Écrivez aujourd’hui une invite à l’intention de la plupart des assistants d’intelligence artificielle (IA) leur demandant de rechercher, de réserver et de payer un voyage, et vous recevrez probablement une réponse indiquant que votre assistant ne peut pas le faire pour le moment. Le problème est que la plupart des assistants sont encore basés sur une IA générative plutôt qu’agentique. Dans la plupart des cas, ils peuvent vous donner des réponses mais ne peuvent pas encore agir et faire quoi que ce soit… pour l’instant.
Cela est en train de changer et le protocole de contexte de modèle (MCP) pourrait bien s’avérer être la réponse.
MCP est essentiellement une couche située entre les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les agents d’IA et les sources de données et les outils ailleurs sur Internet, agissant comme un traducteur standard entre eux.
Le protocole a été annoncé par Anthropic, la société à l’origine de l’écosystème Claude AI MCP en novembre 2024, le qualifiant de « standard pour connecter les assistants d’IA aux systèmes où résident les données, y compris les référentiels de contenu, les outils commerciaux et les environnements de développement ».
MCP est construit sur une architecture client-serveur. Le LLM est connecté à un client MCP. De l’autre côté, le fournisseur de voyages ou l’intermédiaire crée un serveur MCP qui se connecte ensuite à la source de données ou à l’outil de réservation, notamment les tarifs, la disponibilité, les informations de fidélité et les profils des clients. Le client et le serveur communiquent en utilisant le langage standardisé de MCP.
Auparavant, les entreprises devaient créer une intégration d’API personnalisée pour établir ces connexions, ce qui coûtait du temps et de l’argent. MCP cherche à résoudre ce problème.
Depuis l’annonce d’Anthropic, d’autres grandes sociétés d’IA – OpenAI, Microsoft, Google et Perplexity – ont annoncé leur soutien au protocole, ce qui signifie qu’il est devenu le standard de l’industrie.
Cela signifie que les agences de voyages peuvent exposer leurs données une seule fois, en regroupant toutes leurs connexions API dans un seul serveur MCP, et devenir instantanément disponibles pour tous les assistants IA qui utilisent MCP à grande échelle sans créer d’intégrations une par une.
Appliquer le MCP en voyage
De nombreuses agences de voyages franchissent le pas avec MCP. Kiwi.com a annoncé le lancement de son serveur MCP en août 2025, qui permet aux agents IA de rechercher des vols et de recevoir en retour une liste personnalisée de vols.
Stanislav Komanec, CTO de Kiwi.com, a déclaré : « Il existe une énorme volonté de tester ce type de nouveaux outils d’IA. L’expérience client s’améliorera de plus en plus et, au fil du temps, la voie deviendra agentique. Le véritable défi est de comprendre comment l’IA et les chatbots peuvent naviguer au sein des MCP et quels types de fonctionnalités doivent être réalisés dans le chatbot par rapport à ce qui doit être fait sur le site Web de l’entreprise spécifique. »
En septembre, Apaleo a revendiqué l’avantage du premier arrivé dans le domaine des plateformes de gestion immobilière en lançant un serveur MCP. Parmi les autres personnes qui sautent dans le train MCP figurent Expedia et TourRadar.
Florian Montag, vice-président du développement commercial d’Apaleo, a déclaré : « Il est nettement plus simple de développer des MCP lorsque vous disposez d’une base de structure axée d’abord sur l’API. »
« Avec les MCP, les assistants IA accéderont aux données directement des systèmes officiels d’hôtellerie et de voyage, au lieu de s’appuyer sur du contenu Web générique. Cela signifie que les utilisateurs obtiendront des informations vérifiées en temps réel », a déclaré Pablo Delgado, PDG du fournisseur de technologie hôtelière Mirai.
L’importance du MCP est soulignée par l’annonce début octobre du lancement d’applications dans ChatGPT basées sur MCP. Pour le monde du voyage, il est significatif que deux des sept partenaires de lancement soient Booking.com et Expedia.
« Les applications dans ChatGPT constituent une première étape absolument décisive pour les personnes qui achètent des chambres d’hôtel et voyagent généralement d’une manière qu’elles ne l’ont jamais fait auparavant », a déclaré Jason Cincotta, co-fondateur du cloud de commerce IA géré Kismet. « Le fait que deux des sept premières applications étaient des OTA nous indique que les consommateurs veulent désespérément utiliser cette technologie pour planifier leurs voyages. »
Cincotta estime que malgré l’avantage du premier arrivé, les OTA ne l’emporteront pas nécessairement dans le nouveau monde MCP.
« Après avoir joué avec les applications, je ne pense pas que ce soit une expérience différenciée de leur application mobile. Deuxièmement, je pense qu’il y a des raisons assez fondamentales pour lesquelles une relation directe et les informations qu’un hôtel peut mettre directement à la disposition d’un client l’emporteront à long terme. C’est un signal d’alarme en disant que c’est clairement ce que veulent les consommateurs, votre client veut utiliser l’IA pour planifier ses voyages et il le fait déjà, même avec des outils assez médiocres. «
Montag d’Apaleo estime que MCP sera le moteur de l’innovation, et cela a été évident lors d’une récente vitrine avec des hôteliers à Munich.
« Vous êtes capable de créer un petit agent pour des cas d’utilisation très simples en moins de deux minutes, sans aucune ligne de code au-dessus d’un générateur d’agent comme N8n. Parce que vous pouvez simplement dire au LLM ce que je veux faire, et il comprend via le MCP ce dont il a besoin pour construire et adapte le code directement. Vous pouvez créer un copilote qui pourrait vous donner des réservations spécifiques en fonction de requêtes spécifiques, des invités qui ont payé et ont toujours un folio ouvert par exemple. Ces cas d’utilisation sont très faciles à construire. «
Cette ruée vers les MCP est susceptible de se transformer en torrent, ce qui soulève la question de savoir si tous les MCP sont créés égaux.
« Chaque serveur MCP peut exposer des données, des outils et des capacités complètement distincts en fonction de l’organisation ou du cas d’utilisation », a déclaré Delgado. « Par exemple, un MCP peut fournir un accès aux données de disponibilité et de fidélité des hôtels, tandis qu’un autre peut servir des informations CRM, des préférences des clients ou des flux de travail opérationnels.
Il est encore tôt et le passage aux réservations compatibles MCP pourrait prendre plus de temps.
« La réservation implique des questions sensibles : confiance, sécurité des paiements, confidentialité des données et responsabilité ; je m’attends donc à ce que les premières réservations compatibles MCP apparaissent dans des écosystèmes fermés, tels que les programmes de fidélité ou les applications de marque, où la confiance et l’authentification sont déjà en place », a déclaré Delgado.
Il a ajouté : « Dans le domaine du voyage, il n’y a que quelques premières mises en œuvre, et même si elles montrent des progrès, la proposition de valeur est encore faible. Je ne vois pas encore de bonne raison d’interroger ces données via ChatGPT au lieu de simplement utiliser Google Flights ou l’application ou le site Web de la marque, qui restent plus rapides et plus complets. Cela dit, la technologie évolue à une vitesse incroyable. «
Pièges potentiels
Hakan Kanar, directeur technique du marché de voyages en ligne turc Wingie Enuygun, a souligné que même si les MCP « débloquent un énorme potentiel », ils posent également certains défis.
« L’intégration reste complexe, en particulier pour les systèmes existants qui n’ont jamais été conçus pour fonctionner sur ce protocole unifié », a-t-il déclaré.
« Les structures de données doivent être standardisées et la logique de service redéfinie pour s’aligner sur les exigences MCP. Un autre aspect critique est comment et où les données sont traitées. Le choix du fournisseur LLM à utiliser, qu’il s’agisse d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google Gemini, est très important car chacun gère différemment la confidentialité, la conservation et l’autorisation des données. Les LLM peuvent également introduire de la latence. Les API standard, par exemple, peuvent répondre en moins d’une seconde, mais avec les LLM, vous avez du temps de raisonnement, donc choisir les bons modèles et optimiser les temps de réponse sont des priorités. important. »
MCP apportera la vision de l’IA agentique dans le voyage, mais nous n’en sommes qu’à nos premiers pas.
