Le chatbot d’IA est censé révéler de nouvelles opportunités commerciales, mais échoue faute d’accès aux données CRM. Ce scénario montre : l’IA générative ne crée de la valeur que lorsqu’elle peut accéder à plusieurs systèmes. Une norme ouverte servant de traducteur transforme les solutions d’IA isolées en partenaires intelligents.
La vague irrésistible d’agents d’IA isolés pose des défis aux entreprises. Comme l’exemple introductif le montre, les agents d’IA ont besoin d’accéder aux données de l’entreprise pour réellement créer de la valeur. Pourtant, des systèmes comme CRM, DMS ou les systèmes de tickets intègrent souvent leurs propres chatbots d’IA. Pour déployer des stratégies d’IA à grande échelle, il faut un pont central permettant un accès réutilisable aux données des systèmes.
La solution : MCP comme norme de langage commun
Ce pont s’appelle Model Context Protocol (MCP). Ce modèle dépasse les nouveaux silos d’IA et agit comme traducteur entre les agents d’IA et les systèmes informatiques. Sa véritable valeur réside dans sa capacité non seulement à lire les données mais aussi à exécuter des actions ciblées au sein des systèmes. Cela peut aller de la création d’une commande à la mise à jour d’un dossier client, en passant par la planification d’un rendez-vous. MCP constitue la couche de communication unifiée qui rend cela possible de manière fiable. Le principe est simple et efficace : l’IA dit ce qu’elle veut ; MCP le traduit et s’assure que le système comprend et exécute correctement la demande. Les logiciels existants n’ont pas besoin d’être modifiés, ce qui protège les investissements et rend la stratégie d’IA pérenne.
Le bénéfice : orchestration plutôt que chaos des agents d’IA
C’est ainsi que la vision d’un paysage d’IA interconnecté devient réalité. Au lieu de nombreux agents isolés, un écosystème intelligent émerge. Cela se traduit par des atouts clés qui font de MCP la clé de l’IA connectée :
Démarrer petit, croître durablement :
Avec MCP, vous pouvez commencer petit, en reliant deux systèmes et une application d’IA. L’architecture est conçue pour évoluer progressivement selon vos besoins. De nouveaux systèmes et IA peuvent être ajoutés de manière modulaire.
Libre choix du modèle d’IA :
MCP dissocie l’intégration système du choix du modèle de langage. Vous pouvez utiliser différents modèles d’IA tels que ceux d’OpenAI, Anthropic ou même open source, sans devoir réintégrer les systèmes connectés. Cette indépendance est un avantage stratégique dans un marché en évolution rapide.
Contrôle central et sécurité :
Dans un monde où des agents d’IA autonomes interagissent directement avec vos systèmes, un contrôle central est essentiel. MCP vous donne l’autorité sur quelles IA peuvent accéder à quelles données et exécuter quelles actions. Cela crée transparence, conformité et sécurité.
Pérennité grâce à la standardisation :
MCP est open source, permettant des extensions et des adaptations technologiques flexibles et sans licence sur le long terme. De grands fournisseurs comme Microsoft ou Atlassian commencent déjà à adopter la norme.
Le succès vient des personnes et de la technologie
MCP résout le problème d’intégration technique et rend enfin les idées réalisables. Mais la véritable transformation commence lorsque les collaborateurs font confiance aux nouvelles possibilités, les utilisent activement et adaptent leur façon de travailler en conséquence. Ce n’est que lorsque les personnes comprennent les applications d’IA et les intègrent dans leur quotidien que de réels bénéfices apparaissent, tels que gain de temps, nouvelles idées commerciales et plus de plaisir au travail.
Interview :
Le Model Context Protocol (MCP) établit le lien entre les systèmes d’IA et les applications métiers. Mirco Stoffel, Head of AI Business Consulting chez Axians IT Services, explique comment les nouvelles applications d’IA peuvent réussir auprès des collaborateurs.
Quelles conditions techniques doivent être remplies pour que les systèmes informatiques existants deviennent compatibles avec MCP sans nécessiter de modifications du logiciel lui-même ?
Mirco Stoffel : Tant que le système dispose d’une interface accessible – comme une API – aucune modification du logiciel n’est nécessaire pour le rendre compatible avec MCP. Il convient de noter que chaque serveur MCP doit soit être développé en interne, soit provenir d’une solution déjà disponible – par exemple du fournisseur.
Comment MCP gère-t-il les exigences spécifiques à un domaine – comme les formats de données propres à un secteur ou des processus métiers très individualisés ?
MCP répond aux exigences spécifiques grâce à des serveurs MCP personnalisables qui agissent comme des adaptateurs entre le système et les agents d’IA. Les entreprises peuvent ainsi, par exemple, prendre en charge des formats de données propres à un secteur sans que l’agent d’IA global ait besoin de connaissances spécifiques au domaine.
Certains mettent en garde contre les risques de sécurité liés à l’IA agentique. Les droits d’accès souvent étendus dont disposent les agents d’IA pourraient être facilement détournés. Comment mettre en œuvre MCP de manière sécurisée ?
MCP permet la mise en place de standards de sécurité tels que l’authentification, le chiffrement ou le monitoring. De plus, les outils peuvent être conçus de manière à n’exécuter que des actions spécifiques ou à exiger une validation des utilisateurs pour les opérations sensibles.
Quelles mesures concrètes recommandez-vous aux entreprises pour renforcer la confiance des collaborateurs dans les applications d’IA – en particulier lorsque les systèmes prennent des décisions autonomes ?
Nous recommandons aux entreprises d’instaurer une communication ouverte et transparente et de promouvoir activement le développement des compétences de leurs collaborateurs. Un autre outil important est la mise en place d’une stratégie « human-in-the-loop », solidement ancrée dans la gouvernance de l’IA. Cette approche définit précisément quand et comment les collaborateurs doivent examiner, valider ou remplacer manuellement les décisions autonomes de l’IA, leur garantissant ainsi de garder le contrôle et de ne pas se sentir dépendants de la technologie.
Comment impliquer utilement les collaborateurs dans la conception de processus soutenus par l’IA afin de favoriser l’acceptation et de réduire les résistances ?
Les entreprises devraient d’abord organiser des ateliers de processus avec les collaborateurs directement concernés. On y analyse ensemble les flux de travail existants, on identifie les points de blocage et on collecte des idées sur les domaines où l’IA pourrait être utile. Suit ensuite une phase de co-conception, durant laquelle des équipes interdisciplinaires – composées d’experts métier et de spécialistes en IA – conçoivent ensemble le nouveau processus cible assisté par IA. Des outils visuels comme des cartes de processus ou des user journeys sont utilisés pour rendre tangible la future collaboration entre humains et IA.
Selon vous, quelles compétences et quels rôles seront particulièrement importants pour les collaborateurs dans un paysage de systèmes interconnectés par MCP et l’IA ?
Dans le domaine de la GenAI, le rôle d’ingénieur de la connaissance et les concepts d’IA symbolique prennent de l’importance. Les connaissances doivent être structurées de manière à ce que les systèmes d’IA puissent les utiliser efficacement et prendre des décisions traçables. En outre, la culture des données (data literacy), c’est-à-dire la compréhension de la qualité et de l’interprétation des données, ainsi que la pensée critique et la conscience de l’éthique de l’IA seront indispensables pour évaluer et utiliser de manière responsable les résultats des applications d’IA.
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