Docker adapte son outil phare aux nouveaux usages liés à l’intelligence artificielle. Avec l’ajout d’un nouveau bloc dédié aux modèles d’IA dans sa spécification Compose, l’éditeur entend faciliter l’intégration des agents IA dans les flux de travail DevOps.
Un nouveau bloc YAML pour orchestrer l’IA
Docker Compose, outil incontournable pour orchestrer des applications multi-conteneurs, évolue pour répondre à la montée en puissance des projets d’IA générative. Cette semaine, la spécification open source de Compose s’enrichit d’un nouvel élément baptisé « AI models ». Ce dernier permet de définir des agents IA, de les relier à des outils en faisant appel au protocole Model Context Protocol (MCP), et de les déployer sur des infrastructures cloud à l’aide d’une simple commande docker compose up.
Ce changement marque une volonté de simplifier le cycle de développement des applications mêlant logique applicative classique et modèles d’IA. Pour garantir des résultats fiables pour les entreprises, Docker unifie le déploiement dans un unique fichier YAML.
Partenariat renforcé avec Google Cloud
La mise à jour s’accompagne d’un partenariat renforcé avec Google Cloud. Une nouvelle commande gcloud run compose up permet d’exécuter les agents IA sur Cloud Run. Le support de Microsoft Azure Container Apps est également prévu. Côté frameworks, Docker Compose est compatible avec CrewAI, Embabel, l’Agent Development Kit (ADK) de Google, LangGraph, Spring AI et le SDK IA de Vercel.
Des ressources cloud à portée de clic
Docker introduit aussi une nouvelle fonctionnalité baptisée Docker Offload, qui donne aux utilisateurs de Docker Desktop un accès à des GPU cloud pendant la phase de développement. De quoi permettre aux développeurs de concevoir et de tester localement leurs agents IA sans disposer eux-mêmes d’une machine puissante.
Une passerelle open source pour sécuriser les échanges
Enfin, l’éditeur met en disponibilité générale sa passerelle MCP (MCP Gateway), open source sous licence Apache 2.0. Elle sécurise les interactions entre les agents IA et les outils métiers, une brique jugée critique par de nombreux analystes pour des déploiements en entreprise.
