Bonjour à tous

On a déjà parlé dans Lucius des Skills (le mode d'emploi qu'on donne à une IA) et des agents (à qui on donne un but plutôt qu'une instruction). Cette semaine, on s'attaque à la troisième brique du puzzle, et sans doute la plus importante pour rendre l'IA vraiment utile dans ton travail : les MCP, ou connecteurs.

C'est toujours dans la même idée qui guide Lucius depuis le début : on a tous accès à Claude, ChatGPT ou Le Chat, et la vraie question, c'est comment en tirer le maximum. Les connecteurs sont une des réponses les plus puissantes à cette question.

C'est un sujet de fond, comme l'édition sur les Skills. Mais je te promets qu'à la fin, tu auras compris quelque chose qui change radicalement ce que ton IA peut faire pour toi — et je te montre un cas d'usage concret avec une vraie analyse financière en quelques secondes.

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Ce que tu vas trouver dans cette édition

C'est quoi un MCP, expliqué simplement

MCP, c'est l'acronyme de Model Context Protocol. Derrière ce nom un peu technique, l'idée est très simple.

Quand tu poses une question à Claude ou ChatGPT, l'IA répond avec ce qu'elle a "appris" pendant son entraînement, plus éventuellement une recherche web. Mais elle ne connaît rien de tes données à toi : tes emails, tes documents, ton agenda, et encore moins une base de données externe à jour comme le registre des entreprises françaises.

Un MCP, c'est le câble qui relie l'IA à une source de données précise. Une fois le connecteur branché, l'IA peut aller chercher l'information directement à la source, en temps réel, au lieu de répondre de mémoire (et parfois d'inventer).

L'analogie que j'aime bien : avant l'USB, chaque appareil avait son propre câble bizarre — un pour l'imprimante, un pour l'appareil photo, un pour le téléphone. L'USB a tout standardisé : un seul type de port, et tout se branche dessus. Le MCP, c'est l'USB de l'IA. C'est un standard, créé par Anthropic (l'entreprise derrière Claude) fin 2024, que tout le monde a adopté depuis — Claude, ChatGPT, Mistral.

Pour résumer les trois briques qu'on a vues au fil des éditions : il y a le cerveau (le LLM lui-même — Claude, ChatGPT, Mistral), la méthode (le Skill, le mode d'emploi qu'on donne pour une tâche), et maintenant les données (le MCP, qui branche l'IA sur le monde extérieur).

Les trois briques : LLM (le cerveau), Skill (la méthode), MCP (les données)

Les trois briques : le LLM (le cerveau), le Skill (la méthode), le MCP (les données externes)

Concrètement, une fois un connecteur branché, tu peux demander à Claude des choses comme : "Résume-moi les 3 derniers emails de ce client", ou "Va chercher les comptes annuels de cette société et analyse sa santé financière". Et il le fait vraiment, en allant à la source.

Les connecteurs officiels et les non-officiels

Il y a deux grandes familles de connecteurs.

Les connecteurs officiels

Ce sont ceux proposés directement par les grandes plateformes, intégrés en quelques clics dans Claude ou ChatGPT. Les plus utiles au quotidien :

Ceux-là sont simples, sûrs, et activables en deux clics dans les réglages de ton IA. Dans Claude, tu trouves un véritable répertoire de connecteurs proposés par Anthropic et ses partenaires.

Le répertoire des connecteurs dans Claude

Le répertoire des connecteurs dans Claude : un catalogue d'intégrations officielles et partenaires, activables en deux clics

Les connecteurs non-officiels (et il y en a plein)

C'est là que ça devient vraiment intéressant. Parce que le MCP est un standard ouvert, n'importe quelle entreprise ou service peut créer son propre connecteur. Et beaucoup l'ont fait.

Il existe aujourd'hui des centaines de connecteurs non-officiels : pour interroger des bases juridiques (Légifrance), des données publiques (data.gouv.fr, INSEE), des outils métier… et celui qui nous intéresse aujourd'hui : Pappers, qui donne accès au registre des entreprises françaises — comptes annuels, dirigeants, bénéficiaires, statuts.

Ces connecteurs s'ajoutent manuellement (on colle une URL fournie par le service dans les réglages de Claude), mais une fois branchés, ils fonctionnent comme les officiels.

Le cas d'usage : analyser les comptes d'une société avec Pappers

Voilà un cas concret qui parle à beaucoup de monde — managers, entrepreneurs, gens de la finance, mais aussi simple curieux : analyser la santé financière d'une entreprise française.

Aujourd'hui, sans connecteur, voilà comment tu ferais : tu vas sur un site comme Pappers, tu télécharges les comptes annuels en PDF (souvent un par année), puis tu les donnes un par un à ton IA en lui demandant de les analyser. Ça marche, mais c'est fastidieux : il faut trouver les bons fichiers, les télécharger, les uploader, recommencer pour chaque année qu'on veut comparer.

Avec le connecteur Pappers branché à Claude, tu fais tout ça en une phrase — Claude va chercher les comptes lui-même, directement à la source, et les analyse dans la foulée.

Le setup, étape par étape

Pas de panique, c'est plus simple que ça en a l'air. Voilà les étapes :

  1. Tu crées un compte sur Pappers (le site qui centralise les données des entreprises françaises).
  2. Tu récupères ta "clé" — c'est une sorte de mot de passe unique que Pappers te donne, qui sert à identifier que c'est bien toi qui te connectes.
  3. Pappers te donne une adresse (une URL) qui contient ta clé. C'est cette adresse qui fait le lien entre Claude et Pappers.
  4. Dans Claude, tu vas dans les réglages (Paramètres → Connecteurs → "Ajouter un connecteur personnalisé"), tu colles cette adresse, et tu valides.

C'est tout. À partir de là, Claude sait parler à Pappers. La première fois ça prend 2-3 minutes, ensuite c'est branché pour de bon.

Ajout d'un connecteur personnalisé dans Claude

Dans Claude : Connecteurs → « Ajouter un connecteur personnalisé »

Une fois branché, Pappers apparaît dans ta liste de connecteurs avec la mention "Custom". Et là, bonne surprise : il ne donne pas accès à une seule fonction, mais à une trentaine d'outils — récupérer les comptes d'une entreprise, sa cartographie, ses bénéficiaires, ses dirigeants, et même des données juridiques et politiques. Tu peux choisir, pour chaque outil, si Claude a le droit de l'utiliser librement ou s'il doit te demander la permission à chaque fois.

Le connecteur Pappers installé avec ses 30 outils

Pappers branché dans Claude : une trentaine d'outils disponibles, avec gestion des permissions outil par outil

Et combien ça coûte ?

Le connecteur Pappers est gratuit pendant 2 semaines. Après, ça passe en crédits payants : la première offre est à 30€/mois pour 500 crédits (ou en "pay as you go", à la consommation).

Les tarifs API de Pappers

La grille tarifaire de Pappers : 30€/mois pour 500 crédits, première offre d'entrée

Mais attention au piège des crédits, et c'est un vrai point faible : "1 crédit" ne veut pas dire "1 analyse". Chaque action a un coût différent. Récupérer une simple fiche entreprise coûte 1 crédit, mais télécharger un document de comptes annuels en coûte 3, et une analyse un peu poussée enchaîne plusieurs actions. Sur mon test, une recherche assez simple m'a consommé 12 crédits. À ce rythme, les 500 crédits partent plus vite qu'on ne le croit. Si tu analyses des sociétés régulièrement, surveille ta consommation.

Le détail de consommation des crédits Pappers

Le détail : une fiche entreprise = 1 crédit, un document de comptes = 3 crédits, un scoring = 30 à 50 crédits

À noter quand même : beaucoup de connecteurs basés sur des données publiques gratuites sont, eux, totalement gratuits. Par exemple, un connecteur Légifrance (pour interroger les lois et la jurisprudence françaises) s'appuie sur des données publiques — tu ne paies rien, hormis éventuellement un petit coût si tu passes par un intermédiaire technique qui héberge le connecteur. Pappers, lui, facture parce qu'il ajoute de la valeur (mise en forme, comptes consolidés, cartographie de groupe) par-dessus les données brutes.

Le test : analyser une société que je connais

Pour le test, j'ai pris une société française que je connais bien (je garde son nom pour moi) : un petit groupe qui exploite des salles de sport et de bien-être haut de gamme. J'ai simplement écrit à Claude :

"Via Pappers, récupère les derniers comptes annuels de [société] et analyse sa santé financière : chiffre d'affaires, rentabilité, évolution sur les 3 dernières années, et les points d'attention éventuels — explique-moi aussi ce qu'ils font."

Le "Via Pappers" au début est important : c'est ce qui dit à Claude d'utiliser le connecteur Pappers plutôt que de répondre de mémoire. Claude demande alors la permission d'utiliser l'outil "Comptes entreprise", puis se met au travail.

Claude lance la recherche via Pappers (société anonymisée)

Claude orchestre la récupération des données et demande la permission d'utiliser l'outil Pappers (nom de la société masqué)

Et c'est là que ça devient vraiment intéressant. Claude n'a pas juste sorti des chiffres bruts : il a d'abord compris la structure du groupe. Il a identifié que la société que je lui demandais était en fait une holding de tête (une "maison-mère") chapeautant une trentaine de filiales — les différentes salles, les sociétés immobilières qui portent les murs, l'activité de restauration, etc.

L'analyse de la structure du groupe par Claude (société anonymisée)

Claude reconstitue la structure du groupe (holding + filiales) avant même de regarder les chiffres — nom et filiales masqués

C'est là que la différence avec le simple copier-coller de PDF saute aux yeux. Si j'avais juste téléchargé les comptes de la holding et collé le PDF dans une IA, j'aurais eu une lecture trompeuse : la maison-mère seule ne reflète pas l'activité réelle. En passant par le connecteur, Claude a pu croiser la cartographie du groupe, les comptes des différentes entités et les informations disponibles, et m'a donné une vue d'ensemble que je n'aurais jamais reconstituée aussi vite à la main. Il a même repéré un point d'attention que je n'avais pas vu : plusieurs exercices comptables déposés tardivement, le même jour.

Bref, l'analyse était nettement meilleure que ce que j'aurais obtenu en lui donnant un PDF — non pas parce que l'IA est plus intelligente, mais parce qu'elle avait accès à la bonne donnée, complète et structurée.

Ce qui marche, ce qui coince

Ce qui marche très bien :

Ce qui coince ou demande de l'attention :

Et niveau confidentialité et sécurité ?

Pour Pappers, c'est plutôt rassurant : les données interrogées sont publiques (le registre des entreprises est ouvert à tous). Le connecteur envoie juste une requête de recherche et récupère le résultat. Aucune de tes données personnelles ne transite par là.

Mais il y a un point de vigilance plus large dont il faut parler, parce que personne ne le dit assez : un connecteur, c'est une porte d'entrée vers ton IA et tes données.

Comme le MCP est un standard ouvert, n'importe qui peut créer un connecteur — y compris des acteurs malveillants. Si tu branches un connecteur douteux trouvé n'importe où, tu prends un vrai risque : il pourrait essayer d'aspirer les informations auxquelles ton IA a accès, te faire exécuter des actions non désirées, ou servir de porte d'entrée à un logiciel malveillant. C'est l'équivalent de brancher une clé USB inconnue trouvée sur un parking dans ton ordinateur du bureau.

La règle simple : ne branche que des connecteurs d'acteurs identifiés et de confiance (les grandes plateformes pour les officiels, des services établis et reconnus comme Pappers pour les non-officiels). Si tu n'as jamais entendu parler du service qui propose un connecteur, abstiens-toi.

Et la vraie vigilance "données perso", c'est avec les connecteurs qui touchent tes données — Gmail, Drive. Là, tu donnes à l'IA accès à des informations sensibles, donc à n'activer que sur des outils de confiance et en comprenant ce que tu partages.

Le mot de la fin

Les MCP, c'est le chaînon qui transforme une IA "qui sait des choses" en une IA "qui peut faire des choses avec tes données et les bonnes sources". C'est sans doute ce qui aura le plus d'impact dans ton usage pro de l'IA dans les mois qui viennent.

Commence simple : branche Gmail ou Drive, vois ce que ça change. Et si tu es dans la finance, l'immobilier, le conseil ou le droit, regarde les connecteurs métier comme Pappers — ils font gagner beaucoup de temps.

Si tu testes un connecteur cette semaine, dis-moi lequel et ce que ça t'a apporté. Tu peux nous écrire à contact@readlucius.com.

Bonne semaine, on se retrouve samedi prochain.

Lucius

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