Les compétences des agents d'Anthropic : la nouvelle norme ouverte pour les agents d'IA en entreprise

Le secteur de l'intelligence artificielle en entreprise connaît un léger séisme avec le mouvement de Anthropic et sa proposition de compétences d'agentLoin de publier une autre fonctionnalité fermée, l'entreprise a choisi de publier une spécification ouverte qui Elle permet à toute organisation de définir, partager et gérer ses capacités d'IA de manière standardisée.Cela est particulièrement pertinent pour les entreprises européennes opérant dans des environnements réglementés.

Concrètement, cela signifie que les assistants IA cessent de s'appuyer sur des suggestions improvisées et commencent à travailler avec bibliothèques de compétences structurées, versionnables et auditablesqui peut être réutilisée par plusieurs équipes, applications et fournisseurs. Pour les entreprises en Espagne et dans le reste de l'Europe qui testent déjà des agents d'IA dans les domaines juridique, financier ou du service client, cette approche Elle promet plus de contrôle, moins de « magie noire » et une intégration plus harmonieuse avec ses systèmes internes..

Que sont les compétences des agents et pourquoi marquent-elles un tournant dans l'IA d'entreprise ?

Agent Skills est, en substance, un cadre commun pour l'enseignement de tâches de travail très spécifiques aux agents d'IALes connaissances sont organisées en modules indépendants. Chaque compétence est un dossier ou un ensemble contenant des instructions étape par étape, des scripts, des exemples d'utilisation et des ressources spécifiques qui indiquent aux modèles comme Claude comment agir dans un contexte professionnel donné : générer un rapport financier conforme à la réglementation, préparer une présentation en respectant la charte graphique ou traiter un remboursement selon la politique de l'entreprise.

Au lieu de l'approche classique consistant à « poser des questions » au modèle à l'aide de longues questions, les organisations peuvent créer collections internes de compétences qui reflètent leurs processus réelsCes bibliothèques sont partagées entre les équipes, examinées comme s'il s'agissait de code, et intégrées aux outils déjà utilisés au quotidien. Pour de nombreuses entreprises européennes, cette approche répond mieux à leurs besoins en matière de conformité réglementaire, de gouvernance des données et de traçabilité.

Un changement important est qu'Anthropic ne se limite plus à l'utilisation des compétences d'agents au sein de son propre écosystème : La spécification est publiée en tant que norme ouverte.Cette approche est similaire à celle adoptée par l'entreprise avec son protocole MCP (Model Context Protocol), désormais largement utilisé pour connecter les agents aux services externes. Tout fournisseur, qu'il s'agisse d'un géant du cloud ou d'une société de logiciels spécialisée dans un secteur d'activité au sein de l'UE, peut implémenter et étendre cette norme sans être lié à un fournisseur unique.

Dans un marché où coexistent les modèles d'OpenAI, de Google, d'Anthropic et d'autres acteurs, avoir un langage commun pour décrire les capacités des agents Elle vise à réduire la dépendance aux plateformes propriétaires et à faciliter les migrations ou les déploiements hybrides, un aspect de plus en plus prisé par les banques, les assureurs et les administrations publiques européennes.

Comment fonctionnent les compétences des agents et quel problème elles résolvent

Les compétences des agents sont présentées comme modules encapsulés qui se situent entre le modèle de langage et les systèmes internesLe modèle reste celui qui comprend, raisonne et converse, mais lorsqu'il doit « faire » des choses concrètes — vérifier un solde, ouvrir un ticket dans Jira, générer un rapport réglementaire — il recourt à la compétence appropriée, qui définit précisément la marche à suivre.

Chaque compétence comprend généralement un fichier de définition (comme le bien connu COMPÉTENCE.mdCette section décrit, dans un format mixte YAML et texte structuré, le nom de la compétence, les étapes à suivre, les paramètres autorisés, des exemples d'utilisation et les outils ou API pouvant être utilisés. Aucune étape logique n'est laissée au hasard : Ils sont implémentés sous forme de code déterministe qui appelle des services métier.tandis que le modèle se concentre sur les aspects conversationnels et décisionnels.

Pour améliorer l'efficacité, Anthropic a intégré une conception de « divulgation progressive »L'assistant ne charge pas tous les détails de chaque compétence dans leur contexte ; il n'accède à l'information complète que lorsque cela est réellement nécessaire. Ainsi, une organisation peut gérer une bibliothèque très volumineuse sans surcharger la mémoire du modèle, ce qui est particulièrement utile dans des environnements complexes comme les banques, les entreprises de télécommunications ou les grandes enseignes de distribution européennes.

Un autre composant commun est ce qu'on appelle agent orchestrateur, que agit en tant que superviseur : reçoit la requête de l’utilisateur, détecte son intention, détermine la combinaison de compétences et d’outils nécessaires et les séquence.Une simple requête de facturation peut déclencher une fonctionnalité de clarification d'intention, une fonctionnalité « expliquer ma facture » et, en dessous, un outil qui interroge les systèmes de facturation sans que l'utilisateur ait à comprendre cette complexité.

Dans cette approche, les compétences deviennent les structure d'exécution des agentsLe niveau de communication reste flexible, tandis que les procédures sont définies, réutilisables et soumises à un contrôle qualité. Il corrige l'une des principales lacunes des premiers robots et assistants basés sur l'IA, dont le comportement était difficile à contrôler. et cela changeait de manière imprévisible lorsque les invites étaient modifiées.

Ouverture, normalisation et adoption précoce de l'écosystème

La décision la plus marquante d'Anthropic a été de publier le Spécifications techniques des compétences des agents et son SDK en tant que norme ouverte via agentskills.io, invitant la communauté et d'autres fournisseurs à l'adopter et à la faire évoluer. Cette initiative fait suite au MCP, qui est récemment passé sous la gestion de Fondation Linux au sein du Fondation IA Agentic, auxquels participent des acteurs tels qu'AWS, Google, Microsoft ou Block.

Autour des compétences des agents, un adoption précoce par les grandes entreprises technologiquesDes outils comme Microsoft VS Code, GitHub et des agents de codage tels que Cursor et OpenCode ont intégré une architecture de compétences pour définir les flux de développement. OpenAI a elle-même introduit des structures très similaires dans ChatGPT et son interface de ligne de commande pour développeurs, avec des répertoires de compétences rappelant l'approche d'Anthropic, ce qui suggère une certaine convergence au sein du secteur vers ce type de modularité.

Parallèlement, les principales sociétés de logiciels d'entreprise —Atlassian, Figma, Stripe, Canva, Notion, Cloudflare, Zapier ou RampDes entreprises comme [nom de l'entreprise] publient leurs propres compétences pour connecter leurs produits à des agents d'IA. Ces compétences permettent aux utilisateurs, par exemple, de créer des tâches dans Jira ou Trello en respectant les conventions internes, d'appliquer des styles de marque aux maquettes Figma ou d'automatiser les processus marketing sans avoir besoin d'intégrations spécifiques pour chaque client.

La communauté des développeurs s'implique également : le répertoire de compétences d'Anthropic a accumulé des dizaines de milliers d'étoiles sur GitHub et Il existe déjà des milliers de compétences partagées publiquement, allant des utilitaires de manipulation de fichiers PDF aux automatisations spécifiques pour les équipes d'ingénierie ou financières.

Cet écosystème est particulièrement intéressant pour les entreprises européennes qui utilisent intensivement des outils tels qu'Atlassian, Microsoft 365 ou Figma et qui souhaitent que leurs agents d'IA fonctionnent avec elles tout en respectant les politiques internes, les réglementations sectorielles et les exigences de confidentialité telles que le RGPD. sans dépendre d'extensions opaques provenant d'un seul fournisseur.

De l'outil de développement à l'infrastructure d'entreprise

Lorsque Anthropic a introduit ces fonctionnalités en octobre, les compétences ont été perçues principalement comme Un outil utilitaire pour les développeurs et les passionnés de codeGrâce à un « créateur de compétences » interactif dans Claude, les utilisateurs pouvaient générer eux-mêmes la structure de dossiers et le fichier SKILL.md nécessaires à l'automatisation de flux de travail spécifiques, sans déploiements d'ingénierie majeurs.

Suite à la récente mise à jour, l'entreprise s'est recentrée sur le marché des entreprises : Agent Skills s'intègre désormais à outils de gestion organisationnelleUn répertoire centralisé des compétences et des fonctions de gestion, destiné aux responsables informatiques et aux équipes de sécurité. L'objectif est de transformer les compétences, actuellement dispersées et expérimentales, en atouts stables, documentés et gérés, intégrés à l'infrastructure d'IA de l'entreprise.

Dans les organisations abonnées aux formules Équipe et Entreprise de Claude, les compétences peuvent être gérées à partir de un panneau centralC’est ici que les administrateurs déterminent les compétences mises à disposition de chaque groupe d’utilisateurs, celles qui sont activées par défaut et celles qui nécessitent une activation. Ce niveau de contrôle permet d’aligner l’utilisation des agents sur les politiques internes, ce qui est essentiel pour les secteurs fortement réglementés en Europe, tels que la santé, l’assurance et la banque.

De plus, Anthropic a ouvert un Répertoire des compétences des partenaires commerciaux Il sert de catalogue de compétences prêtes à l'emploi, grâce aux contributions d'entreprises telles qu'Atlassian, Canva, Figma, Notion, Cloudflare, Stripe, Zapier et Sentry. Pour de nombreuses PME et grandes entreprises européennes, ce type de référentiel simplifie les projets pilotes : au lieu de tout développer de zéro, elles peuvent partir de compétences pré-testées et les adapter à leurs processus.

Tout cela suggère que, plus qu'une simple fonctionnalité produit, les compétences des agents évoluent vers un couche d'infrastructure sur laquelle construire des agents et des applications d'IA, conformément à ce que signifiait la normalisation des API à l'époque : un langage commun sur lequel différents outils peuvent coopérer.

Productivité, cas d'utilisation et avantages pour les entreprises européennes

Les premiers déploiements concrets montrent que l'adoption des compétences d'agents n'est pas qu'une question théorique. Les équipes d'ingénierie ont fait état d'augmentations de productivité allant jusqu'à 50 %. grâce à l'automatisation des tâches répétitives et à la standardisation des flux de travail tels que la revue de code, la documentation technique ou la génération de tests.

Dans le domaine financier et comptable, les compétences permettent codifier les procédures réglementéesDes vérifications préalables à la publication d'un rapport aux contrôles de conformité automatisés exécutés avant l'approbation de certaines transactions, les entreprises espagnoles soumises à la réglementation européenne – telle que MiFID II pour les services d'investissement ou Solvabilité II pour l'assurance – sont avantagées par la capacité à traduire ces règles en compétences vérifiables, contrairement aux instructions non structurées.

Dans les domaines des opérations et des fonctions administratives, les organisations utilisent des bibliothèques de compétences pour partage des connaissances institutionnellesCe qui n'était auparavant connu que de quelques employés expérimentés est désormais intégré à des modules qu'un agent ou un nouvel employé peut suivre étape par étape, réduisant ainsi la dépendance à l'égard de personnes spécifiques et accélérant la formation interne.

Des expériences encore plus ambitieuses ont été testées, comme le projet interne d'Anthropic visant à gérer un petit magasin de marchandises avec des agents possédant des compétences en matière d'inventaire, de vente et de service à la clientèle. Bien que la supervision humaine ait été maintenue dans certains cas extrêmes, les tests suggèrent que Les agents dotés de compétences bien conçues peuvent exécuter des tâches de bout en bout dans des environnements contrôlés.

Dans le contexte européen, où la Commission et les autorités nationales de réglementation commencent à exiger une plus grande transparence et un meilleur contrôle des systèmes d'IACette approche modulaire facilite l'évaluation des risques : chaque compétence peut être documentée, testée et certifiée indépendamment, tandis que le modèle global est utilisé comme couche de raisonnement et de langage naturel.

Risques, gouvernance et scepticisme entourant la norme

L'ouverture des compétences des agents n'est pas sans risques. En permettant à quiconque de publier et de partager ses compétences, Il est possible que des compétences malveillantes ou de faible qualité émergent.avec des instructions susceptibles d'entraîner des erreurs, un non-respect des réglementations, voire des fuites d'informations en cas de connexion à des systèmes sensibles.

Anthropic conseille aux entreprises que Limiter l'adoption des compétences aux sources auditées et aux développeurs vérifiés.et qu'ils intègrent l'évaluation de ces capacités à leurs processus habituels de sécurité et de conformité. L'entreprise participe également à des discussions avec la communauté sur les acteurs qui devraient gérer l'évolution à long terme du protocole ouvert et sur les modalités de cette gestion ; un point crucial pour éviter que la norme ne soit accaparée par un seul acteur.

Un autre débat en cours concerne l'impact sur compétences humaines au sein des organisationsÀ mesure que les agents automatisent des procédures entières, certains experts mettent en garde contre le risque d’« atrophie » des compétences : si une équipe s’habitue à ce que l’IA prépare systématiquement les rapports, dépose les réclamations ou gère les processus de service client, elle risque de perdre la dextérité nécessaire pour le faire manuellement en cas de problème.

Les analystes du secteur soulignent également que, bien que MCP soit devenu une norme de facto, Il n'est pas garanti que Agent Skills réitérera le même succèsLes organisations sont déjà habituées à utiliser des API et des signatures de communication standardisées, et il existe plusieurs façons de former les agents à ces fonctionnalités. Autrement dit, les avantages techniques des compétences des agents ne suffisent pas à eux seuls à garantir leur adoption généralisée.

Pour les entreprises européennes, habituées à opérer dans des écosystèmes multi-fournisseurs, ce scepticisme se traduit par de la prudence : nombreuses sont celles qui expérimentent les compétences d’agents dans le cadre de projets pilotes, tout en maintenant en parallèle… stratégies spécifiques à l'orchestration et à la gouvernance des agents, avec des niveaux de contrôle qui vont au-delà de toute norme spécifique.

Avantages stratégiques pour les fondateurs et les directeurs techniques de startups en Espagne et en Europe

Au-delà des grandes entreprises, Agent Skills ouvre une perspective intéressante pour startups et scale-ups technologiques européennesPour de nombreuses équipes fondatrices, le véritable facteur de différenciation ne consiste plus simplement à utiliser le « meilleur modèle » du marché, mais à codifier leur propre savoir-faire sous la forme de compétences exclusives qui capturent leurs processus, leur façon de travailler et leur compréhension du client.

En ce sens, investir des ressources dans la construction bibliothèques de compétences qui représentent l'intelligence organisationnelle Cela peut constituer un atout à long terme, comparable à la possession d'une API bien conçue ou d'une infrastructure de données robuste. Ces compétences peuvent être déployées sur différents modèles et plateformes, réduisant ainsi la dépendance à un fournisseur spécifique et facilitant la conformité aux exigences européennes en matière de souveraineté des données et de géolocalisation.

La norme ouverte favorise également le interopérabilité entre les solutions de différents fournisseursUne startup espagnole développant un produit SaaS pour, par exemple, la gestion de documents dans les cabinets d'avocats, pourrait présenter ses capacités comme étant compatibles non seulement avec Claude, mais aussi avec d'autres agents adoptant la même spécification, élargissant ainsi son marché sans avoir à refaire les intégrations pour chaque plateforme.

De plus, l'écosystème de partenaires, avec des outils comme Atlassian, Figma, Stripe et Zapier, offre aux startups un raccourci : au lieu de créer des connecteurs complexes pour chaque service, elles peuvent tirer parti de compétences existantes et se concentrer sur ajouter des couches de logique et d'expérience personnelle par-dessusCela correspond bien à la réalité de nombreuses entreprises européennes, qui fonctionnent avec de petites équipes et cherchent à maximiser le retour sur investissement de chaque sprint de développement.

Pour les directeurs techniques qui commencent à concevoir leur stratégie d'agents, la leçon est claire : considérer les compétences comme des atouts à long termeLe versionnage, le suivi et l'amélioration de ces systèmes à l'aide de données réelles, ainsi que leur alignement sur le cadre de contrôle et de gouvernance défini par l'organisation, permettent à l'entreprise, lorsque l'écosystème aura atteint sa maturité et que les normes se seront stabilisées, de disposer d'un catalogue de fonctionnalités prêt à être intégré là où cela s'avère le plus pertinent.

L'ouverture d'Agent Skills par Anthropic redéfinit la façon dont les agents IA sont conçus en entreprise : d'assistants généraux contrôlés par des commandes, à plateformes de travail modulaires, portables et auditables basées sur les compétencesPour l'Espagne et l'Europe, où la pression réglementaire et le besoin d'interopérabilité sont particulièrement élevés, ce modèle offre une voie intermédiaire entre innovation rapide et contrôle rigoureux, laissant la porte ouverte à la véritable valeur ajoutée qui réside dans les compétences que chaque organisation est capable de développer et de maîtriser.