou des frameworks agentiques en tant que services co-résidents aux côtés des micro-services Java existants.
• Exposer les classes et les acteurs Java en tant qu'actions exécutables pour les agents d'IA.
• Maintenir une observabilité et une gouvernance unifiées dans les flux de travail codés par l'homme et générés par l'IA.

Cette approche ne préserve pas seulement les investissements antérieurs, elle multiplie leur valeur. Chaque composant Java réutilisable devient un bloc de construction potentiel pour l'automatisation intelligente.

Pour les cadres dirigeants, les implications sont stratégiques. L’IA agentique finira par toucher toutes les couches de l'informatique d'entreprise, des opérations d'infrastructure à la logique d'entreprise et à l'engagement client. En ancrant l'IA agentique dans des systèmes Java éprouvés :

• Les DSI gagnent en prévisibilité, en veillant à ce que les actions d'IA respectent les SLA existants et les limites de conformité.
• Les CTO gagnent en flexibilité, ce qui permet d'expérimenter sans dupliquer l'infrastructure.
• Les développeurs gagnent en effet de levier, pouvant utiliser des outils familiers, construire des filières et des systèmes de surveillance.
• Les entreprises gagnent en résilience, accélérant l'innovation sans ajouter de fragilité opérationnelle.

En d'autres termes, tirer parti de Java n'est pas seulement un raccourci technique. C'est une nécessité stratégique pour une adoption responsable de l'IA à l'échelle de l'entreprise.

Eclipse LMOS : une approche pragmatique pour avancer

Un bon exemple de solution open source qui permet aux équipes de développeurs d'utiliser leurs ressources Java existantes est le projet Eclipse LMOS (Language Model Operating System). Eclipse LMOS est une plate-forme open source pour orchestrer des agents d'IA intelligents qui effectuent des tâches complexes à l'échelle de l'entreprise.

L'objectif du projet LMOS est de créer une plate-forme souveraine et ouverte où les agents d'IA peuvent être développés, déployés et intégrés de manière transparente à travers les réseaux et les écosystèmes.

Pour les entreprises qui investissent depuis des décennies dans Java, les OVM permettent de créer des agents sans réinventer la pile logicielle. Les équipes peuvent réutiliser leurs bibliothèques, leurs cadres et leur expertise existants. Les mêmes personnes qui comprennent le domaine peuvent désormais créer des agents directement.

Eclipse LMOS permet aux entreprises de s'appuyer sur ce qu'elles ont déjà. Cette plateforme réutilise l'infrastructure existante, les outils DevOps et les bibliothèques plutôt que de forcer les équipes à tout réinventer dans une nouvelle pile.

Cela signifie qu'il n'y a pas de nouvelles équipes à embaucher, pas d'environnements dupliqués à entretenir et pas de frais généraux de coordination dans plusieurs silos technologiques. Le résultat est une itération plus rapide, des coûts réduits et un chemin beaucoup plus court du prototype à la production.

L'avenir : une automatisation intelligente construite sur des bases éprouvées

L'IA agentique représente le prochain grand bond en avant de l'automatisation d'entreprise, avec des systèmes capables de raisonner, d'agir et de collaborer de manière autonome. Mais l'intelligence seule ne suffit pas. Pour que ces systèmes apportent une valeur réelle, ils doivent s'intégrer profondément aux technologies qui alimentent déjà les entreprises du monde entier.

Java reste le cœur battant de ce monde. Sa résilience, sa simultanéité et son écosystème riche constituent la base parfaite pour la construction de systèmes agentiques fiables et évolutifs. L'avenir de l'IA d'entreprise ne remplacera pas Java ; il l'étendra intelligemment.

Les organisations qui adoptent cette approche hybride et interopérable non seulement libéreront tout le potentiel de l'IA agentique, mais le feront avec la confiance, la gouvernance et les performances que seules des décennies d'expérience en ingénierie et en exploitation peuvent fournir.