Serveur MCP + Agents IA : la donnée n'a plus qu'à bien se tenir

Rubrique : Innovation Eclatante

Tag : agents IA, automatisation des processus, données publiques, Google Data Commons, IA agentique, intégration IA, intelligence artificielle opérationnelle, LLM hallucinations, low code, open source, orchestration AI, protocol Model Context, serveur MCP

L’annonce du lancement de son serveur MCP par Google Data Commons, la plateforme open-source qui rassemble et structure des jeux de données statistiques publiques à l’échelle mondiale, tombe comme une pépite pour vous qui cherchez à mettre l’IA au service de vos équipes de manière opérationnelle et pragmatique. Au cœur des métiers et fonctions support de l’entreprise, le serveur MCP remet en cause la frontière entre l’expert métier d’un côté et le data scientist et le développeur IT, de l’autre.

Serveur MCP + Agents IA : la donnée n’a plus qu’à bien se tenir !
Si avec Thelma Conseil nous vous en parlons ici, c’est que le MCP, associé à des agents IA, permet d’automatiser vos processus, d’optimiser l’usage de vos données et centraliser la connaissance métier.
Découvrez ici des illustrations concrètes d’équipes éclatantes qui combinent déjà MCP, agents IA et leurs logiciels métiers en automatisant leurs activités. Avec ces briques, elles voient émerger des gains mesurables (temps, fiabilité, prise de décision) et décupler leur impact sur leur marché.

Installez-vous bien confortablement, car ici, quand bien même le MCP bouleverse le paysage technologique, vous allez vous rendre compte que votre équipe possède déjà de précieux atouts pour mettre en musique ses propres processus automatisés grâce aux agents IA.

Amis “geek” passez votre chemin et allez voir notre précédent article plus technique. (MCP : quand l’IA redéfinit l’intégration, de la tuyauterie technique à l’avantage compétitif)

Jusqu’à présent, Google Data Commons est une plateforme open-source qui centralise et unifie des données statistiques publiques provenant d’organismes internationaux, gouvernementaux ou scientifiques, pour faciliter leur accès, leur analyse et leur utilisation par différents publics (chercheurs, journalistes, développeurs, étudiants, entreprises)[1]
La plateforme nettoie, aligne et organise l’information diffuse parmi de multiples sources sous forme de graphes de connaissances accessibles. Par exemple, avec une simple requête en langage naturel vous pouvez extraire des indicateurs démographiques, économiques ou environnementaux sur un pays ou une région et les consulter en un seul coup d’oeil.

serveur MCP : la donnée n’a plus qu’à bien se tenir

Avec cette initiative Google cherche à prouver qu’il est possible de “contrer les hallucinations des modèles d’intelligence artificielle en fournissant des données vérifiables”[2] et traçables ; sur le principe de fiabiliser les réponses des LLM en fiabilisant la donnée dont ils se nourrissent.

Désormais le MCP change la donne dans l’univers de l’IA (Intelligence Artificielle) et des API

L’abréviation MCP signifie Model Context Protocol. Un serveur MCP est une sorte de “commutateur universel” pour l’IA : il fournit un catalogue d’actions et de données accessibles à toute application intelligente (chatbot, assistant de pilotage, dashboard, etc.). Au lieu de devoir coder des passerelles spécifiques (API) entre chaque logiciel ou source d’information, les serveurs MCP se parlent entre eux pour se connecter à vos applications métier, à vos ressources et modèles de données. Ils sont capables de construire eux-mêmes les passerelles techniques et ensuite de les orchestrer au quotidien.
Et parfois s’il le faut, réparer les liaisons endommagées.

Pour autant, les API restent fondamentales. La révolution de MCP repose sur la standardisation des API. Simplement, désormais, la conception des API doit être pensée MCP-first, en introduisant un cadre universel, sécurisé et interopérable pour la communication machine–IA. L’API devient une brique modulaire dans un écosystème d’interconnexion universel, comme HTTP l’a été pour le Web.
Dans une architecture orientée MCP, le protocole crée un découplage net entre le client IA, le serveur métier et les ressources de données, ce qui permet à une même API de fonctionner de manière identique quel que soit le service utilisé (Azure, AWS ou sur site).[3] Concevoir MCP-first garantit donc une agnosticité multi‑cloud et une résilience accrue face aux changements d’infrastructure.

Le MCP, la techno qui nous manquait pour créer des ponts de données entre nos outils et automatiser les processus avec des Agents IA

Un serveur MCP (Model Context Protocol) est une innovation majeure qui a émergé fin 2024 chez Anthropic (la maison mère de Claude) pour permettre aux intelligences artificielles d’interagir avec un maximum d’outils numériques, grâce à un langage standardisé et sécurisé entre eux, et permettre d’opérer des actions concrètes dans le monde réel, donc dans votre métier au quotidien.

Le MCP repose sur une architecture en trois rôles [4]:

L’Hôte MCP = une interface ou une application IA de type Claude Desktop, Gemini, Custom GPTs ou agents de Windows AI Foundry etc., à travers laquelle vous posez vos questions en français courant,
Le Client MCP : composant intégré à l’Hôte, relaie votre demande à un ou plusieurs Serveurs MCP appropriés
Le Serveur MCP : exécute les actions nécessaires (traitement, recherche d’informations, commande logicielle…) en langage standardisé pour le service (l’outil) cible. Il renvoie les résultats à l’Hôte via le Client MCP (chemin retour) pour y formuler la réponse en langage naturel.

Par exemple, pour répondre à la question métier : “Quel est le taux de rotation de mon stock  de produit 1 ce mois-ci? ”, l’IA demande à son Client MCP d’interroger le serveur MCP connecté à la base de données logistique. Celui-ci rapporte en temps réel le pourcentage et dans votre interface de Chat vous voyez la réponse s’afficher en langage naturel, sans avoir eu besoin de recourir à des intégrations complexes.

Ils rendent les IA véritablement efficaces en les alimentant avec des données au fur et à mesure qu’elles apparaissent. Ils facilitent l’accès à des outils de développement pour des “non-geek” dans la mesure où des centaines de serveurs MCP open-source, capables de se connecter et se comprendre sans lancer de projet informatique, sont déjà disponibles et prêts à l’emploi (Google Cloud, GitHub, Notion, Spotify, Qdrant, etc.). Ils sont interopérables par essence et peuvent se connecter à une multitude d’outils interchangeables selon votre bon vouloir. Nativement sécurisé, ils offrent la possibilité de garder vos données en local, “d’appliquer des contrôles d’accès fins (ACL) et d’auditer les appels.“[5]

Serveur MCP + Agent IA : la donnée n’a plus qu’à bien se tenir

Vous voyez maintenant comment les frontières entre les outils s’effacent pour laisser circuler la donnée plus librement. Les serveurs MCP créent les ponts techniques pour ça, et savent le faire de manière dynamique. Grâce au langage naturel, que vous utilisez déjà avec les interfaces des LLM comme ChatGPT, Claude, Perplexity, Mistral &co…, les outils se comprennent. Tout cela est possible car nous nous trouvons au carrefour d’un faisceau de technologie qui arrivent à maturité toutes en même temps.

Avec l’arrivée du MCP, vous comprenez l’intérêt pour Google Data Commons, qui avec cette avancée technologique, prolonge son ambition de simplifier l’accès et la consommation des données que la firme met à disposition, s’ouvrant, du même coup et sans surprise, des ponts d’or en élargissant les usages et son public avec, grâce à la démocratisation de la génération automatisée de graphiques ou de rapports à partir du langage naturel et à la mise à disposition d’API et de librairies pour le développement de nouvelles possibilités de développement d’applications innovantes, notamment agentiques.

Oui, désormais avec les LLM, les serveurs MCP et les API de vos outils numériques, il devient de plus en plus facile (low code) de faire dialoguer vos logiciels entre eux. Et surtout, tous les ingrédients sont réunis pour permettre à des Agents IA d’orchestrer tout ou partie de vos processus-métier autour de scenarii bien ficelés.

Le MCP ouvre grandes les possibilités d’automatisation de vos processus opérationnels avec des Agents IA

Complétez la photo de famille de technologies avec les Agent IA et vous basculez dans le monde des automatisations opérationnelles, où ces derniers agissent en entité logicielle capable de s’intégrer dans votre environnement métier, de percevoir les données et les systèmes, de planifier et d’exécuter des actions complexes.
A partir du moment où le serveur MCP standardise les échanges entre vos solutions numériques, vous allez pouvoir vous en donner à coeur joie tant le champ d’applications est vaste dans votre métier. A vous d’imaginer vos processus et d’assurer leur exécution opérationnelle de bout-en-bout en identifiant là où cela a du sens d’automatisser.

Loin de vous en donner une liste exhaustive, voici quelques voies d’inspiration dans certaines fonctions support de l’entreprise.

Prenons le domaine du Marketing et Commercial : un agent IA peut analyser un flux de discussion avec des clients ou des prospects, qualifier des demandes dans votre CRM, déclencher des actions adaptées comme l’ouverture d’un ticket support, ou encore coordonner des tâches entre différents systèmes (ERP, gestion logistique …), lancer des campagnes marketing en mode A/B testing, publier sur vos réseaux sociaux, mesurer l’impact, et affiner la stratégie après chaque essai.

Côté Supply chain : l’Agent IA automatise des analyses de flux logistiques couplées aux conditions météo et à la disponibilité des stocks sur toute votre chaîne d’approvisionnement. A partir de sa base de connaissance extérieure et les données de votre entreprise, vous générez des ajustements que vous pouvez tester immédiatement, en dialoguant directement avec vos données. Vous accélérez votre vitesse d’optimisation avec une capacité de détection et anticipation des risques inégalées.

Pour vos Achats : Un agent IA interroge simultanément bases fournisseurs, historique de contrats et tendances du marché pour simuler différents scénarii d’approvisionnement, comparer les résultats, et recommander la tactique la plus avantageuse.

Dans cet exemple du Serveur MCP de Google Analytics, voyez le sens de l’histoire que les entreprises les plus malines vont prendre quand l’effacement des frontières entre les données leur permetteront de relier ces trois domaines. Voyez également comme votre donnée devient tangible et utile dès que l’on sait dialoguer avec elle.

Vidéo du MCP de Google Analytics montrant les possibilités immenses d’interroger votre donnée avec cette technologie

Vidéo du Serveur MCP Google Analytics en complément du MCP de Google Data Commons

Vos données d’Analytics sont précieuses. Serveur MCP + Agents IA : la donnée n’a plus qu’à bien se tenir ! Les Agents IA vont encore mieux vous aider à améliorer vos performances.

Les bénéfices pour votre entreprise à retenir en guise de conclusion

Les serveurs MCP facilitent la connexion entre les IA, notamment les grands modèles de langage (LLM), et les systèmes internes de l’entreprise tels que le CRM, SaaS, ERP, ou les bases de données. Autrefois, chaque intégration nécessitait des développements sur-mesure, ce qui contribuait à une fragmentation du système d’information (SI), rendant difficile la gestion et la valorisation des données . Les serveurs MCP standardisent cette communication via un protocole ouvert, permettant d’unifier et de sécuriser ces échanges, tout en réduisant la complexité technique .

En introduisant un protocole commun, MCP contribue à la démarche d’urbanisation de la donnée du SI (Système d’Information) de votre entreprise, en agissant sur la structuration, l’organisation et la maîtrise des flux de données pour qu’elles soient accessibles, cohérentes et exploitables à grande échelle.

Parce que la donnée circule de manière fluide, le même protocole MCP permet à l’intelligence artificielle d’expérimenter, apprendre, et transférer l’expérience sans redévelopper à chaque étape, il vous permet, en entreprise :

Une rapidité d’expérimentation accrue, le “test & apprentissage” devenant la norme plutôt qu’une exception
L’amélioration de la prise de décisions métiers, grâce à un meilleur accès à la donnée et à la capacité à explorer des scenarii, de les comparer entre eux et à retenir les meilleurs
Des processus métiers rationalisés, optimisés et unifiés parce que reposant sur la mutualisation de multiples sources indépendantes et des pans d’activité réellement automatisés.

L’arrivée des serveurs MCP offre une nouvelle voie pour les managers non techniciens : ils orchestrent la stratégie et l’expérimentation en temps réel, tandis que l’IA tire le meilleur parti du réseau d’outils métiers grâce à ce “langage universel du dialogue entre machines”.
Grâce à cette nouvelle technologie, les Agents IA s’ouvrent des possibilités étendues. Ils font basculer l’IA générative dans un rôle non plus seulement de compagnons-bureautique, mais celui de véritables orchestrateurs dans les processus opérationnels des entreprises. Ils prennent en charge des pans d’activités métier, faisant passer la donnée d’un outil numérique à l’autre, pour chaîner la production de travail de manière automatisée, là où elle peut l’être.