En novembre dernier, Anthropic a mis dans le domaine public MCP ou Model Control Protocol, « une nouvelle norme pour connecter les assistants d’intelligence artificielle aux systèmes où vivent les données, y compris les référentiels de contenu, les outils d’entreprise et les environnements de développement. Son objectif est d’aider les modèles à produire des réponses plus pertinentes et de meilleure qualité ».
En substance, MCP vise à transcender les limitations des API, devenues aujourd’hui la norme de facto pour connecter des systèmes informatiques. Les API, bien qu’essentielles dans l’écosystème technologique actuel, souffrent de certaines contraintes fondamentales : elles sont généralement conçues pour des appels ponctuels, chaque requête étant isolée des précédentes. Cela oblige les développeurs à reconstruire continuellement le contexte à chaque interaction, ce qui complique la gestion des états, augmente la complexité du code et limite la fluidité des interactions.
Maintenir des connexions persistantes
À mesure que les assistants d’intelligence artificielle se démocratisent, l’industrie a consenti des investissements majeurs dans le développement de capacités de modélisation avancées, permettant des progrès rapides en matière de raisonnement et de précision. Cependant, même les modèles les plus performants restent entravés par leur incapacité à accéder directement aux données, enfermées dans des silos d’information ou dans des systèmes existants. Chaque nouvelle source de données exige une intégration spécifique, ce qui complique et limite considérablement l’évolutivité des systèmes connectés. Les développeurs et ceux qui utilisent les outils de composition d’agents d’IA en saventquelque chose.
MCP, au contraire, adopte une approche fondamentalement différente. Au lieu de se contenter d’exposer des points de terminaison pour des requêtes uniques, il propose un cadre standardisé et universel permettant aux systèmes d’IA de maintenir un contexte persistant. Concrètement, cela signifie que les agents intelligents connectés via MCP peuvent conserver un historique d’échanges, reconnaître des schémas récurrents et s’ajuster de manière proactive aux besoins des utilisateurs. Ce type de connexion continue transforme la nature même des interactions : au lieu de simples réponses statiques, les agents peuvent fournir des recommandations dynamiques, anticiper les attentes et même personnaliser leurs comportements en fonction des préférences détectées au fil du temps.
Des écosystèmes d’IA plus agiles
D’un point de vue stratégique, MCP offre aussi une plus grande interopérabilité. Là où les API traditionnelles nécessitent souvent des adaptations spécifiques pour chaque nouvelle source de données ou chaque nouveau service, MCP introduit un protocole unique capable de gérer une diversité de systèmes. Cette approche simplifie les processus d’intégration et réduit les délais de mise en œuvre, tout en augmentant la pertinence des échanges. En intégrant une norme ouverte, il devient possible de bâtir des écosystèmes d’IA véritablement connectés, où les agents peuvent exploiter des informations issues de sources variées sans nécessiter de lourdes personnalisations.Pour les décideurs et spécialistes de l’IT, cela ouvre des perspectives inédites. MCP peut diminuer les coûts liés au développement et à la maintenance des intégrations sur mesure. Il permet aussi d’accélérer le déploiement de nouvelles solutions d’IA, en rendant les systèmes plus agiles et plus facilement adaptables aux évolutions des besoins métier. En fin de compte, MCP n’est pas seulement un outil technique, il est un levier stratégique qui pourrait remodeler les approches d’intégration, améliorer la qualité des interactions homme-machine, et permettre aux entreprises une plus grande flexibilité dans le développement et la maintenance des workflows automatisés.
