La prochaine étape de l'automatisation de l'IA : Modèle de protocole contextuel (MCP)

Qu'est-ce que le protocole de contexte de modèle ?

Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte créée par Anthropic, une entreprise de sécurité et de recherche en IA connue pour la construction de modèles de langage avancés. Il donne 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 de langage pour répondre aux questions ou accomplir des tâches. Cependant, ces modèles ont souvent besoin de données supplémentaires pour bien répondre. Sans système partagé, chaque connexion doit être construite à partir de zéro. 

Par exemple, un chatbot conçu pour aider à l'assistance informatique pourrait avoir besoin de tirer des informations du système de billetterie interne d'une entreprise. Sans MCP, cela nécessiterait une intégration personnalisée, ce qui rendrait la configuration chronophage et difficile à maintenir.

MCP résout ce problème en agissant comme un port commun à 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 pour la façon dont les systèmes d'IA peuvent se connecter aux données et aux services externes.

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N'importe quel développeur peut utiliser MCP pour créer des assistants qui fonctionnent avec des informations en direct. Cela réduit le temps de configuration et évite toute confusion lors du passage d'un outil ou d'une plateforme à l'autre. 

L'origine et l'adoption du protocole de contexte de modèle

Anthropic a introduit l'idée du protocole de contexte de modèle (PCM) 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, MCP a fait l'objet de beaucoup d'attention. Il a commencé avec des développeurs qui construisaient des outils internes pour des choses telles que la recherche de documents et l'assistance au code. Cet intérêt initial s'est rapidement développé, et de grandes entreprises ont commencé à utiliser MCP dans leurs systèmes de production.

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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 sur l'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 MCP plus facilement, notamment la prise en charge de ses produits populaires comme Copilot Studio, qui aide les entreprises à créer des assistants d'IA, et Visual Studio Code, un éditeur de code très utilisé.

Composants clés du protocole de contexte de modèle

Au cœur de MCP, il y a trois éléments principaux : les clients, les serveurs et un ensemble de règles partagées appelé le protocole. Imagine que c'est une conversation entre deux parties : l'une qui demande des informations et l'autre qui 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 demande. 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 construire 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 rend tout plus rapide, plus simple et plus fiable.

Un aperçu du fonctionnement de MCP

Voici une présentation de la façon dont MCP connecte un assistant d'IA avec des données ou des outils externes :

• L'assistant vérifie ce qu'il sait : lorsqu'un utilisateur demande quelque chose, l'assistant vérifie d'abord s'il a déjà la réponse. Si ce n'est pas le cas, il décide de se faire aider par un autre système.
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• Il établit une demande : Agissant comme un client MCP, l'assistant(e) crée une demande. Celle-ci comprend les données dont il a besoin et pourquoi.
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• La demande atteint le serveur : La demande est envoyée à un serveur connecté à un outil, une appli ou une base de données. Le serveur peut comprendre et traiter la demande en utilisant les règles de MCP.
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• C'est le serveur qui effectue le travail : Il peut rechercher des données, exécuter une requête, mettre à jour un fichier ou effectuer une autre action dans l'outil connecté - selon ce que l'assistant a demandé.
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• Le serveur répond : Les données sont conditionnées au format MCP et renvoyées à l'assistant. Cela permet au modèle de les comprendre immédiatement.
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• L'assistant répond : Grâce au contexte mis à jour, l'assistant utilise les nouvelles informations pour compléter sa réponse. L'utilisateur obtient une réponse précise, pertinente et basée sur des données en temps réel.

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Explorer les applications réelles du MCP

Aujourd'hui, le MCP est déjà utilisé à travers une variété d'outils et de plateformes qui s'appuient sur un contexte en temps réel. Voici quelques exemples de la façon dont les entreprises utilisent le protocole pour connecter les modèles de langage aux systèmes en direct et aux données structurées :

• Développement de logiciels : Les assistants de codage sont plus utiles lorsqu'ils savent sur quoi tu travailles. Des outils comme Zed (un éditeur de code rapide et collaboratif) et Replit (une plateforme en ligne pour écrire et exécuter du code) utilisent MCP pour que leurs assistants puissent lire les fichiers ouverts et suivre tes modifications au fur et à mesure que tu codes.
  
  
• Assistants d'entreprise : De nombreuses entreprises utilisent des outils internes tels que des wikis, des services d'assistance ou des systèmes de gestion de la relation client (CRM). Des entreprises comme Apollo (une plateforme pour les équipes de vente) utilisent MCP pour permettre à leurs assistants de trouver des informations dans l'ensemble de ces systèmes - sans obliger les utilisateurs à passer d'une application à l'autre.
  
  
• Agents à outils multiples : Certaines tâches s'étendent sur plusieurs systèmes. Avec MCP, les assistants peuvent rechercher des documents et envoyer des mises à jour ou des messages en toute fluidité.
  
  
• Assistants de bureau : Les assistants qui fonctionnent sur ton ordinateur ont parfois besoin d'accéder à des fichiers locaux. L'application de bureau Claude, construite par Anthropic dans le cadre de sa famille d'assistants IA, utilise MCP pour traiter ces demandes en toute sécurité, en conservant tes données sur ton appareil plutôt que de les envoyer dans le nuage.

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Utiliser MCP pour piloter des applications de vision par ordinateur

Ensuite, examinons de plus près une branche de l'IA où la PCM commence tout juste à émerger : la vision par ordinateur.

Alors que les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 sont excellents pour identifier des modèles et des objets dans les images, leurs idées peuvent avoir encore plus d'impact lorsqu'elles sont associées au bon contexte. 

Dans les applications du monde réel, en particulier dans le domaine de la santé, l'ajout de contexte comme les antécédents du patient, les résultats de laboratoire ou les notes cliniques peut considérablement améliorer l'utilité des prédictions du modèle, ce qui permet d'obtenir des résultats plus éclairés et plus significatifs.

C'est là que le protocole de contexte de modèle (MCP) entre en jeu. Bien qu'il ne soit pas encore largement utilisé et qu'il s'agisse encore d'une approche en développement explorée par les chercheurs et les ingénieurs, il présente un grand potentiel. 

Améliorer l'imagerie médicale grâce à l'IA contextuelle et au MCP

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 récupérer les dossiers des patients dans 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 de la rétine 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.

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Chaque outil est accessible par l'intermédiaire d'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.

Avantages et inconvénients du protocole de contexte de modèle

Voici quelques-uns des principaux avantages qu'offre MCP :

• Communication cohérente et normalisée : Le protocole garantit des structures demande/réponse uniformes, ce qui rend le débogage et la journalisation plus faciles à gérer.
  
  
• Amélioration de la modularité : Les systèmes deviennent plus modulaires, ce qui permet aux différents composants (modèles, outils, bases de données) d'évoluer indépendamment.
  
  
• Facilite l'autonomie dans l'IA agentique : les agents d'IA peuvent raisonner et agir à travers plusieurs outils sans flux de travail défini par l'homme, ce qui permet un comportement plus flexible et autonome.

D'un autre côté, voici quelques limites à garder à l'esprit lorsqu'il s'agit de MCP :

• Complexité de l'installation initiale : La mise en place de serveurs et d'hôtes conformes à MCP pour les systèmes existants nécessite un effort d'ingénierie et potentiellement de repenser les architectures actuelles.
  
  
• Surcharge de performance : L'ajout d'une couche de protocole peut introduire un temps de latence, surtout si les outils sont distribués ou accessibles sur des réseaux.
  
  
• Courbe d'apprentissage : Les équipes de développement doivent comprendre l'architecture MCP (hôtes, clients, serveurs) et comment la concevoir, ce qui peut ralentir l'adoption.

Principaux enseignements

Les modèles d'IA sont de plus en plus performants, mais ils dépendent toujours de l'accès aux bonnes données. Le protocole de contexte de modèle (MCP) offre aux développeurs un moyen cohérent et standardisé d'établir ces connexions. Au lieu de construire chaque intégration à partir de zéro, les équipes peuvent suivre un format partagé qui fonctionne sur différents outils et systèmes.

À mesure que l'adoption se développe, MCP a le potentiel de devenir un élément standard de la façon dont les assistants d'IA sont conçus et déployés. Il permet de rationaliser la configuration, d'améliorer le flux de données et d'apporter une structure aux interactions des modèles du monde réel. 

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