MCP et l'avenir de l'open AI : comment Contentsquare comble le fossé entre les agents et les data d'expérience

Si vous ne le connaissez pas encore, MCP est une norme ouverte émergente qui permet aux agents de communiquer entre eux en partageant de manière sécurisée le contexte et les fonctionnalités. Imaginez-le comme un traducteur universel pour l’IA : il permet à des outils comme Jira, Optimizely ou Contentsquare de rendre leurs fonctionnalités compréhensibles et exploitables par d’autres systèmes d’IA.

Dans notre démonstration, nous avons montré comment l'IA conversationnelle d'Anthropic peut se connecter directement à Contentsquare via MCP. Un utilisateur pourrait simplement demander : « Quelles étapes de notre parcours d'achat entraînent des abandons cette semaine ? » et Claude récupérerait et résumerait les informations pertinentes directement à partir des données de Contentsquare.

Pas de connexion ni de tableau de bord, juste des réponses instantanées.

Et ce n'est que le début. Nous avons déjà testé et démontré notre intégration avec Claude, et nous étendons maintenant la prise en charge à ChatGPT, avec des projets de suivi pour Gemini, Microsoft Copilot, et plus encore — rendant les informations de Contentsquare disponibles partout où les équipes collaborent et prennent des décisions.

1. Interroger Contentsquare directement depuis votre assistant IA

MCP permet à tout utilisateur — des dirigeants aux product managers — d’interroger directement Contentsquare depuis leur LLM préféré, qu’il s’agisse de ChatGPT Enterprise, Claude ou Gemini.

Au lieu de se connecter à la plateforme ou de naviguer dans des tableaux de bord, les utilisateurs peuvent simplement demander :

• « Quel est notre taux de conversion mobile cette semaine ? »

• « Quelles sont les pages qui génèrent le plus de frustration sur notre application ? »

En coulisses, le LLM utilise le serveur MCP de Contentsquare pour accéder à de véritables insights comportementaux et vous fournir des réponses en langage naturel. C’est la manière la plus simple d’accéder au contexte : les données viennent à vous, plutôt que de devoir ouvrir un onglet supplémentaire.

2. Combiner les informations provenant d'autres outils compatibles avec MCP

MCP montre toute son efficacité dans les requêtes multi-systèmes, lorsque votre assistant IA combine les informations de plusieurs plateformes simultanément.

Imaginez ce flux de travail :

• Vous demandez à votre agent IA : « Quel est l'état d'avancement du déploiement de la nouvelle fonctionnalité, et quel est son impact sur l'engagement des utilisateurs ? »

• L’agent interroge Jira (via son interface MCP) pour vérifier l’état des releases et les mises à jour des sprints.

• Ensuite, il contacte le serveur MCP de Contentsquare pour vérifier si les parcours utilisateurs ou les taux de conversion ont changé après le déploiement.

• Il peut même interroger le point de terminaison MCP de votre plateforme publicitaire pour récupérer les données des campagnes, en corrélant l’activation marketing avec l’impact sur le site.

En quelques secondes, vous obtenez une histoire unifiée, du lancement au résultat de l’expérience, sans avoir à assembler les données manuellement.

C’est là que MCP transforme les assistants IA, passant de chatbots réactifs à copilotes d’entreprise connectés, capables de synthétiser les données à travers les systèmes et de révéler la cause et l’effet en temps réel.

3. Des agents autonomes qui orchestrent l'analyse au fil du temps

Imaginez maintenant le même scénario, mais qui se déroule automatiquement. Votre agent IA n’attend pas que vous posiez la question ; il est déjà configuré pour effectuer des vérifications inter-plateformes selon un planning, en récupérant des données depuis les systèmes compatibles MCP afin de suivre les KPI de l’entreprise.

Chaque lundi matin, votre agent pourrait :

• Interroger Jira pour les déploiements de fonctionnalités

• Récupérer les statistiques de conversion et métriques UX de Contentsquare

• Extraire les données de campagne d'une plateforme publicitaire

Générez ensuite un résumé comme celui-ci : « La fonctionnalité X a été lancée jeudi dernier. Le trafic généré par la nouvelle campagne a augmenté de 22 %, mais les difficultés rencontrées lors du paiement mobile ont augmenté de 8 %. Nous recommandons de revoir l’expérience utilisateur du formulaire de paiement. »

’est la puissance de MCP : un univers où l’IA ne se contente pas d’analyser les données, mais les relie et raisonne à leur sujet, fournissant automatiquement des insights qui nécessitaient auparavant plusieurs équipes et outils.

Premiers pas avec MCP et Contentsquare

L’avantage de MCP réside dans sa conception ouverte : tout agent d’IA conforme peut se connecter en toute sécurité aux plateformes disposant d’un « serveur » MCP. Le serveur MCP de Contentsquare fait office de passerelle, exposant des capacités analytiques via une API standardisée accessible par des outils d'IA d'entreprise tels que Claude, ChatGPT, Gemini et les LLM internes.

Voici comment les équipes peuvent commencer dès aujourd'hui :

1. Rejoignez le programme d'accès anticipé

L'intégration MCP de Contentsquare sera disponible fin octobre via un programme bêta. Contactez votre responsable de la réussite client ou votre architecte de solutions Contentsquare pour faire partie du groupe de test.

2. Connectez-vous à votre LLM préféré

Une fois l’accès accordé :

1. Établissez une connexion : collez un lien unique dans les paramètres de votre outil d’IA

2. Autoriser l'accès à Contentsquare : acceptez que votre outil d'IA accède à vos données CSQ.

3. Commencez à poser des questions comme : « À l’aide du connecteur Contentsquare MCP, résumez les principaux points de friction de notre processus de paiement la semaine dernière » et obtenez des informations CSQ directement dans votre outil d’IA.

3. Étendez votre écosystème

Après la configuration initiale, les organisations peuvent intégrer Contentsquare à leur réseau MCP étendu, en le connectant à :

• Jira pour la corrélation des versions

• Optimizely ou A/B Tasty pour les performances de l'expérience

• CRM ou plateformes pour l'impact des campagnes

• Lacs de données internes pour l'enrichissement et la gouvernance

Votre agent IA peut désormais analyser l’ensemble de ces éléments, par exemple :

«Comparez le taux de conversion post-lancement sur le nouveau flux de paiement (à partir de la version 425 de Jira) avec le trafic de la dernière campagne (à partir d'Optimizely) en utilisant les données de Contentsquare.»

4. Automatiser grâce aux agents d'IA

Pour les équipes avancées, MCP permet une analyse planifiée ou autonome. Votre agent d'IA interne peut exécuter des requêtes MCP à une fréquence définie (quotidienne, hebdomadaire ou déclenchée par un événement), en combinant plusieurs sources de données pour produire des résumés d'activité automatiques ou des alertes d'anomalies.

Par exemple : « Chaque vendredi, générez un résumé inter-plateformes combinant les données de Jira, Contentsquare et de la publicité, et publiez les résultats directement dans Slack ou Teams pour révision. »

5. Créer, développer et personnaliser

Vous pouvez connecter le serveur MCP à votre agent, puis personnaliser ce dernier. Par exemple,

• Vous pouvez créer un agent doté d'une invite personnalisée qui le guide dans l'utilisation des outils, par exemple pour qu'il puisse exceller dans l'analyse du parcours utilisateur.

• Le serveur MCP peut être intégré aux agents créés avec Microsoft Copilot, qui peuvent ensuite être connectés à des plateformes comme Teams.

• Le serveur MCP peut également être utilisé dans des plateformes prenant en charge la création de flux de travail multi-agents.

Le tableau d'ensemble

Pour nos clients les plus avancés qui développent déjà des écosystèmes d'IA internes, serveur MCP de constitue un élément fondamental. Il repose sur la même que Sense Analyst, offrant à vos agents d'IA une intelligence comportementale structurée qui va bien au-delà des simples indicateurs, permettant le raisonnement, l'automatisation et la prise de décision à grande échelle.

À mesure que les organisations développent leurs stratégies IA, une chose est claire : l’avenir ne repose pas sur un agent unique, mais sur un réseau d’agents. MCP est le moyen par lequel ils communiqueront entre eux, et avec Contentsquare, vos données d’expérience deviennent le lien entre les actions de l’entreprise et l’impact sur les utilisateurs.