MCP
MCP (Model Context Protocol) désigne un protocole standardisé permettant aux modèles d’intelligence artificielle d’accéder, de manière contrôlée et sécurisée, à des sources de données, des outils métiers et des services externes, afin d’enrichir leur contexte d’exécution et de produire des réponses plus pertinentes, plus actionnables et directement connectées aux systèmes d’information.
Dans un contexte martech, le MCP agit comme une couche d’orchestration entre les modèles d’IA (LLM), les stacks marketing (CRM, CDP, CMS, DAM, outils analytics, plateformes publicitaires) et les données propriétaires de l’entreprise.
Rôle du MCP dans l’écosystème martech
Le MCP permet de dépasser les limites d’une IA « statique » en la rendant opérationnelle, contextuelle et intégrée aux workflows marketing.
Il assure notamment :
- l’accès en temps réel aux données clients, campagnes, contenus et performances,
- la normalisation des échanges entre l’IA et des outils hétérogènes,
- la traçabilité et la gouvernance des données utilisées par l’IA,
- la séparation claire entre le modèle et les systèmes métiers, facilitant la scalabilité.
Fonctionnement conceptuel
Le Model Context Protocol repose sur trois principes clés :
- Déclaration des ressources
Les outils, bases de données, API ou services accessibles à l’IA sont décrits de manière formelle (schéma, permissions, finalité). - Injection de contexte dynamique
Le modèle reçoit, à la demande, des informations pertinentes issues de l’écosystème martech (segments clients, historiques de campagnes, performances, catalogues produits). - Interaction outillée
L’IA ne se contente plus de générer du texte : elle peut interroger, analyser, recommander, déclencher ou optimiser des actions marketing via les outils connectés.
Cas d’usage MCP en marketing et communication
Dans une stack martech, le MCP permet par exemple :
- Personnalisation avancée des contenus
Génération de messages adaptés à un segment client précis, en s’appuyant sur le CRM et la CDP. - Pilotage intelligent des campagnes
Analyse des performances cross-canal et recommandations d’optimisation budgétaire ou créative. - Automatisation éditoriale contextualisée
Production de contenus SEO ou CRM tenant compte du CMS, des données analytics et de la stratégie de marque. - Support client augmenté
Réponses contextualisées intégrant l’historique client, les produits détenus et les interactions passées.
Enjeux stratégiques pour les équipes martech
L’adoption d’un MCP répond à plusieurs enjeux majeurs :
- Souveraineté des données : les données restent dans l’environnement de l’entreprise.
- Conformité réglementaire : meilleure maîtrise du RGPD et des usages de l’IA.
- Interopérabilité : réduction de la dépendance à des solutions fermées.
- Time-to-market : déploiement plus rapide de cas d’usage IA à valeur business.
Différence avec une simple intégration API
Contrairement à une intégration API classique, le MCP :
- structure le contexte global du modèle, et non une requête isolée,
- permet des enchaînements d’actions complexes,
- facilite la réutilisation des cas d’usage IA à l’échelle de l’organisation,
- s’inscrit dans une logique de plateforme IA composable.
En conclusion
Le MCP (Model Context Protocol) constitue une brique clé de l’IA martech moderne, en transformant les modèles d’IA en véritables agents marketing connectés aux données, aux outils et aux processus de l’entreprise, tout en garantissant gouvernance, sécurité et performance.
Synonymes :
Model Context Protocol
