Dans notre article précédent, nous avons exploré comment le Model Context Protocol (MCP) agit comme un "traducteur universel" pour l'IA, permettant aux LLM d'accéder et de comprendre les données de votre pile logicielle. Mais les insights textuels n'étaient que le début.
Notre objectif chez Chift a toujours été d'assurer une récupération rapide des données financières pour les intégrer dans n'importe quel logiciel financier. Nous voulons maintenant aller plus loin et permettre aux chefs d'entreprise et aux comptables de débloquer leurs données d'une nouvelle manière. Notre première intuition a été de leur donner accès à ces données à travers le prisme d'une IA, raison pour laquelle nous avons développé notre premier serveur MCP. Rapidement, nous avons réalisé qu'il y avait plus de possibilités pour exploiter tout le potentiel de l'IA : trop de contexte et de données inutiles étaient transmises à l'IA, limitant sa capacité à les analyser efficacement.
Aujourd'hui, nous voulons parler d'une pièce du puzzle qui rend cette vision possible : la nouvelle spécification External Apps pour la norme MCP.
La pièce manquante : visualiser le contexte
Jusqu'à présent, la conversation autour de MCP s'est largement concentrée sur les serveurs (sources de données comme l'API Chift) envoyant des données brutes aux clients (interfaces IA comme ChatGPT ou Claude) pour qu'ils les interprètent et vous présentent les résultats. Mais pour les secteurs complexes comme la fintech, les réponses textuelles ne suffisent souvent pas. Vous ne voulez pas seulement "parler" à vos données, vous voulez pouvoir les voir.
La nouvelle norme pour les applications agit comme un pont pour ce scénario exact. Elle définit comment intégrer des applications directement dans votre interface de chat via le protocole MCP.
Pensez-y comme la différence entre demander "Quelle est l'évolution de mes revenus ?" et obtenir un résumé textuel, versus poser la même question et voir un graphique interactif apparaitre en direct instantanément dans votre interface.
Cas d'usage concret : les dettes fournisseurs
Nous avons récemment mis cette nouvelle norme à l'épreuve pour voir comment elle gère les questions financières du monde réel. Les résultats étaient non seulement précis, mais également faciles d'accès et riches en informations utiles pour les utilisateurs. Ca nous a prouvé que n'importe quel chef d'entreprise pouvait poser des questions auxquelles il est confronté quotidiennement pour obtenir des informations puissantes.
Dans notre test, nous avons parcouru un scénario auquel de nombreuses équipes financières sont confrontées quotidiennement : la gestion des dettes fournisseurs. Au lieu de naviguer plusieurs menus de leur logiciels de comptabilité, nous avons simplement demandé à l'IA : "Quelles sont les factures fournisseurs restant à payer ?"
Au lieu de renvoyer une longue liste de transactions difficile à lire, l'agent a déclenché une séquence d'actions intelligentes :
- Extraction des données : L'agent a utilisé l'API de Chift pour récupérer les écritures comptables pertinentes.
- Agrégation : Il a compris le besoin d'un résumé, en regroupant les données par fournisseur.
- Rendu visuel : Il a instantanément généré un graphique à barres, nous permettant de comparer visuellement les dettes impayées par fournisseur en un coup d'œil.
Mais le vrai pouvoir réside dans les questions qui ont suivies.
Nous avons ensuite demandé à voir ces factures par "mois de création" pour identifier quelles dettes étaient les plus urgentes. Le système a immédiatement pivoté, réagrégé les données par date, et présenté une nouvelle visualisation accompagnée d'un tableau détaillé du délai de paiement client.
Cette capacité change fondamentalement la façon dont les utilisateurs interagissent avec les données financières fournies par Chift.
Extraire des informations en un instant
Puis-que que Chift unifie les données des outils de comptabilité, de point de vente et d'eCommerce, cette nouvelle norme permet aux utilisateurs d'extraire les données accessibles depuis l'API Chift, de les transformer et les visualiser immédiatement.
- Récupération rapide : L'API unifiée Chift fournit les points de données financières pertinents des logiciels sous-jacents (comme Quickbooks, Pennylane ou Shopify).
- Insight instantané : La couche applicative MCP gère la logique.
- Visualisation interactive : Au lieu d'un rapport statique, l'application compatible MCP rend les données sous forme de visualisation dynamique.
Imaginez un agent IA qui ne vous dit pas seulement que votre flux de trésorerie est en baisse, mais trace la baisse exacte sur un graphique aux côtés de vos factures impayées, vous permettant de plonger dans votre santé financière.
Un travail en cours
Cette nouvelle spécification est encore en évolution, mais elle dessine une image claire de l'avenir. Nous passons de tableaux de bord statiques à des interfaces dynamiques où les insights financiers sont générés à la demande, adaptés exactement à la question actuelle de l'utilisateur.
En combinant la puissance structurelle de l'API Chift avec la polyvalence visuelle de la nouvelle norme MCP, nous débloquons une nouvelle façon d'interagir avec les données financières.
Si vous pensez que la visualisation de données peut améliorer votre travail quotidien, contactez-nous pour en savoir plus !