Guide IA : Comprendre la différence entre A2A et MCP

Quel protocole permet aux agents de dialoguer et d’accèder aux données ?

On parle de plus en plus d’agents IA autonomes capables d’accomplir des tâches complexes de façon proactive. Imaginez plusieurs agents intelligents travaillant ensemble pour organiser votre agenda, commander du matériel ou assister des clients – un peu comme des collègues virtuels. Pour que ces agents puissent collaborer entre eux et accéder aux informations dont ils ont besoin, il faut des protocoles de communication adaptés. Deux protocoles émergents jouent un rôle clé à cet égard : le protocole Agent-to-Agent (A2A) de Google et le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic.

Pourquoi sont-ils importants ? Parce que, comme l’explique Google, « pour tirer pleinement parti de l’IA agentique, il est critique que ces agents puissent collaborer dans un écosystème multi-agent dynamique à travers des systèmes et applications cloisonnés » . De son côté, Anthropic souligne que même les modèles de langage les plus avancés restent souvent « isolés de la donnée », limités par des silos d’information, ce qui freine leur utilité en pratique​. A2A et MCP cherchent à résoudre ces problèmes : A2A en offrant un langage universel pour que les agents IA « discutent » entre eux, et MCP en fournissant un « port d’accès » standard aux données et outils externes pour les modèles IA.

Objectif de cet article : nous allons expliquer de manière didactique ces deux protocoles, leur historique, leur fonctionnement et leurs différences. Que vous soyez étudiant, débutant en IA, développeur ou décideur, l’idée est de vous donner une compréhension claire de ce qu’apportent A2A et MCP dans les systèmes multi-agents modernes. Nous utiliserons des métaphores concrètes (par exemple, une salle de réunion vs un atelier) pour illustrer leurs rôles respectifs, et des exemples d’applications comme l’automatisation du support client. Commençons par d’où viennent ces protocoles et pourquoi ils ont été créés.

Origines des protocoles A2A et MCP

Genèse de l’Agent-to-Agent (A2A) de Google

Le protocole A2A (Agent-to-Agent) a été annoncé par Google en avril 2025 lors d’une initiative visant à standardiser la collaboration entre agents IA​. Il a été conçu par l’équipe Google Cloud en partenariat avec plus de 50 organisations technologiques (Atlassian, Box, Salesforce, SAP, et bien d’autres) dès le départ​. Cet effort collectif illustre l’importance d’une vision partagée : permettre aux agents provenant de différents éditeurs ou cadres de travail de se comprendre et travailler ensemble facilement, un peu comme on aurait besoin d’un langage commun pour des humains de cultures différentes.

Pourquoi Google a-t-il lancé A2A ? En interne, la société avait acquis beaucoup d’expérience en développant des systèmes à base d’agents à grande échelle. Elle a identifié les défis majeurs des environnements multi-agents en entreprise, notamment le cloisonnement des données et des applications​. Les entreprises utilisaient déjà des agents pour automatiser des tâches (par exemple, aider le support client, gérer la chaîne d’approvisionnement, etc.​, mais ces agents restaient souvent isolés les uns des autres. Google a donc conçu A2A comme un standard ouvert (open source) inspiré de ces leçons, afin de permettre à n’importe quel agent implémentant le protocole de se connecter avec n’importe quel autre agent compatible​. En somme, A2A est né du besoin d’interopérabilité entre agents – une sorte d’« ESPéranto » des agents IA – pour éviter les « silos » et multiplier les gains de productivité en les faisant collaborer.

Genèse du Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic

De son côté, le Model Context Protocol (MCP) a été introduit par la société Anthropic en novembre 2024​. Anthropic est un acteur majeur dans le domaine des grands modèles de langage (comme leur assistant Claude). Ils ont créé MCP en constatant que, malgré les prouesses de raisonnement des modèles récents, ceux-ci étaient coupés de nombreuses sources de données cruciales du monde réel​. Chaque fois qu’on voulait brancher un assistant IA sur une nouvelle base de données, un logiciel métier ou un dépôt de documents, il fallait développer une intégration spécifique. Cela revenait à fabriquer un adaptateur différent pour chaque outil, un processus peu évolutif.

MCP a été conçu pour résoudre ce casse-tête en offrant un standard universel ouvert pour connecter les systèmes d’IA aux sources de données et aux outils externes​. Anthropic décrit MCP comme un « port USB-C pour les applications d’IA »​. En d’autres termes, de la même manière qu’un connecteur USB universel permet de brancher toutes sortes de périphériques sur un ordinateur, MCP fournit une interface uniforme pour brancher un modèle IA à toutes sortes de bases de connaissances, services d’entreprise ou applications tierces. L’objectif est de faciliter et sécuriser l’échange d’informations entre les modèles (ou agents) IA et le monde extérieur des données.

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Dès son lancement, MCP a été publié en open source avec une spécification publique et des SDK (bibliothèques) dans plusieurs langages de programmation​. Des exemples de « serveurs MCP » (connecteurs) ont été fournis pour des outils populaires comme Google Drive, Slack, GitHub, des bases de données SQL, etc.. Plusieurs entreprises ont rapidement expérimenté MCP : par exemple, la fintech Block (Square) ou des plateformes de développement comme Replit et Sourcegraph ont salué cette approche standard pour donner aux agents un accès aux données dont ils ont besoin tout en gardant le contrôle de ces données​.

En résumé, A2A est né chez Google pour faire dialoguer les agents IA entre eux, tandis que MCP est né chez Anthropic pour connecter les agents IA à leurs outils et données. Voyons à présent plus en détail comment chacun fonctionne et en quoi ils diffèrent, en comparant plusieurs aspects clés.

Architecture : comment sont structurés A2A et MCP ?

Lorsque l’on parle d’architecture, on s’intéresse à la façon dont le protocole est structuré et déployé dans un système.

• A2A : une architecture « agent client » et « agent distant » – Le protocole A2A définit un modèle de communication entre un agent initiateur (appelé agent client) et un agent récepteur (appelé agent distant). L’agent client est celui qui formule une demande ou une tâche, et l’agent distant est celui qui la réalise ou y répond​. Chaque agent qui souhaite être joignable via A2A doit exposer une sorte de carte d’identité publique (appelée Agent Card) accessible via HTTP​. Cette carte, au format JSON, décrit notamment : où contacter l’agent (URL/hôte), quelle version de l’agent ou du protocole il utilise, et surtout quelles sont ses compétences ou capacités (sous forme de liste structurée)​. En consultant cette « carte de visite », un agent client peut découvrir ce que sait faire un agent distant et décider s’il est pertinent de lui déléguer une tâche donnée. A2A permet ainsi à un développeur de bâtir un écosystème où de multiples agents spécialisés coexistent, chacun déclarant ses aptitudes, et où l’on peut dynamiquement trouver le bon agent pour la bonne tâche grâce à la découverte de capacités (nous y reviendrons)​. A2A s’appuie délibérément sur des technologies Web éprouvées (HTTP, JSON-RPC, etc.) pour s’intégrer facilement aux infrastructures existantes​.
• MCP : une architecture client–serveur modulable – Le Model Context Protocol adopte quant à lui une architecture en clients et serveurs MCP sur un principe d’intégration de données. L’idée est qu’un programme hôte (par exemple un assistant IA ou une application) peut se connecter à plusieurs serveurs MCP spécialisés. Un serveur MCP est un petit programme qui expose, via le protocole MCP, l’accès à une source de données ou à un service spécifique​. Concrètement, on pourrait avoir un serveur MCP pour la base de tickets d’un support client, un autre pour la base de produits d’un site e-commerce, un autre pour des fichiers internes, etc. Chaque serveur MCP joue le rôle d’adaptateur standard pour un système donné (fichier, base de données, application tierce)​. En face, un client MCP est la partie intégrée à l’agent ou au LLM qui sait se connecter à ces serveurs et formuler des requêtes selon le protocole. Le modèle est très flexible : on peut brancher autant de serveurs MCP que nécessaire à un même agent, ce qui lui donne accès à de multiples ressources. L’architecture MCP est donc orientée intégration de données/outils plutôt que communication agent-agent : elle suppose généralement un seul agent IA qui utilise plusieurs connecteurs (serveurs MCP) pour élargir son contexte et agir sur des données externes.

En résumé, A2A structure le système comme un réseau d’agents pairs qui se découvrent et dialoguent, tandis que MCP structure le système comme un agent relié à divers connecteurs de données. On pourrait dire que A2A est centré sur les agents (comment ils s’organisent entre eux), alors que MCP est centré sur les ressources (comment un agent accède à ses environnements de données).

Communication et échanges d’informations

Au-delà de l’architecture générale, il est important de comprendre comment se déroulent les communications avec chaque protocole, c’est-à-dire le format et la dynamique des échanges entre entités.

• A2A : un langage commun pour agents, avec gestion des tâches – Avec A2A, la communication se fait par l’envoi de messages structurés représentant des tâches, des états ou des résultats (appelés artéfacts)​​. Un agent client peut envoyer à un agent distant une tâche formulée (souvent en langage naturel ou en format structuré JSON selon le protocole) décrivant ce qui est attendu. Le protocole prévoit que la tâche possède un cycle de vie : elle peut être acceptée, en cours, terminée avec un résultat, etc. Pour s’adapter à la nature de la tâche, A2A supporte plusieurs modes de communication client-serveur : par exemple une simple requête HTTP suivie de réponses périodiques (polling) pour vérifier l’avancement, ou bien des flux d’événements en temps réel via SSE (Server-Sent Events) pour les tâches courtes, voire des notifications push pour avertir le client une fois qu’une tâche de longue haleine est terminée. L’important est que les agents échangent dans leur « langage » natif, souvent du texte (par exemple une question/réponse en langue naturelle) mais pas uniquement : A2A est pensé pour être multi-modal, permettant aussi de faire transiter de l’audio, des images, de la vidéo si nécessaire​. Par ailleurs, chaque message échangé peut contenir plusieurs « parties » avec un type de contenu précisé (texte, image, formulaire, etc.), ce qui permet aux agents de négocier la meilleure manière de présenter le résultat ou de poursuivre l’échange en fonction des capacités de l’interface utilisateur finale​. En somme, la communication A2A ressemble à une conversation structurée entre agents, orientée vers la résolution collaborative de tâches.
• MCP : des appels aux données et fonctions, bidirectionnels – Avec MCP, la communication est plus proche d’un modèle requête/réponse fonctionnel. Un agent (client MCP) va appeler un point de terminaison exposé par un serveur MCP pour, par exemple, lire une donnée ou exécuter une action sur un système externe. Chaque serveur MCP offre une API standardisée (souvent REST ou RPC) que le client peut interroger. On peut le voir comme des « fonctions distantes » que l’agent peut invoquer : par exemple “récupérer le document X”, “chercher les tickets ouverts de l’utilisateur Y” ou “écrire tel log dans la base”. Le protocole prévoit à la fois la lecture et l’écriture sécurisée, ce qui veut dire que l’agent peut non seulement consulter des informations externes mais aussi agir dessus (si autorisé)​. On parle de connexion bidirectionnelle car l’échange va dans les deux sens : l’agent peut envoyer des requêtes, et le serveur renvoie des données, voire accuse réception de modifications. Techniquement, MCP définit des schémas JSON et des endpoints spécifiques – par exemple, il y a un endpoint pour lister les outils disponibles et un pour appeler un outil particulier​. La communication MCP est donc plus transactionnelle : chaque appel a un but précis, avec des paramètres bien définis et un résultat formaté. Si A2A est un dialogue ouvert, MCP est plutôt un appel de procédure à distance. Néanmoins, dans un scénario complet, on peut enchaîner plusieurs appels MCP pour accomplir une tâche complexe, ce qui aboutit à une sorte de workflow. MCP s’intègre souvent dans le processus interne d’un agent : par exemple, si l’agent se rend compte qu’il doit vérifier une information dans une base, il va formuler un appel MCP correspondant, puis utiliser la réponse dans son raisonnement.

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En résumé, A2A = conversation / message entre agents, là où MCP = appel d’outils / données. Les deux impliquent des échanges réseau (souvent sur HTTP), mais le contenu et l’objectif diffèrent : A2A transporte du contexte et des instructions entre intelligences, MCP transporte des données brutes ou déclenche des opérations sur des systèmes.

Types de tâches adressés par chaque protocole

Un autre angle de comparaison utile est de regarder quels types de problèmes ou de tâches chaque protocole permet de résoudre, car ils ne couvrent pas exactement le même périmètre.

• Avec A2A : des tâches complexes nécessitant collaboration et polyvalence – A2A est particulièrement adapté aux scénarios où plusieurs agents aux compétences différentes doivent coopérer pour aboutir à un résultat. Pensez à des tâches de haut niveau, potentiellement longues ou multi-étapes, par exemple : planifier et exécuter un workflow complet d’onboarding d’un employé (plusieurs services impliqués), répondre à une requête client compliquée nécessitant des expertises variées, mener une recherche approfondie qui combine analyse de données et rédaction de synthèse, etc. Le protocole a été conçu pour supporter autant les tâches éclairs que les missions de fond sur plusieurs heures ou jours​. On peut très bien imaginer un agent orchestrateur qui lance une tâche « élaborer un plan marketing » : il va déléguer via A2A la collecte de données à un agent analyste, la génération d’un rapport à un agent rédacteur, tout en gardant le fil de la conversation avec chacun. A2A excelle dans ces situations où il faut maintenir un échange continu, gérer l’état d’avancement et éventuellement impliquer un humain en cours de route (par exemple pour valider une étape)​. En somme, A2A vise les tâches « intelligentes » et ouvertes, qui ressemblent à du travail d’équipe entre humains : chaque agent joue un rôle dans un effort commun.
• Avec MCP : des tâches d’accès à l’information et d’utilisation d’outils – MCP de son côté brille dès qu’un agent a besoin d’obtenir des informations précises ou d’exécuter une action sur un système externe dans le cadre de sa tâche globale. Cela couvre par exemple : aller chercher des données client dans un CRM pour personnaliser une réponse, récupérer un document technique dans un wiki pour l’analyser, écrire une entrée dans la base de tickets après avoir traité une requête, interroger une API tierce pour obtenir une cote financière, etc. Isolément, ce sont souvent des sous-tâches relativement bien définies (lire/écrire telle donnée). Mais sans un protocole comme MCP, l’agent ne pourrait pas les réaliser du tout s’il n’a pas été entraîné avec ces données en amont. MCP lui ouvre les portes de ces informations et capacités externes en temps réel. Ainsi, on peut dire que MCP s’inscrit dans des tâches où l’enrichissement du contexte est crucial. Par exemple, un chatbot d’assistance client qui utilise MCP peut non seulement comprendre la question de l’utilisateur via son modèle de langage, mais aussi consulter en direct la fiche du client ou l’historique de ses commandes pour fournir une réponse pertinente – ce qui serait impossible avec le seul modèle IA déconnecté​. De plus, via MCP l’agent peut prendre des mesures concrètes (comme créer un ticket, déclencher une action dans un autre logiciel) ce qui le rend capable de boucler la boucle d’une tâche, pas juste de donner une information. En somme, MCP cible les tâches d’interfaçage avec le monde numérique : il permet aux agents d’être acteurs dans un environnement informatique plus large, pas juste de raisonner en vase clos.

Pour résumer ce point, A2A s’applique aux tâches nécessitant coordination entre intelligences multiples (chaque agent étant une « intelligence » autonome), tandis que MCP s’applique aux tâches nécessitant intégration de connaissances ou d’actions externes pour le compte d’une intelligence (le modèle IA). Ces deux types de besoins sont courants et souvent complémentaires dans les systèmes réalistes.

Découverte des capacités et compétences

Un défi dans les systèmes modulaires est de découvrir ce que savent faire les différents composants. Comment un agent sait-il qu’un autre agent peut l’aider (pour A2A) ? Et comment un agent sait-il quels outils ou données sont disponibles (pour MCP) ?

• Dans A2A : l’Agent Card comme carte de visite des agents – La découverte des capacités est au cœur du protocole A2A. Chaque agent compatible publie un fichier de métadonnées appelé Agent Card sur une URL bien connue​. Ce document JSON inclut le nom de l’agent, sa version, et crucialement la liste de ses compétences déclarées (ses skills)​koyeb.com. Par exemple, un agent peut s’annoncer comme sachant « traduire du texte », un autre comme pouvant « analyser des données financières », un troisième « contrôler un robot physique ». Ces compétences sont structurées de manière normalisée pour qu’un autre agent ou orchestrateur puisse les parcourir automatiquement. Ainsi, si un agent client a une tâche à accomplir, il peut interroger un annuaire d’agents ou une liste d’Agent Cards pour trouver lequel a la compétence requise. C’est un peu l’équivalent de l’annuaire interne d’une entreprise où l’on chercherait quel employé a telle expertise. A2A formalise ce mécanisme pour que la découverte soit automatique et dynamique. De plus, la communication initiale entre agents A2A passe souvent par une étape d’échange de cartes ou de références, ce qui permet à chaque agent de savoir à qui il « parle ». En somme, A2A fournit un annuaire distribué des savoir-faire des agents via ce système de cartes, rendant possible des interactions ad hoc entre agents qui ne se connaissaient pas à l’avance.
• Dans MCP : introspection des outils disponibles – MCP, dans son rôle de connecteur de données, aborde la découverte différemment. Ici, le concept de « capacité » correspond aux outils ou opérations exposés par un serveur MCP. Comment un agent découvre-t-il ce qu’il peut faire via MCP ? La réponse est généralement que le développeur configure explicitement les serveurs MCP à utiliser, mais il existe aussi un mécanisme d’introspection. En effet, le protocole MCP prévoit une API de listing des outils disponibles sur un serveur​. Par exemple, un serveur MCP pourrait exposer une liste de fonctions comme getCustomerData, createTicket, updateRecord, etc., chacune avec une description et un schéma de paramètres. Un agent (ou l’interface de développement de l’agent) peut appeler l’endpoint standard tools/list pour obtenir la liste des opérations possibles sur ce serveur. C’est un peu l’équivalent d’une documentation d’API, mais accessible de façon normalisée et programmable. De plus, chaque outil est décrit avec un schéma qui indique comment l’invoquer (quels paramètres passer)​. Ainsi, un agent généraliste pourrait théoriquement découvrir à la volée qu’il a accès à telle ou telle base de données via un serveur MCP et adapter ses actions en conséquence. Dans la pratique actuelle, la découverte dans MCP est souvent pilotée par la configuration (on connecte tel agent à tel ensemble de serveurs selon le besoin connu), mais le protocole offre de quoi interroger ces serveurs pour savoir ce qu’ils proposent. En résumé, MCP fournit aux agents une liste de « choses qu’ils peuvent faire » sur les données – un peu comme entrer dans un atelier et regarder quels outils sont sur l’étagère (marteau, tournevis, etc., voir métaphore plus loin).

En résumé, A2A mise sur un annuaire des compétences entre agents pour orchestrer la bonne collaboration, tandis que MCP mise sur un catalogue d’outils qu’un agent peut utiliser pour agir sur les données. Dans un système combiné, un orchestrateur pourrait même d’abord trouver le bon agent via A2A (ex: un agent « Support Client »), puis cet agent utiliser MCP pour exploiter ses outils (ex: accéder aux données client).

Sécurité et contrôle d’accès

Dernier point de comparaison crucial : la sécurité. Dans des environnements d’entreprise, on ne peut pas se permettre de faire communiquer des agents ou d’exposer des données sans un solide encadrement de l’authentification, des autorisations et de la confidentialité.

• Sécurité dans A2A : Le protocole A2A a été conçu dès le départ pour être « sécurisé par défaut »​. Concrètement, cela signifie qu’il intègre des mécanismes d’authentification et d’autorisation comparables à ceux qu’on retrouve dans les API web modernes (on parle d’une « parité avec les schémas d’authentification d’OpenAPI » dans la documentation​). Par exemple, un agent ne devrait pouvoir communiquer avec un autre que s’il présente les bons jetons ou certificats attestant de son identité et de ses droits. De plus, comme A2A vise les entreprises, il prend en compte les besoins de confinement des données : un agent d’un service donné ne devrait accéder qu’aux infos pertinentes et autorisées d’un autre agent. Le fait que A2A soit un protocole ouvert et standardisé permet aux équipes IT de l’intégrer dans leur gouvernance de sécurité existante, de monitorer les échanges et de logguer qui a demandé quoi à qui. Enfin, la communication via HTTPS et JSON signifie qu’on peut tirer parti de tout l’écosystème de sécurisation web (chiffrement TLS, contrôle d’accès par domaines, etc.). A2A se positionne donc comme un protocole fiable pour des opérations potentiellement sensibles, adapté à des scénarios d’entreprise où la confidentialité et l’intégrité des actions des agents sont critiques​.
• Sécurité dans MCP : Le Model Context Protocol, manipulant potentiellement des données d’entreprise, accorde aussi une importance forte à la sécurité. D’abord, MCP est pensé pour être déployé dans l’infrastructure du client ou de l’entreprise, de sorte que les données ne sortent pas vers un tiers non maîtrisé. Par exemple, si une entreprise utilise un agent doté de MCP, elle peut héberger les serveurs MCP qui donnent accès à sa base de connaissances à l’intérieur de son propre cloud ou réseau interne. Ainsi, le contrôle des données reste en local, le protocole n’étant qu’un moyen d’y accéder de manière standard. Anthropic mentionne que MCP apporte « les meilleures pratiques pour sécuriser vos données au sein de votre infrastructure », ce qui sous-entend le chiffrement des échanges, l’authentification des clients qui se connectent aux serveurs MCP, et la possibilité de filtrer finement quelles données un modèle peut lire ou écrire. Chaque serveur MCP peut implémenter des permissions spécifiques : par exemple, ne fournir que des vues partielles des données selon le rôle de l’agent, ou exiger une approbation humaine (via un human in the loop) avant de faire une action sensible​. Le protocole en lui-même est agnostique quant à la politique de sécurité, mais il fournit le cadre pour qu’on l’intègre. On peut utiliser les clés API, OAuth, ou tout autre mécanisme d’authentification avec MCP selon le contexte. L’analogie du « port USB-C » reste valable : comme un port ne fait que transmettre des données de manière standard, on peut chiffrer ou contrôler ce qui y transite comme on le souhaite. En résumé, MCP vise à garantir des connexions sûres et contrôlées entre les modèles IA et les systèmes de données, afin que la puissance de l’IA ne se fasse pas au détriment de la sécurité ou de la confidentialité​.

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En somme, A2A et MCP intègrent tous deux la sécurité comme priorité, ce qui est indispensable pour gagner la confiance des entreprises. A2A apporte la sécurité au niveau inter-agents (authentification mutuelle des agents, échanges chiffrés, etc.), tandis que MCP apporte la sécurité au niveau des données outillées (contrôle d’accès aux bases et outils). Les deux peuvent bien sûr se cumuler : on peut imaginer que chaque appel A2A ou MCP soit authentifié et loggué pour audit.

Métaphore : salle de réunion vs atelier d’outillage

Pour bien saisir la différence de philosophie entre A2A et MCP, utilisons une métaphore concrète. Imaginons une entreprise où il y a une salle de réunion et un atelier.

• La salle de réunion représente A2A. C’est l’endroit où plusieurs collègues (les agents IA) se réunissent pour discuter, échanger des idées et planifier ensemble. Chacun a sa spécialité (l’un est juriste, l’autre informaticien, un autre designer, etc.), et ils communiquent pour résoudre un problème commun. Par exemple, dans la salle de réunion, Alice explique le problème du client, Bob propose de chercher dans la base de données (car il sait le faire), Charlie suggère une solution technique, etc. La conversation est interactive, ça va dans les deux sens, ils se posent des questions, se mettent d’accord sur qui fait quoi. A2A, c’est ce langage commun de la réunion : il permet aux agents de se comprendre et de se coordonner, même s’ils viennent de départements différents (i.e. ont été construits par des vendeurs différents). À la fin, grâce à cette coopération, l’équipe aura satisfait le client plus efficacement que si chaque agent était resté isolé.
• L’atelier représente MCP. C’est l’endroit où se trouvent tous les outils et ressources de l’entreprise : documents, bases de données, outils informatiques, machines. Un agent IA qui entre dans l’atelier n’y va pas pour papoter avec des collègues, il y va pour prendre un outil ou accéder à une ressource dont il a besoin pour accomplir sa tâche. Par exemple, Alice (agent IA) va dans l’atelier pour consulter le dossier d’un client (étagère des documents), puis utiliser une perceuse (outil logiciel) pour extraire un bout d’information, ou peut-être actionner un bras robotique. Elle suit un mode d’emploi standard pour ces outils (le protocole MCP) : elle sait où trouver l’information et comment l’obtenir en toute sécurité. MCP, c’est ce mode opératoire de l’atelier : un protocole universel qui décrit comment utiliser n’importe quel outil ou accéder à n’importe quelle donnée, sans avoir à réinventer la roue à chaque fois. L’atelier est organisé de telle sorte que chaque outil a une étiquette, une notice – de même chaque serveur MCP expose clairement ce qu’il peut faire (par ex. “outils disponibles: marteler, visser, souder” pour un serveur gérant un atelier mécanique).

Avec cette métaphore, on voit bien que la salle de réunion (A2A) et l’atelier (MCP) sont deux environnements très différents mais complémentaires. Dans la salle de réunion, on décide quoi faire et on répartit les rôles; dans l’atelier, on dispose des moyens techniques pour faire effectivement les choses. Un projet réussi nécessite les deux : une bonne coordination d’équipe, et de bons outils à disposition. Il en va de même pour un système multi-agents abouti : A2A fournit la coordination et la communication générale, MCP fournit l’accès aux données et actions concrètes.

Exemples concrets d’utilisation des deux protocoles

Parlons à présent de quelques cas d’usage concrets pour illustrer comment A2A et MCP peuvent intervenir, en particulier dans le domaine du support client automatisé qui est un terrain fertile pour les agents IA.

Automatisation du support client

Imaginons une entreprise qui souhaite automatiser son support client avec l’IA. Elle pourrait mettre en place un agent conversationnel (chatbot) pour répondre aux clients sur le site web ou via la messagerie. Ce chatbot doit être performant : non seulement capable de comprendre les questions (grâce à un modèle de langage) mais aussi de fournir des réponses précises et personnalisées en allant chercher les bonnes informations, voire en accomplissant des actions (comme ouvrir un ticket, planifier un appel, etc.). Voici comment MCP et A2A joueraient chacun un rôle dans ce scénario :

• Utilisation de MCP dans le support client : Le chatbot va utiliser le Model Context Protocol pour se connecter aux différentes applications métier du support. Par exemple, via un serveur MCP, il va accéder à la base de données des clients (pour connaître le profil du client qui pose la question), à l’outil de ticketing (pour consulter l’historique des demandes ou créer un nouveau ticket), et au FAQ de l’entreprise (stocké dans un référentiel documentaire interne). Grâce à MCP, l’agent peut lire ces données et même écrire des mises à jour en toute sécurité et de façon standardisée​. Concrètement, si le client demande « Où en est ma commande ? », le chatbot va utiliser une fonction exposée par le serveur MCP du système de gestion des commandes pour retrouver le statut de la commande et répondre avec précision. S’il demande « Pouvez-vous changer l’adresse de livraison ? », le chatbot peut appeler une autre fonction MCP pour effectuer la mise à jour dans le système – évidemment sous réserve des autorisations. Tout cela, le chatbot le fait de manière transparente pendant la conversation, ce qui donne à l’utilisateur l’impression qu’il interagit avec un assistant qui sait tout sur son cas et peut agir. Sans MCP (ou équivalent), le chatbot aurait été limité à sa base de connaissances statique et n’aurait pas pu accéder en direct à ces infos – il aurait fallu l’intervention d’un humain ou d’une intégration ad hoc. MCP sert donc ici de colle entre l’IA et le système de support existant, rendant le support client automatisé plus efficace et autonome.
• Utilisation de A2A dans le support client : Maintenant, prenons un cas un peu plus complexe où plusieurs agents pourraient collaborer. Supposons que l’entreprise dispose non pas d’un seul chatbot, mais de plusieurs agents spécialisés : un agent « assistant client » qui discute avec le client, un agent « expert produit » qui connaît en détail le catalogue et les problèmes techniques, et un agent « gestionnaire » qui peut effectuer des tâches administratives (remboursement, modification de commande…). Grâce à A2A, ces agents peuvent se coordonner en coulisses pour traiter au mieux la demande. Par exemple, quand le client pose une question pointue sur un produit, l’agent assistant peut, via A2A, transmettre la question à l’agent expert produit et obtenir sa réponse technique, qu’il reformule ensuite au client. Si le client demande un geste commercial, l’agent assistant peut déléguer via A2A la création d’un avoir à l’agent gestionnaire. Tout cela se passe en temps réel : l’agent assistant orchestre la conversation avec le client, et utilise A2A pour aller chercher l’intelligence là où elle se trouve (auprès des autres agents). On a donc une équipe virtuelle d’agents qui coopèrent comme des collègues le feraient. A2A garantit que le dialogue entre eux est fluide et structuré – par exemple, l’agent assistant envoie une tâche « diagnostiquer le problème X du produit Y » à l’agent expert, qui renvoie un artéfact « voici l’analyse » avec éventuellement une image ou un lien, etc. Le client, lui, bénéficie d’une réponse riche et rapide sans savoir qu’en coulisse plusieurs « cerveaux » ont collaboré. Ce genre de montage multi-agents peut améliorer la couverture des demandes (chaque agent ayant sa spécialité) et la résolution au premier contact en évitant d’escalader à un humain sauf nécessité.

Dans cet exemple de support client, MCP et A2A peuvent même se combiner harmonieusement. L’agent assistant utilise A2A pour solliciter ses collègues agents, et l’un de ces agents (ou lui-même) utilise MCP pour interroger la base de données ou mettre à jour un système. Imaginons : le client demande « j’ai un problème avec mon appareil, il fait un bruit étrange ». L’agent assistant transmet en A2A au spécialiste technique la description *« bruit étrange appareil modèle X » ; l’agent tech utilise MCP pour consulter le log des erreurs connu pour ce modèle dans la base de connaissances, et répond via A2A qu’il suspecte un ventilateur défectueux et qu’il faut changer une pièce. L’agent assistant dit alors au client qu’un remplacement sous garantie sera fait et utilise MCP pour créer directement le ticket de réparation. A2A a servi de canal de discussion entre agents, MCP a servi de canal d’action vers les données.

Autres exemples d’applications

Bien que le support client soit un cas parlant, il existe de nombreux autres domaines où ces protocoles trouvent leur utilité :

• Recherche d’information et assistant personnel : Un assistant personnel intelligent pourrait utiliser MCP pour lire vos emails, consulter votre agenda ou vos fichiers (avec permission) afin de vous donner un compte-rendu quotidien, tout en utilisant A2A pour coordonner un agent « planification » et un agent « analyse d’emails », par exemple.
• Coordination de workflow en entreprise : On peut avoir un système où un agent « Chef de projet » assigne via A2A des tâches à divers agents spécialisés (marketing, technique, logistique) pour élaborer un plan, chacun pouvant aller puiser des données via MCP dans les outils de son domaine (par ex, l’agent marketing via MCP extrait des chiffres de la plateforme CRM, l’agent logistique consulte le système ERP, etc.). Cela permet d’automatiser en partie des processus transverses.
• Domaines techniques (DevOps, Cloud) : Un agent copilote de développement logiciel pourrait utiliser MCP pour lire le code source d’un dépôt Git et les logs de build, et via A2A demander à un autre agent d’examiner une portion de code spécifique ou de proposer une correction. Ici aussi la collaboration entre agents et l’accès outillé aux ressources font bon ménage pour accélérer la résolution de problèmes complexes.

Ces exemples montrent qu’il n’y a pas d’opposition franche entre A2A et MCP dans les usages : souvent les deux se complètent pour couvrir l’ensemble des besoins d’un système d’IA autonome dans un contexte donné.

Conclusion : deux protocoles complémentaires pour l’écosystème multi-agent

En parcourant l’histoire, les caractéristiques techniques et les exemples d’utilisation de A2A et de MCP, une idée clé se dégage : ces deux protocoles adressent des problématiques différentes et sont plus efficaces ensemble que l’un contre l’autre. Google l’a d’ailleurs explicitement formulé : « A2A est un protocole ouvert qui complémente le MCP d’Anthropic, lequel fournit des outils et du contexte aux agents ».

On peut désormais apprécier pourquoi. A2A se concentre sur l’interopérabilité entre agents – c’est le liant social, la coordination, la communication d’objectif à objectif. MCP, lui, se concentre sur l’interopérabilité entre un agent et des ressources externes – c’est le connecteur universel vers la connaissance et l’action sur le monde numérique. Dans un système d’IA complet, un agent aura souvent besoin des deux : communiquer avec ses pairs (ou avec des utilisateurs via un agent intermédiaire) et puiser des données/outils à la demande. Ce n’est pas un hasard si A2A et MCP ont été annoncés presque coup sur coup (fin 2024 pour MCP, début 2025 pour A2A) : ils répondent chacun à une pièce du puzzle de l’IA agentique qui manquait jusqu’alors.

Plutôt que de les voir en concurrence, on peut les imaginer comme deux couches d’une architecture globale. Par exemple, une entreprise pourrait adopter MCP pour uniformiser l’accès de tous ses agents IA à son patrimoine de données (fichiers, BDD, APIs internes), et adopter A2A pour permettre à ces agents de travailler en équipe sur des projets complexes. L’un n’empêche pas l’autre, au contraire : A2A pourrait véhiculer les intentions et orchestrer quel agent fait quoi, pendant que MCP fournirait à chaque agent les moyens d’exécution concrets.

Bien sûr, il y aura des choix à faire pour les développeurs et les écosystèmes : si une tâche est simple et isolée, un agent avec MCP seul peut suffire ; si un système n’a pas besoin d’accès externe, A2A seul peut parfois suffire pour la coordination interne. Mais dès qu’on vise une IA autonome polyvalente dans un contexte réel, la combinaison A2A+MCP apparaît puissante. C’est comme avoir une équipe bien coordonnée (grâce à A2A) disposant de toutes les bonnes ressources (grâce à MCP).

En conclusion, A2A et MCP apportent chacun une pièce indispensable au puzzle des systèmes à multiples agents intelligents. Le premier offre la salle de réunion où les agents peuvent se parler dans un langage commun, le second offre l’atelier où ils peuvent prendre les outils pour agir. Ensemble, ils ouvrent la voie à des agents IA plus collaboratifs, contextuels et efficaces, capables tant de se comprendre entre eux que de comprendre et manipuler le monde des données. Plutôt que deux voies opposées, ils représentent deux axes de progression simultanés vers des IA plus intégrées dans nos environnements complexes – pour le bénéfice des utilisateurs comme des entreprises qui les déploient.

Sources : Les informations de cet article s’appuient sur les annonces officielles et documentations de Google et Anthropic concernant A2A​ et MCP​, ainsi que sur des analyses comparatives de ces protocoles​. Des exemples pratiques ont été inspirés de cas d’usage évoqués par ces sources (ex. chatbot support client via MCP, collaboration d’agents via A2A​). Ces deux protocoles étant récents, leur évolution est à suivre, mais leur complémentarité initiale laisse envisager une convergence vers des écosystèmes multi-agents ouverts, standardisés et interopérables – une nouvelle étape passionnante dans l’ère de l’IA autonome.

Sources officielles

• Agent-to-Agent (A2A) – Google :
  • Présentation officielle sur le blog des développeurs Google : Home- Google Developers Blog
  • Documentation technique et spécification sur GitHub : GitHub
  • Page d’accueil du protocole A2A : google.github.io
• Model Context Protocol (MCP) – Anthropic :
  • Annonce officielle par Anthropic : Home
  • Documentation détaillée sur le site officiel : modelcontextprotocol.io
  • Dépôt GitHub du protocole MCP : GitHub
  • Documentation API d’Anthropic sur MCP : docs.anthropic.com

Articles et analyses

• Axios : Présentation du protocole MCP et son impact sur l’intégration des IA avec les applications : Axios
• The Verge : Annonce du lancement de MCP par Anthropic et ses implications : The Verge
• Medium : Guide complet sur le Model Context Protocol (MCP) : Medium
• WorkOS : Explication du fonctionnement de MCP et de ses avantages : WorkOS — Your app, Enterprise Ready.
• Phil Schmid : Vue d’ensemble du protocole MCP et de ses applications : Philschmid
• Microsoft Tech Community : Intégration de MCP avec Azure OpenAI pour une meilleure intégration des outils : techcommunity.microsoft.com

Publications académiques

• arXiv : Analyse des menaces de sécurité liées au protocole MCP et orientations futures : arXiv
• arXiv : Cadres et stratégies d’atténuation pour la sécurité de niveau entreprise du protocole MCP : arXiv
• arXiv : Audit de sécurité du protocole MCP révélant des vulnérabilités majeures : arXiv