Depuis deux ans, l’intelligence artificielle s’est invitée partout : dans les conférences, les pitchs, les plans stratégiques. Une révolution annoncée.

Pourtant, sur le terrain, beaucoup ont ressenti une forme de décalage. Les outils promettaient de tout simplifier… mais ajoutaient souvent une étape de plus.

Prenons un exemple concret : répondre à un mail. Même avec des outils qui développent leur propre IA, comme Google avec Gemini, il fallait copier le message depuis Gmail, ouvrir un nouvel onglet, coller le texte dans Gemini, attendre la réponse, puis revenir dans sa boîte de réception pour reformuler et envoyer.

Si un geste aussi simple reste complexe, c’est bien que l’IA n’était pas encore à sa place : au cœur des outils du quotidien.

La vraie révolution : le Model Context Protocol

Mais le 25 novembre 2024, Anthropic (éditeur de l’IA Claude) a dévoilé un protocole standard ouvert conçu pour connecter des modèles d’intelligence artificielle : le Model Context Protocol (MCP).

Ce protocole, désormais adopté par une majorité de grands acteurs technologiques, permet de connecter directement les IA aux logiciels métiers, sans intégrations fragiles ni copier-coller.

L’IA devient native, contextuelle et actionnable : elle comprend l’environnement métier et peut y agir de manière sécurisée.

Concrètement, le MCP agit comme un adaptateur universel : il permet à une IA de comprendre le contexte applicatif et d’exécuter des actions réelles.

Grâce à lui, les éditeurs peuvent créer des agents spécialisés, des assistants capables d’enchaîner plusieurs tâches de manière autonome et sécurisée.

Un agent peut désormais :

• créer une session de formation, éditer un devis ou envoyer une convocation ;

• mettre à jour un dossier administratif ou générer une attestation ;

• suivre la satisfaction des stagiaires ou détecter un risque d’abandon ;

• analyser les indicateurs qualité en temps réel.

En d’autres termes, on passe d’un assistant qui “parle” à un assistant qui agit.

En plaçant les intégrations directement à l’intérieur du périmètre logiciel (serveurs MCP locaux ou situés sous contrôle direct), on réduit le périmètre d’exposition : les données sensibles ne transitent pas nécessairement vers des tiers inconnus.

Le protocole MCP prévoit des mécanismes de consentement explicite, de permission fine (on autorise des actions précises, pas un accès global), et des contrôles de sécurité applicables au serveur MCP (authentification, audit, restriction d’accès).

Et après le MCP : vers des IA capables d’agir ensemble

L’adoption du Model Context Protocol n’est pas une fin en soi, mais le début d’une nouvelle ère : celle des IA agentiques collaboratives.

Demain, les intelligences artificielles ne se contenteront plus d’exécuter une tâche isolée. Elles pourront coopérer entre elles, s’échanger des contextes et enchaîner plusieurs actions de manière fluide et autonome, tout en respectant les règles de sécurité, d’éthique et de supervision humaine.

Imaginez : vous dites simplement à votre téléphone : “Planifie-moi un déjeuner demain midi avec Tania.”

L’agent IA consulte alors votre agenda Google pour vérifier votre disponibilité, identifie qui est Tania dans vos contacts, vérifie ses préférences alimentaires, propose un restaurant compatible via TheFork, réserve la table, puis planifie le trajet dans Maps.

Quelques secondes plus tard, il vous confirme : “C’est réservé ! Rendez-vous demain à 12h30 chez Jozy à Rennes, deux couverts, un menu végétarien et un menu classique.”

C’est ça, la prochaine étape : des workflows agentiques, où plusieurs IA collaborent pour réaliser une mission complète, du besoin à la solution.

Appliqué à la formation professionnelle, cela veut dire qu’on pourra dire : “Prépare-moi la prochaine session du module Excel pour les 12 stagiaires de l’entreprise Dupont.”

Et l’IA s’occupera de tout : planification des créneaux, convocation des participants, génération des supports, création du quiz de fin de module, etc.

Nous n’y sommes pas encore, car le niveau de réussite et de satisfaction de l’intelligence artificielle reste encore perfectible. Aujourd’hui, il est impératif d’avoir un contrôle et une validation humaine avant d’autoriser l’IA à effectuer ces actions. Mais de plus en plus, l’IA devient opérationnelle, connectée et proactive.

Ce que disent les chiffres : l’IA passe du concept à l’usage

Le Baromètre IA Formation 2025, mené par Septeo Education auprès de plusieurs centaines d’organismes de formation, révèle une maturité en forte progression :

• 72 % estiment que l’IA transformera positivement le secteur d’ici cinq ans ;

• 81 % déclarent que la présence de l’IA influence désormais leurs choix logiciels (LMS, ERP, CRM) ;

• 58 % sont en phase d’étude ou de déploiement de solutions IA, et 35 % sont déjà équipés.

Les cas d’usage les plus courants concernent la création de contenus pédagogiques (48 %), le marketing et la communication (42 %), mais les besoins futurs se déplacent vers la gestion administrative, la qualité et le suivi pédagogique.

92 % citent le gain de temps comme bénéfice principal, devant la modernisation des pratiques (77 %) et la personnalisation des parcours (61 %).

Les freins persistent : la confidentialité des données (43 %) reste la première préoccupation, suivie de la perte du savoir-faire (12 %) et de la complexité d’usage (10 %).

Mais un consensus émerge : 96 % des répondants perçoivent l’IA comme une opportunité, pas une menace.

Un baromètre pour objectiver les usages

Parce que cette transition doit s’appuyer sur des faits plutôt que sur des promesses, Septeo Education publiera, au Salon Learning Technologies France 2026, son Baromètre IA & Formation Professionnelle 2026.

Ce rapport analysera :

• les taux d’adoption réels de l’IA dans la formation ;

• les cas d’usage à fort impact ;

• les freins encore persistants (RGPD, conduite du changement, écologie numérique) ;

• et les conditions de réussite pour passer du test à la valeur ajoutée mesurable.