Le 25 novembre 2024, Anthropic a présenté le Model Context Protocol, ou MCP, un standard ouvert permettant de relier les assistants d’IA à des informations et à des outils externes. L’annonce officielle a marqué une étape importante vers des assistants capables de travailler avec le contexte d’une entreprise, au-delà des renseignements copiés dans une conversation.
Partir d’un besoin concret de l’entreprise
Prenons l’exemple d’un assistant de soutien interne qui aide les employés à trouver une procédure approuvée et à préparer une réponse. Son utilité dépend de sa capacité à retrouver la bonne version, à identifier sa source et à reconnaître une information insuffisante. Relier davantage de systèmes présente un intérêt lorsque ces connexions améliorent une tâche définie.
MCP propose un mode de communication commun entre une application d’IA et des services donnant accès à des informations ou à des fonctions. La spécification d’origine énonce aussi des principes de consentement, de confidentialité et de contrôle par l’utilisateur. L’entreprise doit toujours déterminer les documents, applications et opérations à inclure dans son intégration.
Distinguer la consultation de la modification
Nous recommandons de commencer par un ensemble limité de documents approuvés et un accès en lecture seule. Il devient ainsi plus simple de vérifier la pertinence des informations retrouvées et le respect du public visé avant d’introduire des actions modifiant les données de l’entreprise.
Pour les processus comportant des changements, chaque action permise devrait être définie séparément. Préparer une réponse, l’envoyer à un client et modifier son dossier entraînent des conséquences différentes. Les directives MCP relatives aux outils recommandent une supervision humaine. Nous préconisons de présenter le changement proposé et d’obtenir l’approbation appropriée avant une action importante, avec des permissions appliquées par l’application connectée.
Évaluer le processus de travail complet
Un projet pilote devrait couvrir des demandes courantes, des questions ambiguës et des situations où l’information manque. Comparez les réponses aux sources, consignez les corrections et vérifiez que les utilisateurs peuvent interrompre le processus. Déterminez également qui entretient les documents de référence et qui révise les accès lorsque les responsabilités changent.
L’évaluation devrait porter sur toute la tâche : recherche, révision de la réponse et traitement des exceptions. Elle permet de préciser où l’assistance est utile et où un collègue expérimenté doit intervenir directement. Une connexion standardisée ne suffit pas, à elle seule, à établir la qualité du travail obtenu.
Pour les employés, la valeur d’un assistant connecté est de trouver une réponse exploitable avec sa source, dans le respect des accès liés à leur rôle. Les services de conseil et d’intégration en IA de Nuagerie peuvent aider à délimiter les informations à relier, les questions à tester et les contrôles propres à chaque action. La qualité de la recherche, les permissions et la révision font ainsi partie du projet dès le départ.
Commencez par une équipe, une collection de documents approuvés et quelques questions fréquentes. Précisez qui entretient ces documents et quelles réponses exigeraient encore le jugement d’un collègue. Pour discuter d’un projet d’IA connectée, transmettez ce portrait plutôt que des identifiants ou une archive documentaire interne complète. Il suffit pour amorcer la définition d’un essai encadré.
