MCP : le piège de la réutilisation universelle dans l'IA spécialisée

Le concept de MCP (Machine-Comprehending Protocol) est souvent comparé à USB-C dans le domaine des agents d'intelligence artificielle, car il vise à offrir une standardisation qui permet aux systèmes de communiquer facilement, sans nécessiter une compréhension approfondie de leur fonctionnement interne. Cette analogie, bien qu’utile pour les produits grand public, peut devenir problématique lorsqu’elle est appliquée aux systèmes spécialisés. Les entreprises qui développent des agents généraux, comme les chatbots ou les assistants de codage, s’empressent d’intégrer le MCP, mais les équipes travaillant sur des agents verticaux spécialisés doivent se demander si cette approche est vraiment adaptée à leurs besoins. L’argument principal est que, contrairement aux ports USB-C externes, qui offrent une commodité universelle, l’utilisation de protocoles généraux pour les connexions internes d’un système, comme un SoC (System-on-Chip), peut entraîner une perte d’efficacité en termes de performance, d’espace et de consommation d’énergie. Les connexions spécialisées sont souvent plus optimisées pour des tâches précises. Cela soulève une question cruciale : est-ce que les outils spécifiques, conçus pour un agent particulier, devraient être standardisés en MCP pour faciliter leur réutilisation à l’avenir ? L’argument de réutilisabilité, fondamental dans la proposition de valeur du MCP, repose sur l’idée que chaque outil peut servir plusieurs applications. Cependant, cette logique ne s’applique pas à tous les types d’outils. Les outils de niveau API, qui encapsulent simplement des fonctions existantes, peuvent effectivement être réutilisés. En revanche, les outils de niveau « compétence », conçus pour des tâches spécifiques, comme la migration de base de données, sont trop optimisés pour un usage particulier et perdent leur pertinence dans d’autres contextes. Les outils dédiés aux agents verticaux, comme ceux d’un chatbot immobilier, sont encore plus spécialisés, intégrant des logiques propres à un domaine, ce qui limite fortement leur réutilisation. Un exemple concret illustre ce problème : une entreprise immobilière développe un chatbot pour le suivi des transactions. Elle cherche à réutiliser un outil de planification d’appointements déjà existant, mais découvre que ce dernier n’est pas adapté à ses besoins. Un autre outil, dédié à des visites, est créé, puis un troisième pour les évaluations de prêteurs. En peu de temps, plusieurs outils similaires mais distincts sont développés, chacun utilisable uniquement par un seul produit. Cela montre que, pour les agents spécialisés, la complexité réside dans l’intégration précise, et non dans la réutilisation. Cette situation reflète un dilemme classique en ingénierie : acheter ou construire. Le MCP n’est pas toujours la solution optimale, car les cas d’usage spécifiques nécessitent souvent des solutions adaptées. Il est donc important de comprendre les limites de ce protocole et de ne pas appliquer de manière aveugle les principes de standardisation à tous les systèmes. En résumé, le MCP a un réel potentiel pour simplifier la communication entre systèmes, surtout dans les produits grand public. Mais, pour les agents spécialisés, l’efficacité réside dans une intégration directe et personnalisée, plutôt que dans une standardisation excessive. Il s’agit donc de ne pas tomber dans le piège de la pensée de type « cargo cult », qui consiste à suivre aveuglément les tendances technologiques sans en comprendre les limites. Les experts du secteur soulignent que la flexibilité du MCP est précieuse, mais qu’elle ne doit pas remplacer la spécificité des outils dans les systèmes avancés. Les entreprises doivent évaluer soigneusement si l’adoption de MCP apporte un réel avantage ou si elle introduit des contraintes inutiles. Cette réflexion est essentielle pour garantir une innovation réelle et une architecture technique robuste.