[OCTO] Les MCP, nouveau souffle pour l'État Plateforme ?

Les MCP, un nouveau souffle pour l'Etat Plateforme ?

L'État plateforme : d'une vision à sa réalisation

En 2013, Henri Verdier, alors directeur d'Etalab, théorisait avec Nicolas Verdier le concept d'« État plateforme ». Cette vision ambitieuse proposait de transformer radicalement la relation entre l'administration et les citoyens : plutôt qu'un ensemble de services cloisonnés, l'État devait devenir une plateforme ouverte, où les données et les services publics seraient réutilisables, interopérables, et accessibles via des API.

Le hackathon de le France Connect en 2015

En Juin 2015, la DINUM organisait avec OCTO le premier hackathon sur FranceConnect et les premiers cas d’usages émergeaient.

Plus d'une décennie plus tard, cette vision s'est progressivement concrétisée. Le portail api.gouv.fr recense aujourd'hui des centaines d'API publiques. France Connect, clé de voûte de la simplification, simplifie l'authentification. Les startups d'État, portées par beta.gouv.fr, multiplient les services numériques centrés sur l'usager. La doctrine « API first » s’impose dans de nombreuses administrations et permet l’application du dispositif “Dites-le nous une fois”.

Pourtant, malgré ces avancées indéniables, un fossé persiste entre la promesse de l'État plateforme et la réalité vécue par les citoyens. Combien d'entre nous jonglent encore avec des dizaines de comptes, de formulaires, de démarches fragmentées ? L'État plateforme existe pour les développeurs aguerris, mais reste largement inaccessible au grand public.

Et si les Model Context Protocol (MCP) étaient le chaînon manquant pour franchir une nouvelle étape ? Et si cette technologie émergente permettait enfin de tenir la promesse initiale : un État qui s'adapte aux besoins de l'usager, plutôt que l'inverse ?

Le Model Context Protocol : une révolution dans l'accès aux services

Qu'est-ce que le MCP ?

Le Model Context Protocol, introduit par Anthropic fin 2024, est un protocole ouvert et standardisé conçu pour connecter les intelligences artificielles à des sources de données et des services externes. Techniquement, il définit une architecture client-serveur où :

  • Les serveurs MCP exposent des ressources (données, outils, prompts) de manière structurée
  • Les clients MCP (typiquement des assistants IA comme Mistral, ChatGPT ou Claude) peuvent découvrir et utiliser ces ressources
  • Le contexte partagé permet des interactions riches entre l'IA et les services

Schema de fonctionnement d'un MCP

Contrairement aux API REST classiques, conçues pour être consommées par des développeurs qui écrivent du code, les MCP sont pensés pour être orchestrés par des agents intelligents. La différence est fondamentale : là où une API REST expose des endpoints et attend des paramètres précis, un serveur MCP expose des capacités que l'IA peut comprendre, composer et utiliser de manière autonome pour répondre aux besoins exprimés en langage naturel par l'utilisateur.

Pourquoi le MCP change la donne

Prenons un exemple concret. Aujourd'hui, si vous voulez interroger les données ouvertes françaises, vous devez :

  1. Aller sur data.gouv.fr
  2. Utiliser le moteur de recherche (en espérant trouver les bons mots-clés)
  3. Parcourir les résultats
  4. Télécharger le dataset
  5. L'analyser avec vos propres outils

Avec le serveur MCP de data.gouv.fr, vous pouvez simplement demander à votre assistant IA : « Montre-moi l'évolution du taux de chômage par département depuis 2020 ». L'IA interroge le ou les serveurs MCP disponibles, identifie les datasets pertinents, récupère les données, et vous présente une analyse synthétique avec visualisations.

Cette transformation n'est pas qu'une question de confort : elle démocratise radicalement l'accès à l'information publique. Un citoyen sachant utiliser un assistant conversationnel comme Mistral LeChat, peut désormais orchestrer des dizaines de services publics aussi facilement qu'il pose une question. L'État plateforme devient enfin accessible à tous, pas seulement aux développeurs.

Premiers pas : ce qui se fait déjà

Les initiatives au Royaume-Uni : l'IA au service de la démocratie

Le Royaume-Uni, historiquement précurseur dans la transformation numérique de l'État avec son approche « digital by default », a rapidement identifié le potentiel des MCP pour le secteur public.

Le MCP du Parlement britannique constitue une première mondiale remarquable. Ce serveur permet d'interroger en langage naturel l'ensemble des débats parlementaires, votes, questions écrites et rapports de commissions. Concrètement, un journaliste peut demander : « Quels députés ont voté contre le projet de loi sur le climat en 2024, et quels arguments ont-ils avancés ? » et obtenir une synthèse structurée, avec citations et références.

L'impact sur la transparence démocratique est considérable. Là où il fallait auparavant des heures de recherche dans les archives parlementaires, l'information devient accessible en quelques secondes. Les citoyens, associations, chercheurs disposent d'un outil puissant pour suivre l'activité de leurs représentants.

Lex, le MCP du corpus législatif britannique, va encore plus loin. Il donne accès à legislation.gov.uk, qui centralise l'ensemble des lois du Royaume-Uni. Mais contrairement à une simple interface de recherche, Lex permet des requêtes complexes : « Quelle est la législation applicable aux locations de courte durée en Écosse, et comment a-t-elle évolué depuis 2015 ? » L'IA peut naviguer dans les versions successives des textes, identifier les amendements pertinents, et même comparer les régimes juridiques entre différentes régions du pays.

Pour les professionnels du droit comme pour les citoyens, c'est une révolution : le droit devient interrogeable, pas seulement consultable.

En France : data.gouv.fr ouvre la voie

La France n'est pas en reste. La plateforme data.gouv.fr a déployé un des premiers serveurs MCP publics français, marquant une étape importante dans l'ouverture des données publiques.

Avec plus de 5 millions de jeux de données référencés, data.gouv.fr est une mine d'or d'informations publiques : statistiques économiques, données environnementales, résultats électoraux, budgets des collectivités, qualité de l'air, accidents de la route... Mais cette richesse a un revers : la difficulté à naviguer dans cette masse de données, à identifier les datasets pertinents, à les croiser.

Le serveur MCP de data.gouv.fr transforme radicalement cette expérience. Plutôt que de parcourir des centaines de résultats de recherche, un utilisateur peut désormais interroger directement : « Compare l'évolution démographique des villes moyennes en France sur les 10 dernières années ». L'IA identifie les datasets de l'INSEE pertinents, extrait les données, et produit une analyse.

L'architecture technique est particulièrement intéressante : le serveur MCP s'appuie sur l'API existante de data.gouv.fr, mais ajoute une couche sémantique qui permet à l'IA de comprendre la nature des données, leurs métadonnées, et les relations entre différents jeux de données. Cette approche garantit la cohérence avec l'écosystème existant tout en ouvrant de nouvelles possibilités.

Ciqual MCP

Quelques “ré-utilisations” de data.gouv avec MCP ont également été documentées. Parmi elles par exemple, un MCP pour accéder à la table de composition nutritive Ciqual et un autre MCP pour accéder à l’API de recherche d’entreprises.

Les prochaines étapes potentielles sont vertigineuses. Imaginons des serveurs MCP pour :

  • Pôle Emploi : « Trouve-moi les formations CPF dans le digital disponibles en Île-de-France avec plus de 80% de satisfaction »
  • La CAF : « Suis-je éligible au RSA ? Simule mes droits en fonction de ma situation »
  • Les services fiscaux : « Explique-moi les déductions possibles pour mon activité de freelance »
  • La Base Adresse Nationale : « Géocode cette liste d'adresses et identifie celles situées en zone inondable »
  • Le répertoire SIRENE : « Liste les entreprises de moins de 10 salariés créées en 2024 dans le secteur de l'IA »

Le contexte institutionnel français est particulièrement favorable. La DINUM (Direction interministérielle du numérique) pilote la transformation numérique de l'État. Beta.gouv.fr a démontré qu'il était possible de créer des services publics agiles et centrés usager. L'expertise technique existe. Il ne manque plus qu'une impulsion stratégique.

Les bénéfices pour les usagers : vers un service public conversationnel

Pour comprendre concrètement ce que les MCP peuvent apporter, explorons trois scénarios d'usage.

Scénario 1 : Le journaliste d'investigation

Contexte : Marie est journaliste pour un média indépendant. Elle enquête sur les liens entre lobbies industriels et votes parlementaires sur les questions environnementales.

C**a c’était avant : Auparavant, cela nécessitait :

  • Des semaines à éplucher les débats parlementaires
  • Des tableurs pour croiser votes et déclarations d'intérêts
  • Des demandes CADA pour obtenir certaines informations

Avec les MCP : Avec les MCP parlementaires britanniques et français (quand ce dernier existera), elle peut demander : « Identifie les députés qui ont voté contre le projet de loi climat et qui ont des liens déclarés avec l'industrie pétrolière. Compare leurs arguments en séance avec les positions publiques de leurs sponsors. »

L'IA orchestre plusieurs serveurs MCP : celui du Parlement pour les votes et débats, celui de la Haute Autorité pour la Transparence de la Vie Publique (HATVP) pour les déclarations d'intérêts, celui de data.gouv.fr pour des données contextuelles. En quelques minutes, Marie obtient une première cartographie qui aurait pris des semaines.

L'enquête journalistique ne disparaît pas - les sources doivent toujours être vérifiées, les analyses approfondies - mais le temps libéré permet de se concentrer sur l'essentiel : comprendre, vérifier, raconter.

Scénario 2 : Le juriste en collectivité territoriale

Contexte : Sophie est juriste dans une communauté de communes. Elle doit vérifier le cadre légal applicable à un projet d'installation de panneaux solaires sur des bâtiments publics.

Ca c’était avant : cela nécessite aujourd’hui de naviguer entre Légifrance, des circulaires ministérielles, la jurisprudence, des guides pratiques de l'ADEME... Chaque source a son interface, sa logique de recherche. Sophie passe une journée à compiler les références pertinentes.

Avec les MCP : avec un serveur MCP du corpus législatif français (équivalent de Lex), elle demande : « Quel est le cadre juridique pour installer des panneaux photovoltaïques sur des bâtiments communaux ? Inclus les obligations de consultation, les autorisations d'urbanisme, les règles de passation de marchés publics et les dispositifs de soutien financier. »

L'IA parcourt le code de l'urbanisme, le code de la commande publique, le code de l'énergie, identifie les décrets d'application pertinents, et produit une synthèse structurée avec toutes les références législatives. Sophie peut alors se concentrer sur l'analyse juridique spécifique à son territoire, plutôt que sur la collecte d'information.

Ces deux scénarios illustrent un changement de paradigme : l'usager ne s'adapte plus au service public, c'est le service public qui s'adapte à l'usager. La charge cognitive diminue drastiquement.

Les défis de mise en œuvre

Si la promesse des MCP est séduisante, leur déploiement à l'échelle d'un État soulève des défis considérables.

Architecture et cohérence. Contrairement aux API REST, les serveurs MCP doivent être pensés pour l'orchestration par IA. Un enjeu critique : la cohérence entre serveurs (des ontologies partagées sont indispensables, par exemple pour que "formation" signifie la même chose chez Pôle Emploi et Mon Compte Formation).

Sécurité et vie privée. Les MCP introduisent de nouveaux vecteurs d'attaque comme le prompt injection. La gestion des consentements se complexifie : comment garantir que l'IA n'accède qu'aux services autorisés ?La distinction entre données ouvertes et données personnelles doit également imposer des architectures radicalement différentes.

Scalabilité et résilience. Les requêtes MCP étant contextuelles et uniques, la mise à l'échelle exige cache sémantique, pré-calcul, et distributed tracing pour monitorer les chaînes d'orchestration. Les stratégies de fallback sont essentielles pour gérer élégamment les indisponibilités.

Gouvernance. La transformation organisationnelle est au moins aussi complexe que les défis techniques. Une stratégie pragmatique : identifier 10 à 15 "MCP socles" couvrant 80% des besoins citoyens (identité, adresse, entreprises, formations, emploi, santé, impôts...). Animer la communauté sera indispensable, sur le modèle d'api.gouv.fr.

Conclusion - Un nouveau contrat entre l'État et les citoyens

Les Model Context Protocol ne sont pas qu'une innovation technique de plus dans la longue liste des buzzwords du numérique. Ils représentent une opportunité historique de concrétiser enfin la vision de l'État plateforme imaginée il y a plus de dix ans.

Là où les API ont permis aux développeurs d'innover sur les données publiques, les MCP permettent aux citoyens eux-mêmes d'orchestrer les services publics. C'est un changement de paradigme : du "guichet" (où l'usager s'adapte aux processus administratifs), au "concierge intelligent" (où l'administration s'adapte aux besoins de l'usager).

Les exemples britanniques (Parlement, Lex) et français (data.gouv.fr) montrent que nous ne parlons pas de science-fiction, mais de réalisations concrètes, déployées aujourd'hui, qui transforment déjà l'accès à l'information publique.

La feuille de route est ambitieuse mais réaliste. En commençant par les données ouvertes (data.gouv.fr a ouvert la voie), en poursuivant par les services informationnels (corpus législatif, données parlementaires), puis en abordant progressivement les services transactionnels (avec toutes les précautions de sécurité nécessaires), la France peut construire un écosystème de MCP publics qui serait une première mondiale.

C'est aussi une opportunité de rattraper le retard accumulé face aux géants du numérique. Quand Google, Amazon ou Apple connaissent tout de nous et orchestrent nos vies numériques, l'État a la légitimité – et la responsabilité – de proposer une alternative souveraine, transparente, et au service de l'intérêt général.

Cette transformation ne se fera pas par magie. Elle peut néanmoins se construire sur des projets d’envergures les multitudes d’initiatives locales pas nécessairement planifiées : par exemple des communautés open source et open data réalisant des MCP ouverts au public, que l'Etat pourrait accompagner et aider à être interopérables.

Les MCP seront-ils donc la nouvelle clé de voûte de l'État plateforme ?


Pour aller plus loin :

État plateforme : ​​https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89tat_plateforme

Model Context Protocol (MCP) : connecter vos LLMs à vos données et outils : https://blog.octo.com/comprendre-le-model-context-protocol-(mcp)--connecter-les-llms-a-vos-donnees-et-outils

Le Comptoir OCTO - Agents IA : Tout ce qu'il faut savoir : https://www.youtube.com/watch?v=z2j5RfWNrNk

Documentation officielle du Model Context Protocol : https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro

Serveur MCP de data.gouv.fr : https://github.com/datagouv/datagouv-mcp

UK Parliament MCP : https://github.com/i-dot-ai/parliament-mcp

UK Lex : https://github.com/i-dot-ai/lex