Pour toute entreprise SaaS moderne fonctionnant selon un modèle basé sur l'utilisation, le Model Context Protocol (MCP) semble révolutionnaire. Il promet des agents IA capables de fonctionner comme une couche exécutive à travers l'ensemble de la pile technologique, résolvant de manière autonome les problèmes en invoquant des outils exposés par des systèmes tels que Salesforce, Stripe, Snowflake et Zendesk.
À première vue, c'est exactement ce pour quoi MCP a été conçu. Chaque système expose ses capacités en tant qu'outil, et l'agent IA analyse l'intention du client et exécute la séquence d'actions appropriée. Dans les démonstrations, le résultat semble magique : pas de transferts, pas de tickets qui rebondissent entre les équipes, juste une intention directement traduite en action.
Cependant, cette exécution fluide, si convaincante dans une démonstration, se heurte rapidement à des difficultés dans un environnement de production complexe et en direct. L'échec ne réside pas dans l'intelligence de l'agent ou dans l'exactitude des outils individuels, mais dans l'absence d'une couche d'exécution régulée capable de gérer les dépendances critiques et les complexités entre eux.
La faille dans la magie de la démo
Pour comprendre cette friction, considérons l'exécution d'un scénario simple et courant dans un environnement réel compatible MCP. Dans un environnement purement compatible MCP, l'agent agit instantanément :
- Requêtes CRM pour le niveau de compte
- Vérifie Stripe pour confirmer le débit
- Inspecte les journaux des produits pour vérifier si la fonctionnalité a été provisionnée.
- Appelle un outil de facturation pour émettre un remboursement.
- Appelle un outil de provisionnement pour désactiver la fonctionnalité.
- Mise à jour du ticket d'assistance avec une résolution
Du point de vue de la démonstration, c'est l'avenir : pas de transferts, pas de tickets qui rebondissent, juste une exécution en temps réel. L'agent transforme directement l'intention en action. Mais l'échec ne se produit pas lors d'un seul appel. Il se produit dans les intervalles entre les appels.
Le problème est d'ordre architectural, et non technique.
Le problème fondamental est que, bien que chaque outil soit techniquement correct, ils fonctionnent dans un système défini par des dépendances invisibles et implicites :
- L'outil de provisionnement part du principe que la facturation a déjà été annulée.
- L'outil de facturation part du principe que le droit est toujours actif au moment du remboursement.
- La mise à jour du CRM s'effectue de manière asynchrone.
- Le système d'analyse accuse un retard de plusieurs minutes.
Lorsqu'il fonctionne correctement, le processus se déroule sans problème. Dans le cas contraire, l'agent désactive l'accès avant que le système de facturation ne soit ajusté. Il peut également émettre deux remboursements, car la facture apparaît dans deux systèmes différents. Il peut également réessayer la même résolution, car l'état du système semble incohérent après la réponse d'un client.
L'échec n'est pas un « bug » dans MCP. Chaque outil s'est comporté exactement comme prévu. Le problème fondamental est que personne n'est responsable du processus dans son ensemble ; chacun n'est responsable que d'une partie. Multipliez maintenant ce risque par toutes les actions commerciales courantes. Par exemple, la mise à niveau d'un compte, l'application de crédits ou la résolution d'un litige. Chaque action devient un point final MCP indépendant, créant un réseau distribué de dépendances qui transforme rapidement l'automatisation en risque opérationnel.
C'est pourquoi l'ingénierie est impliquée dans des incidents qui ne sont pas dus à des défauts de code, mais à une ambiguïté dans l'orchestration. Le système n'a pas échoué parce que l'IA a pris une mauvaise décision, mais parce que l'exécution n'a jamais été conçue comme un système.
Comment l'orchestration transforme les outils MCP en actions commerciales fiables
C'est là que l'ambition de l'IA rencontre la réalité de l'entreprise. L'entreprise ne veut pas qu'un agent improvise la manière dont les remboursements, les droits et les notifications sont séquencés. Elle veut que l'agent décide de ce qui doit se passer et délègue la manière dont cela se passe à une couche d'exécution régie.
Cette couche d'exécution est l'intégration et l'orchestration. Elle transforme des dizaines d'outils MCP de bas niveau en une seule fonctionnalité métier fiable, telle que « Résoudre un litige de facturation ». Derrière cette action, l'orchestration garantit que les systèmes sont appelés dans le bon ordre, que les défaillances sont gérées de manière déterministe, que les données sont validées, que les politiques sont appliquées et que les audits sont consignés. Les humains sont impliqués lorsque cela est nécessaire, sans interrompre l'automatisation.
L'agent reste autonome, mais il fonctionne grâce à une structure d'exécution contrôlée conçue pour absorber la complexité plutôt que l'amplifier.
L'impératif de l'intégration agentique
Le MCP ne supprime pas la nécessité d'une orchestration. Il rend simplement le coût de son absence impossible à ignorer. Alors que les éditeurs de logiciels se précipitent pour devenir « agent-native », la véritable question architecturale n'est plus de savoir si l'IA peut agir. La question est de savoir qui contrôle la manière dont cette action se déroule en production.
Pour les entreprises qui souhaitent sérieusement développer l'automatisation de l'IA, Agentic Integration n'est pas une option. C'est le seul moyen de transformer les intentions alimentées par le MCP en résultats fiables, vérifiables et sûrs à l'échelle de l'entreprise.
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