Une vague de manœuvres stratégiques déferle sur le paysage de l’IA, centrée sur la standardisation, les protocoles et les écosystèmes qui sous-tendent l’intelligence artificielle et les agents intelligents.
Les mastodontes de la technologie sont profondément engagés dans cette bataille silencieuse mais intense. Chaque mouvement stratégique et dévoilement technologique recèle le potentiel de remodeler l’industrie de l’IA, reflétant une lutte profonde pour la domination et le contrôle sur l’avenir de l’IA et l’allocation de ses vastes avantages économiques.
Le Conflit des Colosses
Alors que l’attention du public est souvent attirée par la concurrence incessante en matière de paramètres de modèles et de mesures de performance, une compétition plus conséquente se déroule en coulisses.
En novembre 2024, Anthropic a franchi une étape audacieuse en introduisant le Model Context Protocol (MCP), une norme ouverte pour les agents intelligents.
Cette initiative a créé des remous importants, visant à établir un langage commun pour les interactions entre les grands modèles de langage (LLM) et les sources de données et outils externes. Elle cherchait à créer un système universel au sein du monde complexe des interactions de l’IA.
La démarche d’Anthropic a rapidement trouvé un écho dans l’industrie. OpenAI a rapidement annoncé sa prise en charge du MCP dans son Agent SDK, signifiant une reconnaissance de la valeur du MCP et une détermination à rester compétitif.
Google, une force dominante dans la technologie, s’est également joint à la mêlée. Le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, a confirmé l’intégration du MCP dans le modèle Gemini de Google et les kits de développement de logiciels, le saluant comme “devenant rapidement la norme ouverte pour l’ère des agents d’IA”.
Ces approbations de la part des leaders de l’industrie ont rapidement amplifié l’influence du MCP, le positionnant comme un point focal dans le domaine de l’IA.
Cependant, la concurrence s’est intensifiée. Lors de la conférence Google Cloud Next 2025, Google a dévoilé l’Agent2Agent Protocol (A2A), la première norme open-source pour l’interaction entre agents intelligents. L’A2A élimine les barrières entre les cadres et les fournisseurs existants, permettant une collaboration sécurisée et efficace entre les agents intelligents à travers différents écosystèmes. La démarche de Google a démontré ses prouesses techniques et ses capacités d’innovation dans l’IA, ainsi que son ambition dans la construction de l’écosystème de l’IA.
Ces actions des géants de la technologie ont mis au premier plan la concurrence dans l’IA et les agents intelligents, en se concentrant sur les normes de connexion, les protocoles d’interface et les écosystèmes. Dans un paysage mondial de l’IA qui est encore en évolution, le principe selon lequel “protocole équivaut à pouvoir” est devenu de plus en plus évident.
Quiconque contrôle la définition des normes de protocole de base à l’ère de l’IA a la possibilité de remodeler la structure de pouvoir de l’industrie mondiale de l’IA et de redistribuer ses avantages économiques.
Cela s’étend au-delà de la concurrence technique, s’intensifiant en un jeu stratégique qui définira les futures structures de marché et la croissance des entreprises.
Ports de Connexion des Applications d’IA
L’avancement rapide de la technologie de l’IA a entraîné l’émergence de grands modèles de langage (LLM) tels que GPT et Claude, qui présentent des capacités remarquables dans le traitement du langage naturel, la génération de texte et la résolution de problèmes.
Le potentiel de ces modèles réside dans leur capacité à interagir avec des données et des outils externes, en répondant à des défis du monde réel.
Cependant, l’interaction des modèles d’IA avec le monde extérieur a été entravée par la fragmentation et un manque de standardisation.
L’absence de normes et de protocoles unifiés oblige les développeurs à écrire un code de connexion spécifique pour chaque modèle d’IA et chaque plateforme lors de l’intégration de modèles d’IA avec diverses sources de données et outils.
Pour relever ces défis, le MCP a été créé. Anthropic compare le MCP à un port USB-C pour les applications d’IA, soulignant sa polyvalence et sa simplicité.
Comme le port USB-C, le MCP vise à établir une norme universelle qui permet à divers modèles d’IA et systèmes externes d’utiliser le même protocole, simplifiant et rationalisant le développement et l’intégration des applications d’IA.
Considérez un projet de développement logiciel. Avant le MCP, les développeurs devaient écrire un code de connexion complexe pour chaque référentiel de code et modèle d’IA afin d’analyser les référentiels de code de projet à l’aide d’outils d’IA.
Avec les outils d’IA basés sur le MCP, les développeurs peuvent plonger directement dans les référentiels de code de projet, analyser automatiquement les structures de code, comprendre les enregistrements de commit historiques et fournir des recommandations de code précises en fonction des exigences du projet. Cela améliore l’efficacité du développement et la qualité du code.
Le MCP se compose de deux composants principaux : le serveur MCP et le client MCP. Le serveur MCP agit comme un “gardien” des données, permettant aux développeurs d’exposer leurs données, qu’elles proviennent de systèmes de fichiers locaux, de bases de données ou d’API de services distants.
Le client MCP sert d’”explorateur”, construisant des applications d’IA qui se connectent à ces serveurs pour l’accès et l’utilisation des données. Le serveur MCP expose les données, et le client MCP les récupère et les traite, créant un pont entre l’IA et le monde extérieur.
La sécurité est essentielle lorsque les modèles d’IA accèdent à des données et des outils externes. Le MCP normalise les interfaces d’accès aux données, minimisant le contact direct avec les données sensibles et réduisant le risque de violations de données. Ses mécanismes de sécurité intégrés offrent une protection complète des données. Les sources de données peuvent partager sélectivement des données avec l’IA sous des contrôles de sécurité stricts, et l’IA peut relayer en toute sécurité les résultats à la source de données.
Par exemple, les serveurs MCP peuvent contrôler les ressources sans exposer d’informations sensibles telles que les clés API aux fournisseurs de technologie de grands modèles. Si un grand modèle est attaqué, l’attaquant ne peut pas obtenir ces informations critiques, isolant les risques et garantissant la sécurité des données.
Les avantages du MCP sont évidents dans ses applications pratiques et sa valeur dans divers domaines.
Dans le domaine de la santé, les agents intelligents peuvent se connecter aux dossiers médicaux électroniques des patients et aux bases de données médicales via le MCP, fournissant des suggestions de diagnostic préliminaires basées sur l’expertise des médecins.
Dans le domaine de la finance, les agents intelligents peuvent collaborer via le MCP pour analyser les données financières, surveiller les changements du marché et automatiser le trading d’actions, rendant les décisions d’investissement plus intelligentes et plus efficaces.
En Chine, les entreprises technologiques telles que Tencent et Alibaba ont également répondu en déployant activement des activités liées au MCP. La plateforme Bailian d’Alibaba Cloud offre des services MCP de cycle de vie complet, simplifiant le processus de développement des agents intelligents et réduisant le cycle de développement à quelques minutes. Tencent Cloud a publié le “Kit de développement d’IA”, qui prend en charge les services d’hébergement de plug-ins MCP, aidant les développeurs à créer rapidement des agents intelligents orientés métier.
Collaboration d’Agents Intelligents : un Accord de Libre-Échange
À mesure que le protocole MCP évolue, les agents intelligents passent du statut de simples chatbots à celui d’assistants d’action capables de résoudre des problèmes du monde réel. Les géants de la technologie construisent activement leurs propres “jardins clos” standard et écologiques. Contrairement au MCP, qui se concentre sur la connexion des modèles d’IA avec des outils et des données externes, le protocole A2A vise une collaboration de plus haut niveau entre les agents intelligents.
L’objectif du protocole A2A est de permettre aux agents intelligents de différentes sources et de différents fournisseurs de se comprendre et de travailler ensemble, accordant une plus grande autonomie et une plus grande flexibilité à la collaboration multi-agents. Ce concept peut être comparé à l’Organisation mondiale du commerce (OMC), qui vise à réduire les barrières tarifaires entre les pays.
Dans le monde des agents intelligents, différents fournisseurs et cadres sont comme des “pays” indépendants, et le protocole A2A est comme un “accord de libre-échange”. Une fois adoptés, ces agents intelligents peuvent rejoindre une “zone de libre-échange”, en utilisant un “langage” commun pour communiquer et collaborer de manière transparente, en réalisant des flux de travail complexes qu’un seul agent intelligent ne peut pas gérer seul.
La gestion des tâches est un élément central du protocole A2A. La communication entre les clients et les agents intelligents distants tourne autour de l’achèvement des tâches. Le protocole définit un objet “tâche”, que les agents intelligents peuvent achever rapidement pour les tâches simples. Pour les tâches complexes et à long terme, les agents intelligents communiquent pour synchroniser l’état d’achèvement des tâches en temps réel, assurant une progression fluide.
L’A2A prend également en charge la collaboration entre les agents intelligents. Plusieurs agents intelligents peuvent s’envoyer des messages contenant des informations contextuelles, des réponses ou des instructions d’utilisateur, leur permettant de travailler ensemble pour résoudre des problèmes complexes et accomplir des tâches difficiles.
Actuellement, le protocole A2A est pris en charge par plus de 50 grandes entreprises technologiques, dont Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce et SAP. Bon nombre de ces entreprises ont des liens avec l’écosystème Google.
Par exemple, Cohere est une startup indépendante spécialisée dans l’IA, fondée en 2019 par trois chercheurs qui travaillaient auparavant chez Google Brain. Elle a maintenu une étroite coopération technique avec Google Cloud pendant de nombreuses années, Google Cloud fournissant la puissance de calcul nécessaire à la formation des modèles. Atlassian, un fournisseur bien connu d’outils de collaboration d’équipe, a ses outils Jira et Confluence largement utilisés et collabore avec Google, certaines applications étant disponibles pour une utilisation dans les produits Google.
Alors que Google affirme que l’A2A complète le protocole de contexte de modèle MCP proposé par Anthropic, la valeur commerciale de l’A2A devrait continuer d’augmenter à mesure que de plus en plus d’entreprises s’y joignent, jouant un rôle de premier plan dans le développement de l’écosystème des agents intelligents et stimulant le changement et l’avancement de l’industrie.
Collaboration Ouverte ou Division Écologique ?
La concurrence entre le MCP et l’A2A met en évidence les différents points de vue des géants de la technologie concernant la chaîne de valeur de l’industrie de l’IA. Anthropic construit un modèle commercial de “données en tant que service” via le MCP, facturant les clients de niveau entreprise en fonction des appels d’API pour intégrer profondément les actifs de données internes aux capacités de l’IA. Google s’appuie sur le protocole A2A pour stimuler les abonnements aux services cloud, reliant la construction de réseaux de collaboration d’agents intelligents à la puissance de calcul, au stockage et à d’autres infrastructures de Google Cloud, formant un écosystème en boucle fermée de “protocole-plateforme-service”.
Au niveau de la stratégie de données, les deux font preuve d’intentions monopolistiques claires : le MCP accumule des données d’interaction approfondies dans les industries verticales en pénétrant profondément dans les noyaux de données d’entreprise, fournissant une source riche pour la formation de modèles personnalisés ; L’A2A capture des quantités massives de données de processus dans la collaboration inter-plateforme, alimentant en retour les modèles de recommandation publicitaire et d’analyse commerciale de base de Google.
Bien que les deux prétendent être open source, leurs stratégies de stratification technique contiennent des mécanismes cachés. Le MCP conserve des interfaces payantes pour les fonctions de niveau entreprise, et l’A2A guide les partenaires pour qu’ils donnent la priorité à l’accès à l’écosystème Google Cloud. En substance, les deux construisent des fossés techniques grâce à un modèle d’”infrastructure open-source + valeur ajoutée commerciale”.
Se tenant à la croisée des chemins de la transformation industrielle, les trajectoires d’évolution du MCP et de l’A2A remodèlent l’architecture sous-jacente du monde de l’IA. D’une part, l’émergence de protocoles standardisés accélère le processus de démocratisation technologique, permettant aux petits et moyens développeurs d’accéder à l’écosystème mondial via des interfaces unifiées, comprimant le cycle de déploiement des applications de niveau entreprise de plusieurs mois à quelques heures. D’autre part, si le système de protocoles dirigé par les géants forme un régime séparatiste, celaentraînera un effet accru d’îlots de données, des coûts de compatibilité technique élevés et pourrait même déclencher des jeux à somme nulle dans les “camps écologiques”.
Un impact plus profond réside dans la pénétration intelligente du monde physique : avec la croissance explosive des robots industriels, des terminaux de conduite autonome et des dispositifs intelligents médicaux, le MCP et l’A2A deviennent les “synapses neuronales” reliant l’intelligence virtuelle au monde physique.
Dans les scénarios de fabrication intelligente, les bras robotiques synchronisent les données sur l’état de fonctionnement en temps réel via des interfaces standardisées, les modèles d’IA optimisent dynamiquement les paramètres de production et construisent une intelligence en boucle fermée de “perception-décision-exécution”. Dans le domaine médical, la collaboration en temps réel des robots chirurgicaux et des modèles de diagnostic permet à la médecine de précision de passer du concept à la pratique clinique. Le cœur de ces changements est que la valeur stratégique des normes de protocole en tant qu’”infrastructure numérique” dépasse la technologie elle-même, devenant la clé pour déverrouiller une économie intelligente de mille milliards de dollars.
Cependant, les défis restent importants : les exigences de niveau milliseconde pour la performance en temps réel des protocoles dans le contrôle industriel et les normes strictes pour la protection de la vie privée des données médicales forcent l’évolution continue du système de protocoles.
Lorsque la concurrence technologique et les intérêts commerciaux sont profondément liés, l’art d’équilibrer l’ouverture et la fermeture devient essentiel. Peut-être que ce n’est qu’en établissant un mécanisme de cogestion standard intersectoriel que nous pourrons éviter de répéter les erreurs de la “guerre des écartements de rails” et réaliser véritablement l’idéal technique de “l’Internet de tout”.
Dans ce jeu de pouvoir silencieux, la compétition entre le MCP et l’A2A est loin d’être terminée. Ils sont à la fois des produits de l’innovation technologique et des vecteurs de stratégies commerciales, écrivant conjointement un chapitre clé dans la transition de l’industrie de l’IA de “l’intelligence unique” à la “synergie écologique”.
En fin de compte, l’orientation de l’industrie est déterminée non seulement par les avantages technologiques, mais aussi par les choix de valeurs concernant l’ouverture, le partage et le gagnant-gagnant écologique, qui est la “norme de protocole” la plus fondamentale de l’ère de l’IA.