MCP vs. A2A : comment les protocoles modèles sont réellement utilisés en 2025

Le MCP (Model Context Protocol) et l’A2A (Agent-to-Agent) remettent rapidement en question nos hypothèses traditionnelles sur l’architecture logicielle. Que vous soyez à la tête d’une stratégie ou que vous construisiez des solutions, nous les expliquerons clairement afin d’éviter les erreurs courantes commises lors de l’intégration de technologies émergentes.

À la fin de cet article, vous aurez compris :

• Qu’est-ce que le MCP et pourquoi l’utiliser ?
• Qu’est-ce que l’A2A et quelle est sa place dans votre pile de données ?
• Quand utiliser chaque protocole
• Pourquoi vous utiliserez probablement les deux à l’avenir

Que sont le MCP et l’A2A – et pourquoi s’en préoccuper ?

Nous sommes à l’avant-garde de l’un des plus grands changements de paradigme de l’histoire moderne. L’intelligence artificielle est en effet utilisée quotidiennement par presque tout le monde, dans un contexte ou un autre. Dans les flux de travail et l’architecture, un modèle utilisé pour accomplir une tâche est appelé “agent”.

Le protocole MCP (Model Context Protocol) est au cœur de la plupart de vos utilisations actuelles. Le protocole Agent-to-Agent (A2A) est davantage un ensemble de fonctionnalités émergentes qu’un protocole clairement défini.

• MCP: il est utilisé pour gérer à la fois le contexte et l’état interne du modèle. Vous interagissez probablement avec MCP tous les jours. Des modèles comme Grok, ChatGPT et CoPilot utilisent tous le MCP pour gérer le contexte et les tâches à des fins générales. Lorsque vous créez votre propre agent, vous écrivez probablement un MCP personnalisé.
• A2A: Lorsque deux ou plusieurs modèles se parlent, il s’agit d’un processus d’agent à agent. Chaque agent suit toujours son propre MCP. Leur processus de communication est appelé A2A. On peut l’assimiler au langage parlé et écrit entre humains.

Modèle Contexte Protocole – Le cerveau

On peut considérer le MCP comme le “cerveau” de la machine. Le MCP englobe tous les processus internes d’une tâche, de l’interprétation du langage à l’achèvement de la tâche.

Sur X, vous pouvez trouver un flux infini de messages dans lesquels les utilisateurs répondent “@grok”, suivi d’une question ou d’une déclaration. Grok interprète alors l’invite de l’utilisateur et répond par un message en rapport avec le fil de discussion. Il s’agit là d’un exemple de MCP qui répond à un cas d’utilisation réel dans la nature.

1. Routage des requêtes

Notre première étape consiste à “acheminer les requêtes”. Lorsque vous dites “@grok, pouvez-vous vérifier les faits de cet article ?”, Grok effectue une recherche et lit le texte pertinent. Si vous dites “@grok, veuillez décrire cet article sous forme d’image”, Grok acheminera la demande vers un autre Aurora. Pour en savoir plus sur Aurora , cliquez ici.

• C’est vous qui faites la demande initiale.
• L’agent interprète la requête et choisit un modèle pour traiter la requête.

2. Sélection des outils

Une fois que la tâche a été transmise à un modèle d’IA spécifique, ce dernier sélectionne les outils nécessaires à l’accomplissement de la tâche. Si vous devez accrocher une étagère, vous prendrez probablement un marteau et des clous, ou une perceuse et des vis – c’est exactement ce que fait le modèle.

Ces outils peuvent être un moteur de recherche, une calculatrice, un interprète Python – littéralement n’importe quoi. Si l’on demandait à Grok de vérifier les faits, il choisirait probablement deux outils.

• Moteur de recherche: le modèle effectue une recherche et évalue les résultats “fiables”. Je n’approuve pas ici les résultats fiables de Grok, ils sont seulement utilisés pour le contexte.
• Calculatrice: Si le message semble exagérer ou sous-exagérer, par exemple les statistiques COVID, Grok devrait utiliser une calculatrice pour additionner les chiffres de la recherche et du message de l’utilisateur.

3. Transfert de serveur

Une fois que le modèle a structuré la tâche et choisi ses outils, il doit transmettre la tâche. Tout d’abord, il indique au moteur de recherche la requête à effectuer. Une fois qu’il dispose des chiffres, il envoie une série de calculs à une calculatrice.

Le terme “serveur” est ici utilisé au sens large. En fonction de votre modèle et de votre configuration, ce “serveur” peut être quelque chose qui tourne à l’intérieur d’un centre de données, ou il peut même tourner à l’adresse http://localhost:6000-orsur n’importe quel autre port. L’idée est simple : les outils écoutent les tâches, et le modèle envoie ces tâches aux outils.

• Les outils écoutent les ports: Le modèle transmet le travail à l’outil “serveur” approprié. Il envoie une requête HTTP au serveur et attend une réponse. En fait, Grok envoie “1+1= ?” au serveur.
• Leserveur envoie une réponse: Le serveur répond en envoyant les données relatives à la tâche terminée. Le serveur peut dire “1+1=2”. Grok peut maintenant prendre la réponse et l’utiliser dans le bon contexte.

4. Points de contrôle (éventuellement humains)

Avant de renvoyer la réponse à l’agent, la sortie du modèle doit être vérifiée. Vous ne vous en rendez peut-être pas compte, mais les biais et les mauvaises sorties existent encore aujourd’hui dans les modèles. Pour éviter une réponse incorrecte telle que “1+1=3” ou “1+1=ragebait”, la sortie passe par un ou plusieurs points de contrôle.

Selon le contexte de la tâche, ces points de contrôle peuvent être des êtres humains ou un modèle exécutant le même travail. L’idée est simple : ne pas laisser de mauvais résultats arriver jusqu’à l’utilisateur.

• Le point de contrôle: Un humain ou un modèle vérifie deux fois les résultats de la tâche. Cela permet d’éviter que des résultats stupides et embarrassants ne parviennent à l’utilisateur.
• Correction: Si le résultat est effectivement mauvais, l’agent doit réessayer le travail – il peut utiliser le même modèle ou transmettre le travail à un autre modèle.
• La sortie réelle: Une fois le résultat vérifié, Grok le publie dans une réponse à la personne qui a utilisé “@grok”.

Protocole agent à agent – communication entre cerveaux

Si MCP est la fonction cérébrale globale de l’agent, A2A est la façon dont plusieurs cerveaux communiquent entre eux. Dans la vie réelle, plusieurs agents se parlent déjà. Imaginez que vous êtes en train de discuter avec ChatGPT.

Vous et ChatGPT parlez de chats. C’est une conversation de longue haleine qui part dans tous les sens. Petits chats, gros chats, chats intelligents… Puis, vous décidez de parler à ChatGPT de votre chat. Vous voulez une photo ridicule de votre chat qui cherche à dominer le monde (parce que tous les chats veulent cela au fond d’eux-mêmes).

ChatGPT lui-même ne peut pas créer l’image. ChatGPT confie cette tâche à DALL-E, de la même manière que Grok utiliserait Aurora. L’agent qui exécute ChatGPT parlera avec l’agent qui exécute DALL-E pour accomplir la tâche.

Carte d’agent : Le README de votre agent

Les cartes d’agent sont utilisées pour montrer aux autres ce que votre agent d’intelligence artificielle peut faire. Elles doivent montrer aux gens comment se connecter à l’agent et quels types de résultats ils peuvent en attendre. Il n’est pas nécessaire d’entrer dans les détails ici. Vous ne guidez pas les utilisateurs à travers votre code, vous leur expliquez à l’aide d’exemples d’utilisation très basiques les résultats attendus. Si vous avez déjà lu de la documentation sur les API, vous saurez ce qui est approprié ici et ce qui ne l’est pas.

• Connexion: Montrez exactement comment se connecter en toute sécurité à l’agent. Si vous présentez une API REST, utilisez des exemples HTTPS avec le vrai domaine, et non pas HTTP nu sur un hôte local. Si votre agent est géré par un SDK, montrez comment vous connecter à l’aide du SDK.
• Utilisation simple: Pour les API REST, il s’agit de points d’entrée et de sortie standard. Si vous utilisez un SDK, montrez les classes et méthodes de base impliquées.
• Exemple de sortie: Sous chaque extrait d’utilisation, vous devez montrer un autre extrait avec un exemple de résultat.

Lorsque vous écrivez une application A2A, vous utilisez la carte d’agent pour connecter plusieurs agents entre eux. Lorsque vous créez vos propres agents, d’autres les utiliseront via la carte d’agent.

Traitez les gens comme vous voulez être traité.

Système de tâches : Comment les tâches sont créées et accomplies

Votre système de tâches est en fait une simple application CRUD (Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer). Un utilisateur doit pouvoir créer une tâche. Il doit pouvoir lire son statut. L’utilisateur et l’agent doivent tous deux mettre à jour la tâche. Dans ce cas, la suppression est plus une méthode de meilleures pratiques – si vous créez une application de tâches qui ne cesse de croître, c’est du gaspillage.

• Créer: Les utilisateurs (d’autres agents dans ce cas) devraient pouvoir créer une nouvelle tâche. L’agent de ChatGPT dit à DALL-E que nous avons besoin d’un chat maléfique déterminé à dominer le monde.
• Lire: Les utilisateurs (ou d’autres agents) doivent pouvoir vérifier l’état d’une tâche. Lorsque ChatGPT indique “Créer une image”, le statut est “en cours”. Les agents doivent toujours pouvoir lire et transmettre le statut d’une tâche donnée.
• Mise à jour: Vous avez oublié d’indiquer à ChatGPT que vous vouliez un nœud papillon sur votre chat. Vous devriez pouvoir mettre à jour l’invite pour obtenir une meilleure image. De plus, DALL-E devrait mettre à jour le statut de la tâche pendant que ChatGPT l’attend.
• Supprimer: Les entreprises ignorent de plus en plus cette fonctionnalité de base, se concentrant davantage sur les lacs de données que sur l’efficacité. Votre agent devrait pouvoir supprimer une tâche – conserver des tâches annulées est non seulement inutile, mais cela gaspille de l’espace de stockage sans raison.

Messagerie sécurisée

Les messages entre agents doivent être sécurisés. Revenons à l’informatique générale et pensons aux connexions SSL et HTTPS. Lorsque vous envoyez une requête via HTTPS/SSL, le corps de la requête est crypté. Seul le serveur peut le lire. Lorsque le serveur envoie sa réponse, celle-ci est cryptée afin que seul votre navigateur puisse la lire.

Les agents doivent suivre ce même principe. Lorsqu’il s’agit de plusieurs agents d’IA (susceptibles de remplacer une tâche entièrement humaine), des informations sensibles peuvent parfois être en jeu. Ces agents devraient également utiliser un protocole de cryptage.

• Chiffrement: Lorsque des agents communiquent, ils doivent être cryptés de bout en bout. Quiconque intercepte le message ne devrait pouvoir voir que des déchets mélangés.
• Authentification: Grâce à des techniques d’authentification appropriées, telles que les signatures numériques, les agents peuvent savoir à qui ils s’adressent. Lorsqu’elles sont liées à une empreinte digitale spécifique, les informations sur les tâches sont limitées aux personnes ayant un accès approprié.

Soutien aux emplois de longue durée

Certaines tâches ne se terminent pas immédiatement. Parfois, elles prennent des heures, voire des jours ! Dans ce cas, votre agent doit être communicatif. En particulier lorsqu’une tâche implique plusieurs agents, l’utilisateur doit recevoir des mises à jour de l’état d’avancement de la part des agents.

• Mises à jour en temps réel: Vos agents doivent mettre à jour leur statut en temps réel. Cela permet à l’utilisateur de vérifier son statut à sa convenance.
• Notifications et courrier électronique: Vos agents devraient également envoyer des mises à jour de statut de manière progressive. Lorsqu’une tâche est terminée, envoyez un courriel ou une notification push.

Vos agents doivent tenir les utilisateurs au courant sans les spammer. Vos utilisateurs utilisent votre A2A pour des raisons de commodité – rendez les tâches de longue durée aussi pratiques que possible.

Communication multimodale

Souvent, lorsque les processus A2A traitent de tâches multimodales. Repensez à l’exemple de ChatGPT et de DALL-E. ChatGPT s’occupe du chat textuel, tandis que DALL-E s’occupe de la création d’images.

• Texte libre et logique: Souvent pris en charge par un LLM spécialisé dans le traitement du langage naturel.
• Génération d’images et de vidéos: Ces tâches sont prises en charge par d’autres modèles spécialisés, tels que DALL-E et Sora.

Les tâches nécessitent souvent des formats de données multimodaux. Lorsque vous traitez ces tâches multimodales, votre protocole A2A doit les répartir entre les modèles appropriés.

Quand utiliser chaque protocole ?

Chacun de ces protocoles est conçu pour gérer des scénarios différents. MCP gère l’intérieur d’un agent, c’est-à-dire son cerveau. A2A est utilisé pour faire communiquer plusieurs agents entre eux.

Conclusion : À l’avenir, vous les utiliserez tous les deux

MCP et A2A ne sont pas des normes concurrentes, mais des systèmes complémentaires. MCP est la somme des processus internes d’un agent. L’A2A régit la communication entre les agents.

• MCP permet à votre agent de se comporter de manière intelligente.
• L’A2A permet à des agents intelligents de communiquer entre eux.

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