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des outils intelligents pour l'entreprise

Et si vous pouviez dialoguer très simplement avec l'ensemble de vos systèmes informatiques grâce à un assistant IA unique ?

ChatGPT, Gemini, Claude, Le Chat sont très présents dans l’entreprise. Mais comment les connecter en toute sécurité aux mails, agenda, documents, aux outils CRM, ERP, aux services RH, SAV ... pour permettre des recherches et des traitements en synergie ? Comment créer son propre chatbot pour avoir encore plus de maîtrise ?

Imaginez une question comme celle-ci :

« Prépare-moi un brouillon de mail de relance pour le client XXX avec la liste des factures non payées, ses problèmes de SAV en cours et une synthèse des 5 derniers échanges de mails. »

Actions automatiques effectuées :

  • Recherche des 5 derniers mails envoyés par le client XXX
  • Appel de l'outil SAV pour connaître les problèmes en cours
  • Appel de l'application de compta pour connaître les factures impayées
  • Rédaction d'un texte de synthèse avec ces éléments
  • Création d'un brouillon de mail avec le texte précédent
Démarrez la mise en œuvre dès maintenant
Schéma : un chatbot relié à plusieurs systèmes via MCP

Dialogue entre le chatbot et l'ensemble des ressources numériques de l'entreprise.

La solution

Cette nouvelle facilité d’intégration et de croisement des flux numériques de l’entreprise, au sein d’un dialogue naturel avec un assistant IA, devient possible grâce à l’apparition des serveurs MCP distants.
Jusqu’à présent, MCP ne permettait d’exploiter que des ressources locales. L’intégration du protocole OAuth2 change la donne
Il est désormais possible de déployer de petits serveurs MCP à proximité de chaque ressource.
Depuis un point d’accès unique, l’assistant permet ainsi dialoguer de manière sécurisée avec l’ensemble des ressources de l’entreprise.
MCP agit comme un véritable intermédiaire, unifiant l’accès quelles que soient les infrastructures techniques, les protocoles de communication, les logiciels ou les vocabulaires propres à chaque domaine.

API (Application Programming Interface) c'est l'interface qui permet à différents logiciels de communiquer entre eux et d'accéder aux données d'un système.

LLM (Large Langage model) c'est la technologie à l'intérieur du chatbot qui comprend le langage naturel et répond aux questions.

MCP (Model Context Protocol) c'est un protocole qui simplifie la connexion du chatbot à toutes les ressources numériques de l'entreprise.

Remote MCP c'est l'intégration du standard de sécurité OAuth2 qui permet de contrôler l'accès aux ressources de l'entreprise.

Schéma : un chatbot relié à plusieurs systèmes via MCP

Mise en œuvre simple

Étape 1

Implémentation d'un serveur MCP par département

Chaque département de l'entreprise doit disposer de son propre serveur MCP, afin d'exposer ses données et services sous forme de capacités conversationnelles.

Pour chaque serveur, il s'agit d'abord d'identifier les ressources et fonctions pertinentes à mutualiser. Dans la majorité des cas, des API existantes sont déjà disponibles : elles constituent la base technique du serveur.

Cependant, ces API — historiquement centrées sur les ressources (destinées à la communication entre programmes) — doivent être reformulées en tools MCP, c'est-à-dire en fonctions orientées actions, adaptées à un usage conversationnel.

👉 En d'autres termes, il s'agit de passer du « quoi » (ressource exposée) au « pourquoi » (intention ou action métier).

L'objectif est de définir, pour chaque domaine, une liste de capacités exprimées en langage naturel, que le modèle de langage pourra mobiliser pour raisonner et agir. Le vocabulaire employé doit rester cohérent avec l'univers métier propre à chaque département.

Exemple – Service Après-Vente (SAV)

  • • Obtenir la liste des problèmes en cours (avec filtres : période, client, etc.)
  • • Rechercher un problème selon des attributs spécifiques (ex. catégorie)
  • • Consulter les informations détaillées d'un problème particulier (identifiant)
  • • Mettre à jour l'état d'un problème en cours

Sécurité

Définir le serveur d'authentification et préciser le niveau d'autorisation requis pour chaque profil utilisateur.

Étape 2

Mise à disposition des ressources dans l'assistant IA

Une fois les serveurs MCP déployés dans les différents départements, l'étape suivante consiste à rendre leurs ressources accessibles via les assistants IA utilisés par les collaborateurs.

Chaque collaborateur dispose généralement d'un assistant conversationnel — parmi les plus courants : ChatGPT, Claude ou LeChat. Ces assistants permettent d'ajouter des connecteurs vers des serveurs MCP. Il suffit donc d'y déclarer les serveurs configurés à l'étape précédente.

Une fois les connexions établies, l'assistant IA dispose d'un catalogue unifié de capacités par département. Il peut alors, selon le contexte d'une question, mobiliser automatiquement le bon serveur MCP pour enrichir sa réponse.

Exemple concret

Si un utilisateur demande :

« Quels sont les problèmes récents concernant le client XXX ? »

L'assistant sollicitera directement le serveur MCP du département SAV, en lui transmettant les paramètres pertinents (période, nom du client, etc.).

Grâce au raisonnement du LLM intégré, l'assistant peut enchaîner plusieurs appels de tools dans une même interaction : il peut réutiliser les résultats d'un outil pour interroger un autre, ou affiner sa recherche en fonction des réponses obtenues.

Sécurité

Les droits d'accès de chaque utilisateur sont automatiquement propagés lors des appels au serveur MCP, garantissant une confidentialité adaptée au profil et au niveau d'autorisation de chacun.

Étape 3

Pour aller plus loin

Au-delà de l'usage d'assistants IA grand public, il peut être stratégiquement avantageux pour l'entreprise de développer son propre assistant conversationnel.

Cette approche présente plusieurs bénéfices :

Une meilleure adaptation au contexte métier

Possibilité de personnaliser les prompts, le ton et le vocabulaire selon la culture et les processus internes.

Une confidentialité renforcée

Maîtrise complète des flux de données et conformité accrue aux exigences du RGPD.

Une optimisation des coûts

Réduction des dépenses liées aux abonnements de solutions externes, souvent onéreuses à grande échelle.

Meilleure intégration avec les applications existantes

Connexion native avec l'écosystème applicatif de l'entreprise et adaptation aux workflows existants.

Meilleure maîtrise de l'historique des conversations

Contrôle total sur la conservation, l'analyse et l'exploitation des échanges utilisateurs.

Meilleure maîtrise de la gestion des performances

Optimisation des temps de réponse, gestion de la charge et scalabilité adaptée aux besoins spécifiques.

Les briques technologiques disponibles aujourd'hui — frameworks de LLM, serveurs MCP, outils d'orchestration et d'hébergement — permettent de concevoir rapidement un assistant IA interne, parfaitement aligné avec les besoins et les contraintes de l'entreprise.

Le développement et l’intégration d’un serveur MCP sont rapides : quelques jours suffisent selon le périmètre.

Bénéfices

Transformez votre relation avec vos données d'entreprise

Avant l'intégration

Problématique

  • Les collaborateurs perdent du temps à chercher la bonne information ou à jongler entre les outils.
  • L'automatisation est difficile car les systèmes ne « se parlent » pas naturellement : infrastructures différentes, logiciels incompatibles, normes et vocabulaires hétérogènes.

Après la mise en place

Bénéfices

Synergie des données

Unifiez des systèmes hétérogènes, sans compétences techniques spécifiques. Les données travaillent ensemble.

Langage naturel

Posez vos questions en français. Fini les clics répétés dans des menus complexes.

Outils complexes simplifiés

Le chatbot manipule APIs et requêtes SQL pour vous. Pas besoin de connaître les détails techniques.

Productivité accrue

Faites en une seule opération un ensemble de tâches répétitives et concentrez‑vous sur l'essentiel.

Démonstration

L'ajout d'un serveur MCP enrichi les possibilités de votre assistant
Developement et intégration d'un nouveau serveur MCP à votre assistant IA

Démonstration vidéo

Notre Chatbot Maison en action

Découvrez dans cette vidéo comment nous avons configuré et utilisé un serveur MCP avec notre propre solution de chatbot. Une démonstration concrète de l'intégration et des capacités offertes par cette technologie.

Lire le déroulé détaillé de la vidéo
1

Développement du serveur MCP

Serveur MCP Google Workspace

Développé et déployé

APIs Google

Gmail • Calendar • Drive • Contacts

OAuth 2.1

Authentification sécurisée

Cloudflare Agents

MCP + OAuthProvider

Serveur opérationnel

https://mcp-workspace.monbureau.com/mcp
search_workspace_emails
manage_workspace_label
manage_workspace_draft
list_workspace_calendar_events
... et bien d'autres
2

Configuration de l'assistant IA

Connexion ChatGPT

Ajout du connecteur MCP pour accéder aux données d'entreprise

Processus en 3 étapes
  • • Ajout du connecteur MCP
  • • Authentification OAuth
  • • Accès immédiat aux données
Guide de configuration détaillé

Découvrez les étapes complètes pour configurer ChatGPT, Claude et LeChat avec le serveur MCP

Voir le guide complet

Interface de configuration

Configuration des ressources MCP dans ChatGPT

Configuration ChatGPT

Ajout du connecteur MCP

3

Nouvelles possibilités

Maintenant que l'assistant est connecté au serveur MCP, voici les nouvelles questions que vous pouvez poser :

📧 Gestion des emails

"Recherche tous les emails de la semaine dernière concernant le projet Alpha"

"Crée un brouillon de réponse pour l'email de Jean Dupont"

"Tag automatiquement tous les emails contenant 'urgent'"

📅 Gestion de l'agenda

"Quels sont mes rendez-vous de demain ?"

"Planifie une réunion avec l'équipe marketing"

"Trouve un créneau libre de 2h pour le projet Beta"

💡 Avantages
Gain de temps considérable
Accès unifié aux données
Automatisation intelligente

Comment démarrer dès aujourd'hui

« Je conçois et intègre les briques qui permettent à l'IA de dialoguer intelligemment avec votre système d'information. »

Prestations

  • Identification des ressources de l'entreprise à intégrer dans des serveurs MCP
  • Développement des serveurs MCP
    • • en mode SaaS ou sur votre infrastructure interne
    • • à partir de 5 jours de développement par serveur
  • Conception et développement d'un assistant interne sur mesure
Écrire à Marc Découvrir la solution
Marc Bordessoule

Marc Bordessoule

marc.bordessoule@strategie-numerique.fr

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