Google franchit une nouvelle étape dans la démocratisation des données publiques avec le lancement de son serveur Data Commons Model Context Protocol (MCP).
Cet outil, destiné aux développeurs, scientifiques des données et créateurs d’agents d’IA, permet d’interroger des statistiques du monde réel en utilisant simplement du texte en langage naturel.
L’objectif : rendre l’IA plus fiable, pertinente et ancrée dans des données vérifiables.À l’origine, Data Commons est une initiative lancée en 2018 par Google pour organiser les données ouvertes provenant de sources variées : enquêtes gouvernementales, recensements, bases d’organisations internationales comme l’ONU, etc. Le serveur MCP vient enrichir cette initiative en rendant ces données beaucoup plus facilement intégrables dans des systèmes basés sur l’IA, sans avoir à maîtriser les détails des API ou du format de modélisation.
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Une solution aux hallucinations des modèles d’IA
Les grands modèles de langage sont puissants, mais ils souffrent souvent d’un mal bien connu : les hallucinations. En l’absence de sources fiables, ces modèles comblent les lacunes en générant des réponses inventées, parfois très convaincantes mais factuellement erronées. Le serveur MCP veut remédier à cela en injectant dans le raisonnement de l’IA des données publiques précises et structurées.
Selon Google, ce protocole permet de sélectionner dynamiquement les bonnes données en fonction du contexte de l’invite, sans que l’utilisateur ait à connaître les coulisses techniques.
Cela ouvre la porte à des cas d’usage variés : climat, économie, démographie, santé publique, etc. L’IA devient ainsi capable de s’appuyer sur un socle de vérité actualisé, renforçant sa crédibilité.
Un standard adopté par les leaders de l’IA
Le protocole MCP n’est pas propre à Google. Il s’agit d’une norme ouverte lancée par Anthropic, qui a rapidement été adoptée par des géants comme OpenAI, Microsoft et Google lui-même. L’avantage de cette standardisation est la compatibilité élargie avec de nombreux modèles d’IA, qu’ils soient open source ou propriétaires.
Google pousse l’adoption du serveur en proposant des outils concrets : un agent préconfiguré dans un notebook Colab, une interface via la ligne de commande Gemini, et un package Python disponible sur PyPI.
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Une collaboration concrète avec ONE Campaign
L’un des premiers exemples d’application de ce serveur est le partenariat entre Google et ONE Campaign, une ONG active en Afrique dans les domaines de la santé et de l’économie. Ensemble, ils ont développé ONE Data Agent, un assistant IA capable de présenter des millions de données financières et sanitaires en langage clair.
Ce projet a servi de déclencheur à la création du serveur MCP Data Commons, ouvert à tous les développeurs.
Avec cette initiative, Google montre une fois de plus sa volonté de rendre l’IA plus responsable, plus contextuelle, et surtout connectée à la réalité.
