13 mai 2025
Découvrez les bases du protocole de contexte de modèle (Model Context Protocol MCP), son fonctionnement dans les systèmes d'intelligence artificielle et les raisons pour lesquelles les développeurs l'utilisent pour relier les modèles à des outils et des données en temps réel.
Différents types de modèles d'intelligence artificielle, des grands modèles de langage aux systèmes de vision artificielle, sont capables de prendre en charge un large éventail de tâches, notamment la génération de textes, l'analyse d'images, la détection de modèles et l'élaboration de prédictions. Cependant, connecter ces modèles aux systèmes informatiques du monde réel de manière transparente et évolutive a généralement nécessité des efforts d'intégration complexes.
Bien qu'un modèle puisse être performant en soi, son déploiement dans des environnements pratiques nécessite souvent l'accès à des outils externes, à des données en temps réel ou à un contexte spécifique au domaine. L'assemblage de ces éléments implique généralement un code personnalisé, une configuration manuelle et une réutilisation limitée.
Récemment, le concept de protocole de contexte de modèle (MCP) a attiré l'attention de la communauté de l'intelligence artificielle. Le MCP est une norme ouverte qui permet aux systèmes d'IA d'échanger des informations avec des outils, des fichiers et des bases de données en utilisant un format partagé et structuré. Au lieu de créer des intégrations pour chaque cas d'utilisation, les développeurs peuvent utiliser le MCP pour rationaliser la manière dont les modèles accèdent et interagissent avec le contexte dont ils ont besoin.
Vous pouvez considérer MCP comme un adaptateur universel. Tout comme un adaptateur de voyage permet à vos appareils de se brancher sur différentes prises de courant à travers le monde, MCP permet aux modèles d'IA de se brancher sur différents systèmes, outils et sources de données sans avoir besoin d'une configuration personnalisée pour chacun d'entre eux.
Dans cet article, nous allons examiner de plus près ce qu'est le MCP, comment il fonctionne et le rôle qu'il joue pour rendre l'IA plus efficace dans les applications du monde réel. Nous examinerons également quelques exemples concrets d'utilisation du MCP.
Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte créée par Anthropic, une société de sécurité et de recherche en IA connue pour la construction de modèles de langage avancés. Il offre aux modèles d'IA un moyen clair de se connecter à des outils, des fichiers ou des bases de données.
La plupart des assistants d'IA s'appuient aujourd'hui sur de grands modèles linguistiques pour répondre aux questions ou accomplir des tâches. Cependant, ces modèles ont souvent besoin de données supplémentaires pour répondre correctement. En l'absence d'un système partagé, chaque connexion doit être établie à partir de zéro.
Par exemple, un chatbot conçu pour aider l'assistance informatique pourrait avoir besoin d'extraire des informations du système de billetterie interne d'une entreprise. Sans MCP, cela nécessiterait une intégration personnalisée, ce qui rendrait l'installation longue et difficile à maintenir.
MCP résout ce problème en agissant comme un port commun pour tous les outils et modèles. Il n'appartient pas à une entreprise ou à un modèle en particulier - il s'agit plutôt d'un nouveau concept de connexion des systèmes d'intelligence artificielle avec des données et des services externes.
Tout développeur peut utiliser MCP pour créer des assistants qui fonctionnent avec des informations en direct. Cela réduit le temps d'installation et évite toute confusion lors du passage d'un outil à l'autre ou d'une plateforme à l'autre.
Anthropic a introduit l'idée du Model Context Protocol (MCP) en novembre 2024. Il s'agissait au départ d'un projet open-source visant à améliorer la façon dont les modèles de langage interagissent avec les outils et les données.
Depuis lors, le MCP a fait l'objet d'une grande attention. Il a commencé avec des développeurs qui construisaient des outils internes pour des choses comme la recherche de documents et l'assistance au code. Cet intérêt initial s'est rapidement développé, les grandes entreprises commençant à utiliser MCP dans leurs systèmes de production.
Au début de l'année 2025, le soutien au MCP a commencé à se répandre dans l'industrie technologique. OpenAI et Google DeepMind, deux grands laboratoires de recherche en IA, ont annoncé que leurs systèmes fonctionneraient avec le protocole.
À peu près au même moment, Microsoft a publié des outils pour aider les développeurs à utiliser plus facilement MCP, y compris la prise en charge de ses produits populaires tels que Copilot Studio, qui aide les entreprises à créer des assistants d'intelligence artificielle, et Visual Studio Code, un éditeur de code largement utilisé.
Au cœur du MCP se trouvent trois éléments principaux : les clients, les serveurs et un ensemble de règles partagées appelé protocole. Il s'agit d'une conversation entre deux parties : l'une demande des informations et l'autre les fournit.
Dans cette configuration, le système d'IA joue le rôle du client. Lorsqu'il a besoin de quelque chose, comme un fichier, une entrée de base de données ou un outil pour effectuer une action, il envoie une requête. De l'autre côté, le serveur reçoit cette demande, récupère les informations nécessaires au bon endroit et les renvoie d'une manière que l'IA peut comprendre.
Cette structure signifie que les développeurs n'ont pas besoin de créer une connexion personnalisée chaque fois qu'ils veulent qu'un modèle d'IA fonctionne avec un nouvel outil ou une nouvelle source de données. MCP aide à normaliser le processus, ce qui le rend plus rapide, plus simple et plus fiable.
Voici un aperçu de la façon dont MCP connecte un assistant d'intelligence artificielle avec des données ou des outils externes :
Aujourd'hui, le protocole MCP est déjà utilisé dans toute une série d'outils et de plateformes qui s'appuient sur un contexte en temps réel. Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises utilisent le protocole pour connecter les modèles linguistiques aux systèmes en direct et aux données structurées :
Ensuite, examinons de plus près une branche de l'IA où le MCP commence à peine à émerger : la vision par ordinateur.
Si les modèles de vision artificielle tels que Ultralytics YOLO11 sont excellents pour identifier des modèles et des objets dans les images, leurs informations peuvent avoir encore plus d'impact lorsqu'elles sont associées au bon contexte.
Dans les applications réelles, en particulier dans le domaine des soins de santé, l'ajout d'éléments contextuels tels que les antécédents du patient, les résultats de laboratoire ou les notes cliniques peut améliorer considérablement l'utilité des prédictions du modèle, ce qui permet d'obtenir des résultats plus éclairés et plus significatifs.
C'est là qu'intervient le protocole de contexte de modèle (MCP). Bien que son utilisation ne soit pas encore très répandue et qu'il s'agisse encore d'une approche en développement explorée par des chercheurs et des ingénieurs, il présente un grand potentiel.
Par exemple, dans le cadre du diagnostic de la rétinopathie diabétique, une affection qui peut entraîner une perte de vision chez les personnes atteintes de diabète, un assistant IA peut utiliser MCP pour coordonner plusieurs outils spécialisés. Il pourrait commencer par extraire les dossiers des patients d'une base de données et évaluer le risque de diabète à l'aide d'un modèle prédictif.
Ensuite, un modèle de vision par ordinateur analyse les images rétiniennes à la recherche de signes de dommages, tels que des saignements ou des gonflements, qui indiquent la présence ou la gravité d'une rétinopathie. Enfin, l'assistant peut rechercher des essais cliniques pertinents en fonction du profil du patient.
MCP permet à tous ces outils de communiquer par le biais d'un protocole partagé, ce qui permet à l'assistant de réunir l'analyse d'images et les données structurées en un seul flux de travail transparent.
Chaque outil est accessible via un serveur MCP, qui permet à l'assistant d'envoyer des requêtes structurées et de recevoir des réponses standardisées. Cela élimine le besoin d'intégrations personnalisées et permet à l'assistant de combiner l'analyse d'images avec les données critiques du patient dans un flux de travail fluide et efficace. Bien que le MCP soit encore récent, il y a déjà beaucoup de recherches et de travaux en cours visant à rendre des cas d'utilisation comme celui-ci possibles dans la pratique.
Voici quelques-uns des principaux avantages qu'offre le programme MCP :
D'un autre côté, voici quelques limitations à garder à l'esprit en ce qui concerne MCP :
Les modèles d'IA sont de plus en plus performants, mais ils dépendent toujours de l'accès aux bonnes données. Le protocole MCP (Model Context Protocol) offre aux développeurs un moyen cohérent et normalisé d'établir ces connexions. Au lieu de créer chaque intégration à partir de zéro, les équipes peuvent suivre un format partagé qui fonctionne avec différents outils et systèmes.
Au fur et à mesure de son adoption, le MCP pourrait devenir un élément standard de la conception et du déploiement des assistants d'intelligence artificielle. Il permet de rationaliser la configuration, d'améliorer le flux de données et de structurer les interactions avec les modèles du monde réel.
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