IA & MCP : Du chaos des connexions multiples… à la simplicité du MCP

Retour sur la conférence proposée par Vivian Delplace au salon IAKA (Namur) : L'IA agentique et le Model Context Protocol (MCP).

Vivian, notre CTO, a eu le plaisir de présenter une conférence sur l'avenir de l'IA en entreprise.

L'objectif ? Montrer comment nous pouvons dépasser les limites actuelles des assistants IA pour créer de véritables systèmes intelligents capables d'agir de manière autonome et de réaliser de plus en plus d'actions.

Les limites actuelles de l'IA en entreprise

Pour illustrer cette problématique, Vivian a commencé par l'exemple de Sophie, une professionnelle qui passe deux heures chaque matin à effectuer des tâches répétitives :

• copier des données du CRM vers Excel,
• les coller dans ChatGPT pour l'analyser,
• reformuler manuellement les réponses,
• puis remettre les insights dans le CRM.

Résultat ? Dix heures perdues par semaine, des erreurs de copier-coller, un contexte perdu entre les outils et des opportunités commerciales manquées.

Cette situation reflète une réalité bien connue : l'IA reste souvent isolée dans une fenêtre de chat, sans connexion réelle avec les outils métiers comme les CRM, ERP ou simplement la boite mail. Cette déconnexion entraîne une perte d'efficacité considérable et explique pourquoi si peu de projets IA arrivent réellement en production.

La solution : le Model Context Protocol (ou MCP)

Et si l'IA pouvait directement parler à vos outils ? C'est exactement ce que permet le MCP, un pont universel entre l'IA et les systèmes d'entreprise.

"Pour rendre le concept accessible, j'ai utilisé une analogie simple : le MCP est à l'IA ce que l'USB-C est aux périphériques. Tout comme l'USB-C a remplacé la multitude de câbles propriétaires par un connecteur universel, le MCP normalise la façon dont les modèles de langage interagissent avec le monde extérieur." (Vivian Delplace, CTO)

Ce schéma représente une situation sans MCP :

Imaginez devoir connecter manuellement chaque outil de votre écosystème (ChatGPT, Claude, vos outils collaboratifs) avec chaque application métier (Gmail, Odoo, votre messagerie, Outlook, Notion). Sans MCP, chaque connexion nécessite une opération manuelle, créant un véritable réseau de fils emmêlés. C'est un cauchemar d'intégration : des dizaines de connexions point-à-point à maintenir, des flux de données fragmentés, et une complexité qui croît exponentiellement avec chaque nouvel outil ajouté.

Le MCP change radicalement cette équation. Au lieu de créer des connexions individuelles entre chaque paire d'outils, le MCP agit comme un hub central. Chaque outil ne se connecte qu'une seule fois au protocole MCP, et peut ensuite communiquer avec tous les autres outils compatibles, créant une architecture claire et maintenable.

Les trois éléments clés du MCP

Le MCP définit trois éléments fondamentaux :

• Ressources : ce que l'IA peut lire (documents, bases de données, historiques)
• Outils : ce que l'IA peut faire (créer, modifier, envoyer, analyser)
• Instructions : comment elle interagit (procédures, règles, permissions)

Vivian a comparé cela à l'accueil d'un nouvel employé. Quand Sophie rejoint l'entreprise comme responsable des ventes, elle reçoit un onboarding sur les procédures nécessaires à sa fonction, les documents à compléter et les outils à utiliser. Ensuite, au quotidien, elle utilise ces outils mis à sa disposition. Le MCP fonctionne exactement de la même manière pour l'IA : il lui donne accès aux ressources, aux outils et aux instructions nécessaires pour accomplir ses tâches.

Sécurité et permissions

Un point crucial : le MCP permet une connexion sécurisée à vos systèmes avec lecture et écriture de données en temps réel, tout en respectant les permissions et la sécurité. L'IA n'a accès qu'à ce que vous lui autorisez, exactement comme un employé.

Le MCP pose les fondations en connectant l'IA à votre écosystème. Mais la vraie révolution commence quand cette IA connectée devient capable d'orchestrer elle-même les actions nécessaires pour atteindre un objectif. C'est là qu'intervient l'IA agentique.

L'IA agentique : quand l'IA passe à l'action

La deuxième partie de la conférence a exploré une révolution encore plus profonde : l'IA agentique, capable d'agir de manière autonome.

Avec l'IA agentique, l'utilisateur donne un objectif comme "Prépare une offre pour le client Dupont". L'IA planifie et exécute l'ensemble du processus : analyse l'historique client, vérifie les stocks, calcule le meilleur prix, crée et envoie le devis et programme un rappel dans 3 jours.

Scénario 1 : L'IA classique

À chaque étape, l'utilisatrice doit explicitement formuler la prochaine action. L'IA se contente de répondre aux demandes une par une, sans comprendre l'objectif global. C'est un processus séquentiel où l'humain orchestre manuellement toutes les étapes. L'IA connecte bien les outils externes (Odoo pour le stock, Gmail pour l'email) via le MCP, mais elle n'agit que sur instruction directe.

Scénario 2 : L'IA agentique

L'IA comprend l'intention globale et orchestre automatiquement un système multi-agents : l'expert en stock qui vérifie la disponibilité des produits via Odoo, l'expert clientèle qui récupère les informations sur le clients, l'expert logistique qui prépare la commande et enfin l'expert en ventes qui envoie le mail de confirmation via Gmail.

L'utilisatrice reçoit simplement la confirmation : "La commande a été passée !", sans avoir à guider chaque étape.

Les trois capacités clés de l'IA agentique

L'IA agentique se distingue par trois capacités fondamentales :

Comprendre l'intention : Ne pas juste répondre, mais comprendre le pourquoi. Par exemple, "Augmenter les ventes" devient "Identifier les clients inactifs et proposer des promotions ciblées".

Orchestrer les actions : Enchaîner les bonnes étapes dans le bon ordre. Face à une commande urgente, l'IA va vérifier le stock, proposer une alternative en cas de rupture, puis négocier.

Prendre des décisions : Adapter sa stratégie selon le contexte. Quand un client VIP est détecté, l'IA applique automatiquement une remise et escalade au responsable.

Cas d'usage réels : nos projets clients

TenderAI : Automatisation des appels d'offres publics

Ce premier projet répond à une problématique bien connue des entreprises : remplir des appels d'offres publics est long et fastidieux. Il faut naviguer dans un jargon juridique complexe et identifier de nombreuses clauses d'exclusion.

Nous avons conçu un système multi-agents qui analyse automatiquement les appels d'offres :

• Agent 1 - Résumé du projet : Produit une synthèse claire de l'appel d'offre
• Agent 2 - Risk management : Identifie les risques d'exécution, opérationnels et réglementaires avant engagement
• Agent 3 - Conditions de participation : Extrait les prérequis, qualifications nécessaires, documents à fournir et critères d'éligibilité

Le système surveille les flux RSS et traite automatiquement les nouvelles opportunités. Les gains sont significatifs : participation à plus d'appels d'offres et automatisation complète du processus d'analyse initial.

Speech to Speech Learner : Formation vocale intelligente

Le second projet concerne un logiciel d'apprentissage de règles liées à un métier particulier, nécessitant un vocabulaire très précis et codifié.

Notre système multi-agents offre un apprentissage continu 24/7 :

• Agent 1 - Création de scénario : Scénarise l'apprentissage de manière adaptée
• Agent 2 - Correction de prononciation : Interrompt et corrige l'élève en temps réel lors de problèmes de prononciation
• Agent 3 - Codification du vocabulaire : Explique la manière exacte de prononcer certains mots et phrases

Les avantages sont multiples : apprentissage disponible en continu, correction immédiate des erreurs, communication uniforme et possibilité de créer une multitude de scénarios différents.

En conclusion

L'objectif n'est plus de demander des réponses à l'IA, mais de lui confier des objectifs à atteindre. De passer de "Dis-moi quoi faire" à "Voici ce que je veux accomplir, gère le processus".

Chez Necko Technologies, nous accompagnons les entreprises de l'idée à l'opérationnel, en combinant conseil technologique, architecture IA et développement de solutions concrètes.

De l'audit de vos processus à la mise en production de solutions IA sur mesure, nous vous accompagnons à chaque étape.

Prêt à explorer ce que l'IA agentique peut faire pour votre entreprise ? Contactez-nous !