Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), de nouveaux acronymes émergent constamment, créant une certaine confusion. Parmi eux, le Model Context Protocol (MCP) prend progressivement de l’ampleur, notamment suite à la conférence Google Cloud Next, suscitant un vif intérêt. Alors, qu’est-ce que le MCP exactement ? Et pourquoi est-il si crucial pour l’avenir de l’IA ?
L’Origine et la Définition du MCP
Le MCP, initialement proposé par Anthropic, pionnier dans le domaine de l’IA, en novembre 2024, vise à résoudre les difficultés rencontrées par les entreprises et les développeurs lors de l’accès aux données dispersées dans différents référentiels. En termes simples, le MCP offre une approche standardisée pour connecter les modèles d’IA à diverses sources de données et outils, évitant ainsi les complications liées à la conception et au déploiement de multiples solutions d’intégration.
Rita Kozlov, vice-présidente des produits chez Cloudflare, compare le MCP au protocole HTTP du début des années 1990, soulignant son potentiel de transformer radicalement la manière dont les individus, les entreprises et les services interagissent, et de donner naissance à de nouveaux modèles économiques.
Le site officiel du MCP le compare quant à lui à un port USB-C pour les applications d’IA, offrant une méthode standardisée pour connecter des appareils à divers périphériques et accessoires, simplifiant ainsi le processus d’accès aux données.
Le MCP, un Catalyseur pour l’IA
La portée du MCP dépasse largement la simple simplification de l’accès aux données. Il est destiné à devenir un outil essentiel pour stimuler le développement futur des agents d’IA. Kozlov souligne que le MCP permettra aux agents d’IA de fonctionner de manière plus autonome et d’accomplir des tâches au nom des utilisateurs.
À l’ère des agents d’IA, il est nécessaire de former et de déployer des IA spécialisées capables de résoudre des problèmes complexes. Pour atteindre cet objectif, les agents d’IA doivent être en mesure d’accéder aux données pertinentes provenant de divers systèmes back-end au moment opportun. Amin Vahdat, vice-président et directeur général de Google Cloud Machine Learning, des systèmes et du cloud, explique que ces systèmes back-end comprennent des bases de données et des systèmes de stockage de données tels qu’AlloyDB, Cloud SQL et Google Cloud Spanner.
De plus, Ben Flast, directeur de la gestion des produits chez MongoDB et expert en IA de l’entreprise, estime que le MCP peut également extraire des données des API REST ou de tout service proposant une interface programmable publique.
Flast souligne que le MCP jouera deux rôles principaux dans le développement de l’IA. Tout d’abord, dans le développement d’agents, le MCP sera utilisé pour faciliter l’accès aux données nécessaires à la génération de code et à l’automatisation. Ensuite, le MCP peut également fournir aux agents et aux grands modèles de langage (LLM) en cours d’exécution les informations contextuelles nécessaires, permettant ainsi à l’IA d’interagir avec divers systèmes.
Flast ajoute que l’enjeu actuel est de déterminer précisément ce que les agents doivent extraire des bases de données d’applications, par exemple, le type de stockage ou de capacités de mémoire dont ils ont besoin pour répondre aux exigences de performance.
Connecter l’IA grâce au MCP
Les agents d’IA ont non seulement besoin d’un apport continu de données, mais également de communiquer entre eux. Le MCP peut être utilisé pour faciliter l’interconnexion des agents. Kozlov souligne que certains développeurs ont déjà commencé à créer des agents capables d’utiliser le MCP pour ‘dialoguer’ avec d’autres agents.
Parallèlement, Google Cloud a également proposé sa propre norme, le protocole Agent2Agent (A2A). Vahdat explique que le MCP et A2A sont complémentaires. Le MCP permet d’accéder aux données de manière standardisée et ouverte, tandis que A2A permet l’interopérabilité entre différents agents. Le MCP peut être considéré comme une connexion modèle-données, tandis que A2A peut être considéré comme une connexion agent-agent. Combiner les deux facilite la construction d’agents plus puissants et plus efficaces.
La Courbe d’Adoption du MCP
Bien que le protocole MCP soit encore récent, Kozlov et Flast affirment qu’il gagne rapidement en popularité, à l’instar d’autres technologies dans le domaine de l’IA.
Flast souligne que même le plus grand concurrent d’Anthropic, OpenAI, a décidé d’ajouter la prise en charge du MCP. Bien que le protocole n’ait été publié qu’en novembre 2024, des milliers de serveurs MCP ont déjà été construits.
Cloudflare a également récemment rejoint les rangs des serveurs MCP, en ajoutant une fonctionnalité de serveur MCP distant à sa plateforme de développement. Kozlov conclut que Cloudflare agit ainsi pour permettre aux développeurs et aux organisations de prendre de l’avance et de se préparer à l’avenir du MCP, car ils s’attendent à ce qu’il s’agisse d’un nouveau mode d’interaction important, à l’instar de l’internet mobile.
En résumé, le MCP, en tant que force émergente dans le domaine de l’IA, possède un potentiel considérable. Il simplifie l’accès aux données, habilite les agents d’IA et favorise l’interconnexion entre les IA. Avec le développement et l’amélioration continus du MCP, nous avons des raisons de croire qu’il jouera un rôle de plus en plus important dans le développement futur de l’IA.
Exploration Approfondie des Détails Techniques du MCP
Pour mieux appréhender le MCP, il est nécessaire d’examiner de plus près ses aspects techniques. Le cœur du MCP réside dans son protocole standardisé, qui définit la manière dont les modèles d’IA interagissent avec diverses sources de données. Ce protocole comprend plusieurs composantes clés :
- Connecteurs de données : Les connecteurs de données sont les composantes centrales du MCP, responsables de la connexion des modèles d’IA à différentes sources de données. Les connecteurs de données peuvent prendre en charge diverses sources de données, notamment les bases de données, les API et les systèmes de fichiers.
- Transformateurs de données : Les transformateurs de données sont chargés de convertir les données provenant de différentes sources dans un format compréhensible par les modèles d’IA. Les transformateurs de données peuvent effectuer diverses opérations de transformation de données, notamment la conversion de types de données, la conversion de formats de données et le nettoyage des données.
- Gestion des métadonnées : La gestion des métadonnées est responsable de la gestion des informations de métadonnées associées aux sources de données. Les informations de métadonnées comprennent le nom, la description, l’emplacement et les autorisations d’accès de la source de données.
Grâce à ces composantes, le MCP permet une connexion fluide entre les modèles d’IA et diverses sources de données, simplifiant ainsi le processus d’accès aux données.
Scénarios d’Application du MCP
Les scénarios d’application du MCP sont très vastes et peuvent être appliqués à diverses applications d’IA. Voici quelques exemples typiques :
- Traitement du langage naturel : Dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN), le MCP peut être utilisé pour connecter de grands modèles de langage (LLM) à diverses sources de données textuelles, améliorant ainsi les performances des LLM. Par exemple, un LLM peut être connecté à une base de données d’articles de presse, à des sources de données de médias sociaux et à des sources de données d’avis clients, ce qui permet au LLM de mieux comprendre et de générer du texte.
- Vision par ordinateur : Dans le domaine de la vision par ordinateur, le MCP peut être utilisé pour connecter des modèles de reconnaissance d’images à diverses sources de données d’images, améliorant ainsi la précision des modèles de reconnaissance d’images. Par exemple, un modèle de reconnaissance d’images peut être connecté à une base de données d’images, à des caméras et à des flux vidéo, ce qui permet au modèle de reconnaissance d’images de mieux identifier les images.
- Systèmes de recommandation : Dans le domaine des systèmes de recommandation, le MCP peut être utilisé pour connecter des modèles de recommandation à diverses sources de données de comportement des utilisateurs et à des sources de données de produits, améliorant ainsi la personnalisation des systèmes de recommandation. Par exemple, un modèle de recommandation peut être connecté à l’historique de navigation des utilisateurs, à l’historique d’achat et aux données d’attributs des produits, ce qui permet au système de recommandation de recommander plus précisément les produits qui intéressent les utilisateurs.
- Analyse financière : Dans le domaine de l’analyse financière, le MCP peut être utilisé pour connecter des modèles d’analyse financière à diverses sources de données financières, améliorant ainsi la précision de l’analyse financière. Par exemple, un modèle d’analyse financière peut être connecté aux données des marchés boursiers, aux données des indicateurs économiques et aux données des états financiers des entreprises, ce qui permet au modèle d’analyse financière de prédire plus précisément les tendances du marché.
Défis et Évolution Future du MCP
Bien que le MCP présente un potentiel considérable, il est également confronté à certains défis. Voici quelques-uns des principaux défis :
- Normalisation : Le MCP reste un protocole émergent qui doit être davantage normalisé afin de garantir l’interopérabilité entre les produits de différents fabricants.
- Sécurité : Le MCP doit fournir des mécanismes de sécurité robustes pour protéger la sécurité des sources de données et empêcher tout accès non autorisé.
- Performance : Le MCP doit fournir un accès aux données performant pour répondre aux besoins des applications d’IA.
Pour relever ces défis, les orientations futures du développement du MCP comprennent :
- Normalisation accrue : Promouvoir le processus de normalisation du MCP afin de garantir l’interopérabilité entre les produits de différents fabricants.
- Renforcement de la sécurité : Renforcer la sécurité du MCP en fournissant des mécanismes de sécurité robustes pour protéger la sécurité des sources de données.
- Amélioration des performances : Améliorer les performances du MCP en fournissant un accès aux données performant pour répondre aux besoins des applications d’IA.
- Élargissement des scénarios d’application : Élargir les scénarios d’application du MCP en l’appliquant à davantage d’applications d’IA.
En conclusion, le MCP, en tant que force émergente dans le domaine de l’IA, possède un potentiel considérable. Avec le développement et l’amélioration continus du MCP, nous avons des raisons de croire qu’il jouera un rôle de plus en plus important dans le développement futur de l’IA.