Modèle de protocole contextuel démystifié : Pourquoi le MCP est partout

Qu'est-ce que le protocole MCP (Model Context Protocol) et pourquoi en parle-t-on soudainement partout ? Comment support 'avenir de l'IA agentique ? Et que se passe-t-il pour les entreprises qui ne le mettent pas en œuvre ?

En bref, MCP est la nouvelle norme universelle qui relie l'IA à un contexte commercial fiable, alimentant ainsi l'essor de l'IA agentique. Les organisations qui l'ignorent risquent de se retrouver avec des informations lentes et peu fiables, tandis que leurs concurrents prennent un avantage décisif.

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

Des conseils d'administration aux ateliers, l'IA est en train de réécrire la façon dont les entreprises découvrent des informations, résolvent des problèmes et planifient leur avenir. Pourtant, même les modèles d'IA les plus avancés sont confrontés à un défi majeur. Sans accès à des informations précises et contextualisées, leurs réponses peuvent s'avérer insuffisantes, car elles sont génériques et manquent d'informations essentielles.

C'est là que le MCP entre en jeu. Le MCP est une norme qui émerge rapidement et qui donne aux applications alimentées par l'IA, comme les assistants à grands modèles de langage (LLM), la possibilité de se connecter à un contexte commercial structuré et en temps réel par l'intermédiaire d'un graphe de connaissances.

Pensez à MCP comme à un GPS pour l'IA. Il guide les modèles directement vers les informations les plus pertinentes et les plus fiables. Au lieu de créer des intégrations personnalisées pour chaque outil ou jeu de données, les entreprises peuvent utiliser MCP pour donner aux applications d'IA un accès sécurisé et normalisé aux informations dont elles ont besoin.

Le résultat ? Des systèmes d'IA qui vont au-delà des réponses génériques pour fournir des réponses ancrées dans la réalité unique et actuelle de l'entreprise.

L'importance du MCP pour les entreprises

L'essor des analystes de données IA, qui sont des assistants alimentés par le LLM qui traduisent les questions en langage naturel en requêtes de données structurées, rend le MCP essentiel. Contrairement aux outils d'analyse traditionnels qui nécessitent des compétences en SQL ou une expertise en tableau de bord , un analyste de données IA permet à quiconque de simplement poser des questions et d'obtenir des résultats.

Ces questions peuvent être axées sur l'entreprise, par exemple :

• Qu'est-ce qui explique l'augmentation du taux d'attrition des clients ?
• Quel a été l'impact des retards de Chaîne d'approvisionnement sur le chiffre d'affaires du dernier trimestre ?
• Les promotions saisonnières améliorent-elles la rentabilité ?

Pour répondre à ces questions, il faut plus que des statistiques. Il faut des informations contextuelles tirées de sources de données multiples et actuelles.

Le MCP garantit que les analystes de données d'IA peuvent :

• Converser naturellement. Les utilisateurs posent des questions dans un langage simple.
• Des réponses ancrées dans le contexte. MCP optimise les graphes de connaissances en fonction du contexte.
• Être accessible à tous les utilisateurs. Aucune expertise en codage ou en science des données n'est nécessaire.
• Fournir des informations orientées vers l'action. Fournir des réponses auxquelles les dirigeants peuvent se fier.

En bref, MCP est le pont entre les décideurs et la complexité technique des données d'entreprise.

Les avantages commerciaux du MCP

La valeur de l'IA ne réside pas dans la production d'une réponse. Il s'agit de générer la bonne réponse. MCP rend cela possible en normalisant la façon dont l'IA se connecte au contexte de l'entreprise, en transformant les données en informations précises, exploitables et fiables.

Les principaux avantages du MCP sont les suivants

• Précision accrue. L'IA reflète des données commerciales actuelles et fiables.
• évolutivité dans tous les domaines. Chaque fonction de l'entreprise, telle que la finance, les opérations et le marketing, conserve son propre contexte personnalisé.
• Réduction de la complexité de l'intégration. Un cadre standard remplace les constructions personnalisées et coûteuses.
• Une flexibilité à l'épreuve du temps. MCP assure la continuité au fur et à mesure de l'émergence de nouveaux modèles et plateformes IA.
• Une plus grande confiance dans les décisions. Les dirigeants agissent sur la base d'informations qui reflètent les conditions réelles de l'entreprise.

Avec MCP, les organisations passent d'une IA impressionnante à une IA indispensable.

Graphes de connaissances : Le cœur du MCP

Les graphes de connaissances, qui sont des cartes structurées des entités commerciales et de leurs relations, sont au cœur de MCP. Ils ne se contentent pas de stocker des données. Ils fournissent un contexte.

Par exemple :

• Un client n'est pas un simple enregistrement. Il est lié à des commandes, à des tickets d'support et à un statut de fidélité.
• Un produit n'est pas seulement une unité de stock. Il est lié à des fournisseurs, à des canaux de vente et à des indicateurs de performance.

En exploitant ces connexions, l'IA peut répondre non seulement à ce qui s'est passé, mais aussi à la raison de ce qui s'est passé et à ce qui est susceptible de se produire ensuite.

Le succès continu grâce à MCP

Les organisations qui mettent MCP en pratique et le support avec un graphe de connaissances peuvent créer, gérer et exporter des graphes de connaissances spécifiques à un domaine directement vers les serveurs MCP.

En adoptant la bonne approche en matière de MCP, les organisations y gagnent :

• Contexte spécifique au domaine. Chaque unité opérationnelle construit son propre graphique.
• Accès instantané à l'IA. MCP fournit des points d'entrée sécurisés et normalisés aux données.
• Mises à jour dynamiques. Des mises à jour permanentes permettent d'actualiser les informations au fur et à mesure que les conditions évoluent.
• Intelligence à l'échelle de l'entreprise. Les entreprises ne mettent pas seulement à l'échelle les données, mais aussi l'intelligence contextuelle à l'échelle de l'entreprise.

MCP ne se contente pas d'améliorer l'IA. Il transforme l'IA d'un outil utile en un avantage critique pour l'entreprise.

Prise en charge de cas d'utilisation réels à l'aide de données prêtes pour l'IA

Les données prêtes pour l'IA jouent un rôle essentiel dans l'obtention de résultats rapides et fiables. Grâce à ces données et au MCP alimenté par un graphe de connaissances, les organisations peuvent fournir des résultats mesurables dans des domaines tels que :

• Finance. Expliquez rapidement les écarts de revenus en reliant les données comptables, commerciales et de marché.
• Chaîne d'approvisionnement. Répondez à des questions telles que "Quels sont les fournisseurs qui présentent le plus de risques pour les objectifs de production ?" grâce à des informations contextuelles sur les performances, les délais et la qualité.
• Service à la clientèle. Recommander des stratégies personnalisées en utilisant les données de l'historique des achats, les dossiers de service et en analyse des sentiments.
• Dirigeants. Fournir des informations plus rapides et plus fiables pour agir de manière décisive sur des marchés dynamiques.

A une époque où la bonne réponse au bon moment peut définir le leadership sur le marché, MCP s'assure que l'IA fournit des informations précises, exploitables et alignées sur la réalité actuelle de l'entreprise. De la salle de conférence à l'atelier, MCP aide les organisations à optimiser l'IA pour la prise de décision et les cas d'utilisation.

Pour en savoir plus, regardez une courte vidéo sur le MCP pour les applications d'intelligence artificielle.

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.