MCP (Model Context Protocol) : relier l’IA à vos logiciels
Le Model Context Protocol (MCP) standardise la connexion des modèles d’IA à vos logiciels et données. Fonctionnement, usages, sécurité et mise en place.
5 min de lecture
Agents IA · Ajaccio · Corse
Développement d’agent IA sur-mesure à Ajaccio, en Corse
Un agent IA prend en charge une tâche de bout en bout : il lit une demande, consulte vos outils, prépare le travail et vous le soumet avant d’agir. Step By Step développe des agents IA sur-mesure, limités à un périmètre clair, reliés à vos logiciels et entièrement traçables.
- Agents IA
- MCP
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- Supervision
Comprendre
De quoi est fait un agent IA ?
Un agent IA associe un grand modèle de langage à des outils, une mémoire et des règles. Le modèle raisonne ; le reste encadre ce qu’il peut faire. Voici les six briques que nous assemblons pour chaque agent.
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Un objectif
L’agent reçoit une mission formulée en langage courant : « prépare les relances des factures échues », « instruis ce dossier de demande ».
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Un plan
Le modèle de langage décompose la mission en étapes, choisit l’outil à utiliser à chaque étape et adapte la suite selon ce qu’il trouve.
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Des outils
Chaque action passe par un outil explicitement autorisé : lecture d’une base, appel d’API, serveur MCP, génération d’un document.
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Une mémoire
Règles internes, cas particuliers et historique utile sont conservés et fournis à l’agent pour ne pas recommencer de zéro à chaque tâche.
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Un point de validation
Avant toute action engageante (envoi, paiement, modification), l’agent présente son travail et attend l’accord d’une personne habilitée.
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Un journal
Chaque étape, chaque appel d’outil et chaque décision est consigné : on sait toujours ce que l’agent a fait et pourquoi.
Cas d’usage
Agents IA en entreprise : quelles tâches leur confier ?
Les agents IA sont les plus utiles sur les tâches variées qui demandent de croiser plusieurs sources et d’appliquer des règles, mais qui se répètent assez souvent pour justifier l’investissement. Voici les missions les plus courantes.
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Relances et suivi des paiements
Repérer les factures échues, vérifier l’historique des échanges et préparer des relances personnalisées, prêtes à être validées.
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Instruction de dossiers
Rassembler les pièces d’un dossier, contrôler qu’elles sont complètes et cohérentes, lister ce qui manque et rédiger la demande de compléments.
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Préparation de devis
Lire une demande client, retrouver les références et les conditions applicables, et préremplir un devis dans votre logiciel de gestion.
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Traitement des demandes entrantes
Qualifier une demande, consulter la fiche client, proposer une réponse et créer la tâche correspondante dans le bon outil.
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Contrôles et rapprochements
Comparer deux sources (relevé et comptabilité, commande et livraison) et produire la liste précise des écarts à examiner.
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Opérations informatiques
Inventaire, diagnostic ou mise à jour de serveurs, avec chaque commande présentée pour validation avant exécution.
Comparer
Agent IA ou automatisation classique : quelle différence ?
Une automatisation classique exécute un scénario fixe ; un agent IA poursuit un objectif et choisit ses étapes. Les deux sont complémentaires : le tableau ci-dessous aide à savoir lequel convient à votre tâche.
| Critère | Automatisation classique | Agent IA |
|---|---|---|
| Point de départ | Un déclencheur et un enchaînement fixe | Un objectif à atteindre |
| Étapes | Définies à l’avance, toujours identiques | Choisies par l’agent selon la situation |
| Cas imprévus | Le scénario s’arrête ou se trompe | L’agent adapte son plan ou demande de l’aide |
| Maintenance | Chaque changement d’outil impose de revoir le scénario | Les instructions évoluent en langage courant |
| Idéal pour | Les flux simples, très répétitifs | Les tâches variées qui demandent du jugement |
Pour les flux simples et très répétitifs, voyez notre page automatisation par l’IA.
Garde-fous
Un agent IA sûr par construction
La sécurité d’un agent ne repose pas sur la bonne volonté du modèle mais sur l’architecture : ce que l’agent ne peut pas atteindre, il ne peut pas le modifier. Nous appliquons quatre principes à chaque développement.
Moindre privilège
L’agent n’accède qu’aux outils et aux données nécessaires à sa mission, avec des droits en lecture seule partout où c’est possible.
Périmètre déclaré
Dossiers, applications et sites autorisés sont listés à l’avance ; le modèle ne peut pas élargir ce périmètre de lui-même.
Validation des actions
Les actions irréversibles ou engageantes passent par une validation humaine, présentée de façon claire et vérifiable.
Données minimisées
Seul l’extrait utile part vers le modèle, et les données sensibles peuvent être anonymisées avant l’envoi avec AIGuard.
Notre logiciel
AIKeep : un agent IA prêt à l’emploi, installé chez vous
AIKeep, le logiciel édité par le studio, applique ces principes à l’échelle de toute l’entreprise : installé sur vos postes Windows, il pilote comptabilité, banque, documents, applications et serveurs à partir d’instructions en langage naturel.
- Quatre voies d’accès : API et MCP, navigateur, code Python confiné, administration SSH
- Mode supervisé : chaque commande système validée avant exécution
- Exécution sur vos postes, données chiffrées au repos
Méthode
Comment nous développons votre agent IA
Le développement d’un agent IA commence par une mission bien choisie et se termine par une supervision continue. Entre les deux, l’évaluation sur des cas réels décide de la mise en service.
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Choisir la mission
Une tâche précise, fréquente et coûteuse en temps, dont on sait dire ce qu’est un travail bien fait.
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Définir le périmètre
Outils accessibles, données autorisées, actions interdites et points de validation : l’agent ne peut pas en sortir.
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Construire et évaluer
Développement de l’agent, tests sur des cas réels et sur des cas pièges, mesure de la qualité avant mise en service.
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Mettre en service et superviser
Déploiement progressif, consultation du journal, ajustement des instructions et extension à d’autres missions.
Premier échange offert
Quelle tâche confieriez-vous à un agent IA ?
Décrivez-nous la mission : nous vous répondons sous un jour ouvré avec une première analyse de faisabilité et les points de vigilance.
Intelligence artificielle
Nos autres expertises en intelligence artificielle
- Chatbot et assistant IA Un assistant qui répond à partir de vos propres contenus, sur votre site ou en interne.
- Automatisation par l’IA Courriels, documents, saisies : les tâches répétitives confiées à l’IA.
- Intégration de l’IA Les modèles de langage branchés à vos logiciels, à votre CRM ou à votre ERP.
- Logiciel sur-mesure ERP, CRM, SIRH, outils de gestion : un logiciel métier taillé pour vos process.
Blog
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FAQ
Questions fréquentes sur les agents IA
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA est un programme fondé sur un grand modèle de langage qui reçoit un objectif, décide des étapes pour l’atteindre et utilise des outils (bases de données, logiciels, documents) pour les réaliser. Contrairement à un chatbot, il agit ; contrairement à un script, il s’adapte à la situation.
Un agent IA peut-il agir sans contrôle ?
Il ne devrait pas, et nous ne le concevons pas ainsi. Chaque agent dispose d’un périmètre limité, d’outils explicitement autorisés et de points de validation : avant un envoi, un paiement ou une modification importante, il présente son travail et attend l’accord d’une personne.
Quels logiciels un agent IA peut-il utiliser ?
Tout logiciel qui expose une API ou un serveur MCP (Model Context Protocol) peut être relié à l’agent. Pour les services sans interface, l’agent peut piloter un navigateur sur des domaines autorisés. Nous développons les connecteurs manquants lorsque c’est nécessaire.
Quelle différence entre un agent IA et une automatisation classique ?
Une automatisation suit un scénario fixe, efficace pour les flux simples mais fragile face aux cas imprévus. Un agent IA raisonne à partir d’un objectif et choisit ses étapes. On combine souvent les deux : des automatisations pour le volume, un agent pour les cas qui demandent du jugement.
Comment savoir si un agent IA fait bien son travail ?
Par l’évaluation et le journal. Avant la mise en service, l’agent est testé sur un jeu de cas réels dont on connaît la bonne réponse. Ensuite, chaque action est consignée et des indicateurs de qualité sont suivis ; les erreurs servent à ajuster les instructions.
Quels modèles d’IA utilisez-vous pour vos agents ?
Nous choisissons le modèle selon la tâche, le coût et les garanties du fournisseur, notamment l’absence d’entraînement sur vos données. Nos agents et notre logiciel AIKeep s’appuient par exemple sur les modèles Claude d’Anthropic. L’architecture permet de changer de modèle sans tout redévelopper.