Il fut un temps où l’intégration des systèmes d’information relevait presque de l’artisanat. Cette année à vu le jour d’un nouveau protocole prometteur. Regardons de plus près cette actualité technologique du MCP : nouveau standard d’automatisation IA, les opportunités qu’il ouvre et ses promesses concrètes déjà opérantes.
Sitôt apparu, sitôt ce MCP : nouveau standard d’automatisation IA a provoqué un coup d’accélérateur spectaculaire dans le développement de l’IA.
Dans mon mémoire au CNAM, j’expliquais comment les architectures SOA, les ESB, les ETL avaient cherché à répondre au problème du « spaghetti d’API » : multiplier les connecteurs entre applications, au risque de perdre en cohérence et en robustesse. La solution ? Mettre en place des formats pivots, des convertisseurs, des standards communs. Ces briques ont permis de rationaliser le dialogue entre systèmes, mais elles restaient lourdes, coûteuses, et dépendantes d’équipes spécialisées. Derrière la technique se cachait un enjeu plus profond : donner aux organisations la capacité de se transformer plus vite que leurs concurrentes. Aujourd’hui, avec l’arrivée du Model Context Protocol cet enjeu stratégique trouve un nouvel horizon, où il révolutionne le dialogue entre les Systèmes Techniques (ST).
MCP : nouveau standard pour l’automatisation IA et langage commun pour les agents IA
En 2024, Anthropic a introduit MCP, un protocole conçu pour résoudre le problème du MxN : pour M systèmes et N applications, il fallait historiquement développer M×N connecteurs. MCP simplifie cette équation en unifiant le langage : chaque système ne parle plus qu’une fois, dans une langue commune.
Concrètement, le MCP joue le rôle de pivot moderne :
Il réduit les coûts et la complexité des intégrations.
Il permet une découverte dynamique des outils et services disponibles.
Il rend possible la constitution d’écosystèmes d’agents IA interopérables, capables de collaborer et non plus seulement de s’échanger des données.
Autrement dit, le MCP : nouveau strandard pour l’automatisation IA, déplace la question de l’intégration vers un autre registre : celui de l’automatisation intelligente au service du business.
Trois exemples concrets (avec impact business) ayant recours au MCP : comme standard d’automatisation IA
Exemple #1 : Notion + IA générative : simplifier la création de valeur documentaire
En quelques minutes, via MCP, il devient possible de demander à Notion :
de créer une base de données,
de générer une interface de consultation,
et même de rédiger automatiquement la documentation associée.
👉 Impact business : réduire le temps passé à structurer l’information, libérer du temps pour l’analyse et la décision, et offrir une meilleure traçabilité. Dans une organisation, cela signifie moins d’énergie sur la tuyauterie, plus sur l’innovation et le client.
Exemple #2 : Pipedrive + N8n : transformer l’IA en copilote commercial
J’ai connecté Pipedrive, mon CRM, à MCP via N8n. Concrètement, cela me permet :
de transformer automatiquement un mail reçu en tâches commerciales dans Pipedrive,
de garder une mémoire locale des échanges,
et d’automatiser la génération de comptes rendus.
👉 Impact business : un gain direct en efficacité commerciale. Les commerciaux passent moins de temps à saisir des informations et plus de temps à développer la relation client. La donnée CRM devient plus fiable, et l’organisation gagne en réactivité dans ses cycles de vente.
Exemple #3 : Veille GitHub automatisée : capter l’innovation au fil de l’eau
Avec MCP, j’ai pu orchestrer un workflow complet :
collecter automatiquement les projets émergents sur GitHub,
les filtrer,
demander à une IA générative de produire une synthèse et une notation selon mes propres critères,
stocker le tout dans Notion.
👉 Impact business : transformer une masse d’information brute en veille stratégique exploitable. Là où une équipe mettrait des jours à analyser ces flux, MCP permet de rester à l’affût des innovations et d’adapter sa roadmap produit en temps réel.
L’enjeu stratégique : gouvernance, compétitivité, raison d’être
Ces exemples ne sont pas seulement des démonstrations techniques. Ils traduisent un mouvement de fond : l’intégration n’est plus une affaire de connecteurs, mais une capacité stratégique.
Réduction des coûts et du temps d’intégration : les ressources sont réaffectées à l’innovation.
Agilité organisationnelle : chaque nouvel outil devient un atout activable quasi instantanément.
Robustesse informationnelle : la donnée circule dans un cadre gouverné, cohérent et sécurisé.
Avantage compétitif : les entreprises capables d’activer ces synergies plus vite que leurs concurrents créeront un écart décisif.
Comme le rappelle Gouvernance de l’information, un océan bleu, la donnée n’est pas seulement un passif à protéger, mais un actif à valoriser. MCP, en normalisant l’interaction entre IA et systèmes, fait de cette vision une réalité tangible.
De SOA à MCP : un héritage qui devient futur
MCP est, en un sens, l’héritier des SOA et des ESB que nous mettions en place hier. Mais là où ces architectures cherchaient à transporter des données, MCP transporte des intentions. Là où il fallait des armées d’intégrateurs, MCP ouvre la voie à des agents orchestrateurs capables de bâtir des workflows en quelques heures.
Nous ne parlons plus de tuyauterie technique, mais d’une infrastructure cognitive : un socle où humains et machines co-construisent l’intelligence collective.
Le client / serveur MCP : nouveau standard pour l’automatisation IA, en passe de s’imposer dans les écosystèmes numériques ?
Thomas Malone (MIT) parle de superminds : des collectifs hybrides où la valeur émerge de la combinaison des cerveaux humains et des capacités computationnelles. MCP, en donnant aux IA une langue commune, est la colonne vertébrale de ces superminds.👉 MCP n’est pas qu’un protocole technique. C’est le chaînon manquant entre les architectures SOA d’hier et les agents IA d’aujourd’hui. Une convergence qui transforme la gouvernance de l’information en levier de compétitivité et redonne aux organisations une raison d’être tournée vers la valeur créée, pas seulement vers la contrainte technique.
