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Résumé – Intégrer l’IA aux processus métier sans multiplier les développements spécifiques ni alourdir la dette technique reste un défi pour les décideurs suisses : comment déployer rapidement des agents intelligents pertinents, sécurisés et modulaires ? Avec le Model Context Protocol, vous standardisez les échanges entre IA, CRM, ERP et référentiels, garantissez accès temps réel, traçabilité et montée en charge sans rupture, tout en évitant le vendor lock-in.
Solution : adopter MCP pour accélérer vos POC, industrialiser vos connecteurs universels et optimiser coûts et flexibilité.
Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert conçu pour relier n’importe quel agent IA à vos données et outils en temps réel afin de le rendre plus efficace et pertinent. Il a été lancé en novembre 2024 par Antropic, l’entreprise derrière le modèle service d’IA Claude. Plutôt que de bâtir une intégration spécifique pour chaque flux, MCP définit un langage commun qui oriente l’IA vers les bonnes sources et actions, qu’il s’agisse d’un modèle maison (IA sur-mesure hébergé on-premise, ou d’une API tierce tel que ChatGPT ou Claude par exemple). Cela permet à l’IA d’interagir avec de multiples autres systèmes et offrir une portée beaucoup plus grande. Pour les décideurs et responsables technologiques, MCP signifie déploiement rapide d’agents intelligents (ou assistants IA), pertinents et sécurisés, sans sacrifier la flexibilité métier ni accroître la dette technique.
MCP : un protocole contextuel pour une IA connectée à son écosystème
Le protocole MCP se distingue des approches classiques en standardisant les échanges entre IA et systèmes, pour un accès instantané et sécurisé aux données métier et le déclenchement d’actions automatisées au sein du SI.
Model Context Protocol agit comme un interprète universel : il transforme les requêtes d’un agent IA en appels aux bases de données, aux CRM, aux ERP ou aux référentiels documentaires et parties de votre SI, et renvoie le contexte structuré au modèle. Là où, auparavant, chaque nouvelle intégration nécessitait du code ad hoc, MCP permet de créer un connecteur unique compatible avec tous les outils conformes au protocole. Cette ouverture facilite l’évolution du système et minimise les coûts de maintenance.
En optant pour un standard open source largement répandu comme MCP, vous évitez le vendor lock-in et conservez la maîtrise de vos connecteurs et modèles. Par ailleurs, la communauté MCP enrichit en continu les adaptateurs, qu’il s’agisse de solutions d’IA d’entreprise ou de frameworks open source, garantissant une interopérabilité pérenne. Ce standard s’impose maintenant comme un incontournable pour quiconque souhaite intégrer l’intelligence artificielle au sein de ses processus métier et de sa chaîne de valeur.
Des agents IA performants, évolutifs, personnalisables et sécurisés
MCP permet de concevoir des agents intelligents qui puisent en temps réel dans l’essentiel de vos systèmes et orchestrent des processus, tout en offrant modularité, montée en charge et sécurité.
Voici quelques exemples de ce que ce protocole peut apporter aux organisations l’intégrant correctement dans leur écosystème :
- Performance et pertinence : grâce à MCP l’agent IA interroge votre CRM, votre GED ou par exemple vos logs applicatifs, pour générer des réponses ajustées au contexte du moment. Cela augmente grandement la pertinence métier des outputs du modèle.
- Évolutivité : le protocole standard facilite la montée en charge (nouvelles sources, accroissement du trafic) sans refonte, il est donc flexible et scalable.
- Personnalisation : chaque agent peut être configuré pour n’accéder qu’aux données et actions métiers souhaités, optimiser son ton / règles de gouvernance, et s’ajuster aux règles de conformité. Cela augmente la souplesse et la contextualisation de votre modèle.
- Sécurité : MCP intègre des mécanismes d’authentification et d’audit dont vous gardez le contrôle. Pas de flux obscurs ; tous les échanges sont tracés et restreints selon les droits. La sécurité étant très importante pour les entreprises suisses, et particulièrement dans le contexte de l’IA, ceci est un point crucial.
Cas d’usage du protocole MCP en entreprise
Du support client à la cybersécurité, en passant par l’administratif et l’IT, MCP propulse des agents IA qui répondent précisément à vos enjeux métier.
Voici quelques exemples d’application du protocole au sein d’un écosystème digital pour augmenter l’efficience et l’efficacité d’une organisation :
- Service client : Il est par exemple possible de déployer un assistant virtuel capable de consulter le CRM et la base de connaissances en temps réel. Les réponses sont contextualisées, cela peut par exemple réduire de 30 % le volume de tickets de 1er niveau.
- Automatisation RH/IT: Grâce à MCP, l’agent « Onboarding » peut par exemple déclencher automatiquement, en fonction d’un formulaire RH, la création d’accès collaborateur pour un nouveau venu, l’envoi d’emails et la mise à jour de l’ERP, libérant l’équipe IT de tâches répétitives.
- Gestion proactive de la maintenance industrielle : Grâce au protocole MCP, un agent IA peut surveiller en temps réel les indicateurs critiques des machines (ou des serveurs) via les SCADA, IoT ou systèmes de supervision, prédire les pannes grâce à l’analyse des tendances, et déclencher automatiquement des ordres de maintenance préventive dans un système GMAO (Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur). Cela permet de réduire de 20 à 40 % les arrêts non planifiés et d’améliorer significativement la durée de vie des équipements.
- Cybersécurité : Un agent de veille automatique corrèle les alertes SIEM et les journaux d’événements, alerte les analystes et propose des plans d’action circonstanciés, améliorant en moyenne la réactivité de 40 %.
- Business Intelligence : Un outil conversationnel peut par exemple interroger votre data warehouse et vos outils de reporting pour fournir, à la demande, des tableaux de bord automatisés et des analyses ad hoc, sans mobiliser les data analysts.
Ces cinq exemples sont généraux, les possibilités sont quant à elles infinies et dépendent des enjeux et ressources de chaque entreprise. Ce qui est certain c’est que là où l’IA classique (isolée de votre système d’information) permettait d’automatiser certains processus très chronophages, avec le protocole MCP, les opportunités d’automatisation se sont vues décuplées car l’IA peut ainsi comprendre le contexte de la tâche, personnaliser son travail et interagir avec l’environnement de façon précise, ce qui la rend beaucoup plus efficace pour prendre en charge des parties de votre chaîne de valeur. Le protocole MCP va donc jouer un rôle important dans l’automatisation et l’optimisation des tâches en Suisse et à l’international dans les prochains mois et années.
Edana : partenaire digital stratégique en Suisse
Nous accompagnons les entreprises et les organisations dans leur transformation digitale
Comment fonctionne MCP (pour les lecteurs confirmés) ?
MCP repose sur un échange de messages JSON entre l’agent IA et les connecteurs métiers, orchestré par un broker léger.
- Requête initiale : l’utilisateur ou l’application envoie une question ou un trigger à l’agent IA.
- Analyse du contexte : l’agent, muni d’un prompt adapté, encapsule la requête dans une enveloppe MCP (avec métadonnées sur l’utilisateur, l’application, la permission).
- Broker et connecteurs : le broker MCP lit l’enveloppe, identifie les connecteurs nécessaires (CRM, ERP, document store…) et transmet des appels d’API REST ou gRPC, suivant une spécification simple à étendre.
- Récupération et agrégation : les connecteurs renvoient les fragments de données structurées (JSON, XML, protobuf), que le broker assemble dans un seul contexte riche.
- Appel au modèle IA : l’agent IA reçoit la requête et le contexte complet, puis interroge le modèle (hébergé localement, sur votre cloud privé ou via une API comme OpenAI) pour générer la réponse ou la suite d’actions.
- Exécution et feedback : en cas d’actions (création de ticket, envoi d’e-mail…), le broker répercute les commandes aux systèmes cibles, et peut retourner un log d’exécution pour audit.
Ce workflow est totalement agnostique vis-à-vis du fournisseur de modèle : on peut héberger en interne un modèle open source de reconnaissance vocale (speech-to-text) pour capter les interactions téléphoniques, ou bien utiliser l’API OpenAI pour le NLP, selon le contexte métier et les contraintes de coût ou de délai.
Défis et bonnes pratiques pour réussir un déploiement MCP
Afin d’accompagner les équipes techniques et métier dans la mise en place concrète du protocole, en anticipant les principaux écueils nous conseillons toujours de procéder en suivi les étapes suivantes :
- Évaluation du périmètre fonctionnel
- Cartographier les cas d’usage prioritaires (service client, maintenance, BI…)
- Identifier les systèmes cibles (CRM, ERP, SCADA…) et leurs contraintes d’accès (authentification, volumes, latence)
- Gouvernance et sécurité
- Définir une politique de droits fine grain : quels agents peuvent interroger quelles données, et selon quelles conditions
- Mettre en place un audit continu des appels MCP (logs centralisés, alertes sur anomalies)
- Pilote technique et prototypes rapides
- Démarrer par un PoC sur un cas simple (p. ex. assistant FAQ connecté au CRM)
- Mesurer la latence bout en bout et l’enrichissement fonctionnel apporté par MCP
- Industrialisation et montée en charge
- Mettre en place un broker MCP résilient (haute disponibilité, équilibrage de charge)
- Versionner et tester les adaptateurs métiers (tests unitaires / d’intégration)
- Suivi et optimisation continue
- Tableaux de bord pour suivre :
- nombre d’appels MCP par jour
- temps moyen de réponse
- taux d’erreur ou d’échec d’intégration
- Retours utilisateurs (NPS interne) pour ajuster et prioriser de nouveaux connectors
- Tableaux de bord pour suivre :
L’approche Edana : des solutions flexibles
Edana combine le meilleur de l’open source, des APIs tierces, de l’intégration d’outils existants et du développement sur-mesure pour répondre à chaque contexte métier.
Nous privilégions naturellement les standards ouverts et les briques open source pour limiter les coûts et le vendor lock-in et optimiser le coût total de possession de nos clients. Toutefois, lorsque les contraintes de délai, de budget ou de complexité l’exigent, nous n’hésitons pas à intégrer des solutions éprouvées : héberger un modèle open source de speech-to-text pour vos centres d’appel, exploiter l’API OpenAI pour accélérer la compréhension du langage naturel ou coupler un service tiers de vision par ordinateur, … Grâce à MCP, ces éléments s’imbriquent harmonieusement dans votre écosystème, sans générer de dette technique.
Notre méthodologie repose sur une variété d’approches et de solutions technologiques, calibrées pour maximiser votre ROI et garantir la robustesse et la pérennité de vos solutions.
En tant qu’architectes d’écosystèmes, nous veillons à la sécurité, à l’évolutivité et à la durabilité de chacune de vos plateformes d’agents IA. Nous prenons en compte vos engagements RSE et votre stratégie d’entreprise pour proposer une IA responsable, performante et alignée sur vos valeurs et sur vos besoins métiers propres afin d’accélérer votre transformation numérique sans compromis sur la qualité ni sur le contrôle de vos données.
Vous souhaitez automatiser vos processus métier sans perdre en qualité, voir en augmentant cette dernière, mais ne savez pas par où commencer ? Nos experts sont à votre disposition pour en discuter et vous accompagner de bout en bout.
