Les grandes entreprises technologiques créent des normes ouvertes pour faciliter l’interopérabilité des agents d’IA
Les entreprises sont confrontées à une accélération rapide de l’adoption de l’IA, et pas seulement des outils isolés, mais des agents d’IA spécifiques à une tâche qui automatisent, exécutent et améliorent les flux de travail d’une manière que les systèmes traditionnels ne peuvent pas. Le problème, c’est que chaque fournisseur a sa propre pile propriétaire, et que ces piles ne communiquent pas toujours entre elles. Résultat ? Des systèmes fragmentés et des opérations inefficaces. C’est là que les normes ouvertes entrent en jeu.
À l’heure actuelle, les grandes entreprises technologiques prennent des mesures pratiques : elles créent des protocoles communs pour permettre aux agents d’intelligence artificielle de travailler ensemble, quel que soit leur concepteur. Il ne s’agit pas d’idéalisme. Il s’agit de réalisme technique. L’interopérabilité au niveau des agents signifie que les entreprises gagnent en rapidité, en évolutivité et en rentabilité sans être enfermées dans les contraintes des fournisseurs. Plus la base est unifiée, plus vous pouvez être innovant.
Pour les dirigeants de C-suite, ce changement se traduit par l’optionnalité. Si vous construisez un écosystème d’agents d’IA, que ce soit dans le domaine de la finance, du commerce, de la logistique ou des opérations clients, vous voulez que ces systèmes s’intègrent et évoluent sans qu’il soit nécessaire de les reconstruire entièrement chaque fois qu’un outil change. Les normes ouvertes créent une couche de cohérence. Elles garantissent qu’à mesure que votre organisation gagne en complexité, elle ne devient pas chaotique.
Le protocole MCP s’est imposé comme une norme clé pour l’interopérabilité des agents d’intelligence artificielle.
Le protocole MCP (Modular Components Protocol) n’est pas une simple spécification. Il est en train de devenir la norme qui compte. Anthropic l’a publié fin 2024 et, en moins d’un an, il a déjà été adopté par Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini et Agentforce 3 de Salesforce. Ce genre d’élan ne se produit pas sans qu’il y ait un réel besoin à satisfaire.
Que fait MCP ? Il garantit que les agents d’intelligence artificielle, quel que soit l’endroit où ils sont développés ou déployés, peuvent fonctionner dans un cadre commun. Cela réduit le temps de développement. Il améliore l’intégration. Et surtout, cela permet aux systèmes d’être à l’épreuve du temps. Vous n’avez pas besoin de miser sur le bon fournisseur unique, vous pouvez construire en sachant que votre architecture évoluera avec l’écosystème.
Jim Zemlin, directeur exécutif de la Fondation Linux, a été très clair : « En l’espace d’un an, MCP, AGENTS.md et goose sont devenus des outils essentiels pour les développeurs qui construisent cette nouvelle classe de technologies agentiques. » Ce n’est pas du bruit. Il s’agit d’une infrastructure qui se forme en temps réel.
Si vous occupez un poste de direction, cela devrait être le signe de deux choses. Tout d’abord, le MCP aligne les principaux acteurs. Deuxièmement, si vous développez des capacités d’IA en interne ou par l’intermédiaire de partenaires, l’adoption du MCP vous permet de ne pas réinventer la tuyauterie à chaque nouveau déploiement. La normalisation n’est pas restrictive. Elle vous permet de construire à grande échelle sans rompre la continuité.
L’AAIF a été créé afin d’alimenter un écosystème de sources ouvertes pour les normes relatives aux agents d’intelligence artificielle.
La manière dont l’infrastructure de l’IA est gérée est en train de changer. La Fondation Linux lance l’AAIF, la Fondation pour l’IA agentique, afin d’assurer une surveillance ouverte et neutre des outils qui façonnent les agents d’IA de la prochaine génération. Il ne s’agit pas d’un contrôle central. Il s’agit de s’assurer que les cadres utilisés par tous sont transparents, stables et conçus pour évoluer.
Des projets comme MCP, AGENTS.md, et goose sont en train d’être consolidés dans le cadre de l’AAIF. Il ne s’agit pas d’outils mineurs, mais de composants essentiels sur lesquels les développeurs s’appuient pour construire des systèmes agentiques. Leur donner un foyer commun sous une gouvernance ouverte accélérera l’adoption et réduira la fragmentation. Plus important encore, les entreprises bénéficieront d’une fiabilité à long terme. Les normes ne tiennent pas si elles changent à chaque version. L’AAIF permet de verrouiller cette cohérence fondamentale.
Si vous êtes un chef d’entreprise et que vous avez l’intention de développer l’IA dans votre organisation, l’AAIF vous indique clairement la voie à suivre. L’infrastructure agnostique vis-à-vis des fournisseurs est en train de devenir une attente, et non plus une exception. S’appuyer sur des spécifications ouvertes et soutenues par la communauté signifie que vous construisez sur une plateforme conçue pour évoluer avec les besoins du marché et les changements technologiques. Cela permet une mise en œuvre durable au sein d’équipes, d’outils et d’unités commerciales divers, sans attendre qu’un seul fournisseur prenne le pas sur l’autre.
Les entreprises de divers secteurs intègrent de plus en plus d’agents d’IA pour améliorer le service à la clientèle et rationaliser les opérations
L’adoption est en cours. Les entreprises ne sont plus à l’écart. Le commerce de détail, la finance, les biens de consommation et d’autres secteurs intègrent des agents d’IA directement dans les opérations pour résoudre des problèmes réels. Ces agents ne sont pas de simples automates d’arrière-plan, ce sont des systèmes d’aide à la décision, des moteurs de service à la clientèle et des optimiseurs de processus internes. Ils prennent en charge des tâches qui prenaient auparavant des heures ou des jours et les exécutent quasiment en temps réel.
Walmart en est un bon exemple. L’entreprise a déployé ce qu’elle appelle des « super agents », qui ne se contentent pas de répondre aux questions des clients, mais les guident, aident les fournisseurs et consolident les données provenant de l’ensemble de la chaîne. Ces agents réduisent les frictions et débloquent de nouveaux types d’efficacité à grande échelle. Il ne s’agit pas d’un programme pilote, mais d’un programme de production.
Ce que cela nous apprend est simple : Les agents d’IA ne sont pas un ajout. Pour les chefs d’entreprise, ils constituent une variable concurrentielle. Celles qui les mettent en œuvre efficacement avanceront plus vite, comprendront mieux leurs clients et réagiront de manière plus intelligente sur l’ensemble des canaux. Il n’est pas nécessaire d’introduire des systèmes d’agents partout en même temps. Mais s’ils ne font pas partie de votre feuille de route à court terme, vous prenez du retard.
Les données de Gartner confirment cette trajectoire. D’ici 2026, 40 % des applications d’entreprise comprendront des agents d’IA spécifiques à une tâche. Il s’agit d’un signal, pas d’une théorie. Si vous voulez que votre pile technologique reste pertinente, c’est là que se forme l’avantage.
Malgré une adoption prometteuse, le protocole MCP est actuellement confronté à des difficultés de mise en œuvre à un stade précoce
Le MCP est en train de gagner rapidement du terrain, mais ce n’est pas sans heurts. Les entreprises qui déploient rapidement MCP se heurtent aux obstacles que rencontrent la plupart des nouvelles normes, les problèmes de sécurité et la fréquence des mises à jour étant les deux plus immédiats. Le protocole évolue rapidement, et ce rythme représente un défi pour les entreprises qui tentent de maintenir des environnements stables et sécurisés à grande échelle.
Cela dit, les réactions négatives ne ralentissent pas l’élan. Au contraire, les lacunes dans la mise en œuvre apparaissent précisément parce que les entreprises testent les MCP dans des environnements réels. Il ne s’agit pas d’une question théorique : les entreprises adaptent activement leurs systèmes internes et évaluent les dépendances. Le signal est clair : les avantages de l’interopérabilité et de la construction d’agents modulaires sont suffisamment importants pour que les entreprises soient prêtes à gérer les problèmes de croissance.
Scheibmeir l’a souligné directement, notant que même si la sécurité et les mises à jour constantes posent des problèmes à court terme, le transfert du MCP à la Fondation Linux produira un « résultat net positif pour l’avenir du protocole ». Cette déclaration mérite d’être soulignée, car la gouvernance est importante. Avec la bonne structure, une norme qui évolue rapidement devient gérable. Et une fois que les entreprises seront familiarisées avec le protocole MCP par le biais de solutions créées par les fournisseurs, nombre d’entre elles commenceront à l’intégrer dans leurs propres piles d’ingénierie.
Pour les dirigeants, il s’agit d’un scénario risque-récompense classique. Une adoption précoce signifie des boucles de rétroaction plus étroites, une influence potentielle sur l’orientation de la feuille de route et une réduction de la dette technique à long terme liée aux systèmes propriétaires. Mais cela signifie aussi qu’il faut naviguer dans l’instabilité au fur et à mesure que le cadre mûrit. Les avantages sont là, mais ils s’accompagnent d’un investissement délibéré dans la cybersécurité, la préparation des développeurs et la planification à long terme. Si vous développez déjà l’IA en interne, l’intégration du MCP permet à vos équipes techniques de s’aligner sur la direction que prend l’écosystème, et non sur celle qu’il a prise.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Les grandes entreprises technologiques normalisent l’infrastructure des agents d’intelligence artificielle : Des normes ouvertes sont en cours d’élaboration pour garantir l’interopérabilité entre les agents d’IA, ce qui permet de réduire le verrouillage des fournisseurs et de soutenir un déploiement évolutif dans des systèmes d’entreprise complexes. Les dirigeants devraient donner la priorité à une infrastructure indépendante des fournisseurs pour assurer la pérennité des opérations.
- MCP s’impose comme la norme d’interopérabilité des entreprises : Avec l’adoption rapide de plateformes majeures telles que Microsoft Copilot, ChatGPT et Salesforce, MCP devient un élément central du développement d’agents d’intelligence artificielle. Les leaders qui intègrent l’IA agentique devraient aligner leur architecture sur MCP afin de maximiser la compatibilité et de réduire les frais généraux d’intégration.
- La gouvernance des logiciels libres par l’AAIF renforce la stabilité à long terme : Le lancement par la Fondation Linux de l’Agentic AI Foundation (AAIF) centralise les protocoles de base tels que MCP et AGENTS.md sous une supervision neutre. Les organisations devraient évaluer les outils soutenus par l’AAIF car ils offrent stabilité, transparence et compatibilité entre les fournisseurs.
- Les agents d’IA génèrent de la valeur opérationnelle dans tous les secteurs d’activité : Les entreprises des secteurs de la vente au détail, de la finance et autres déploient des agents d’IA pour améliorer l’efficacité, réduire les frictions dans les services et soutenir les employés à grande échelle. Les équipes dirigeantes devraient financer des projets pilotes d’agents d’IA à fort impact qui s’alignent sur les flux de travail spécifiques de l’entreprise et les besoins des clients.
- La mise en œuvre précoce de MCP est source de défis et d’avantages concurrentiels : Les problèmes de sécurité et les mises à jour fréquentes présentent des risques à court terme pour les premiers utilisateurs de MCP, mais le soutien des fournisseurs et la gouvernance ouverte favorisent une amélioration rapide. Les directeurs techniques et les directeurs des systèmes d’information doivent considérer l’expérimentation des MCP comme un investissement stratégique dans les capacités d’IA à long terme.
