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La mise à l'échelle des projets d'IA générative au sein d'une entreprise s'accompagne de plusieurs défis. Un problème courant est la fragmentation causée par de multiples équipes menant des projets de validation de concept (POC) en silo. Ces efforts déconnectés conduisent souvent à une duplication du travail, à des pipelines de données incohérents et à des bases de connaissances fragmentées.

Lasécurité et la conformité sont également des obstacles importants, car les données d'entreprise nécessitent des contrôles d'accès stricts et doivent respecter les normes réglementaires, ce qui complique la création et la maintenance de pipelines sécurisés.

En outre, l'intégration de diverses sources de données aux formats et API variés est complexe et nécessite une maintenance permanente pour éviter les données périmées ou les problèmes de connexion.

Enfin, l'évolutivité est difficile à obtenir, car les systèmes de production doivent gérer des millions d'utilisateurs et de documents tout en maintenant des performances et une fiabilité élevées.

La réalité de l'entreprise : Le déploiement de la GenAI pour des cas d'utilisation réels est bien plus complexe qu'une preuve de concept ou une démonstration rapide. Bien que beaucoup aient investi dans la formation de leurs propres LLM, la sécurité, l'évolutivité et la qualité des données sont des préoccupations constantes.

L'écart de récupération : la génération augmentée de récupération (RAG) est largement vantée comme le moyen d'ancrer les LLM dans les données d'une organisation, mais la récupération d'informations est plus difficile que les organisations ne le pensent. De nombreuses équipes sous-estiment les coûts opérationnels liés à la connexion, à la sécurisation et à l'unification des sources de données à grande échelle, ainsi qu'à leur maintenance.

L'extraction est essentielle car elle garantit que les applications d'IA générative reposent sur des données précises, opportunes et pertinentes. Si la création d'invites ou la sélection d'un modèle de langage étendu (LLM) peut être relativement simple, l'alimentation du LLM avec des données de haute qualité est beaucoup plus difficile. Si le système de recherche est défectueux - en raison de données périmées, d'une faible pertinence de la recherche ou de sources fragmentées - les résultats de l'IA ne seront pas fiables, ce qui entraînera des scénarios de type "garbage in, garbage out" (entrée et sortie de déchets). Coveo résout ce problème en indexant les données à travers les silos, en classant les résultats avec l'IA et en appliquant des mesures de sécurité strictes, assurant que le LLM reçoive la meilleure information possible. Cette base d'extraction robuste est ce qui permet des applications d'IA générative évolutives et fiables.

Hosts: Interfaces like dev tools, chatbot or agentic processes, and web apps that interact with MCP.

Clients: Gateways that manage communication between host apps and servers.

Servers: Secure endpoints that expose data, tools, or actions.

Resources: The structured content (e.g. docs, knowledge bases, databases, product catalogs).

Tools: Functional extensions (e.g. API calls, scripts) that AI can execute.

MCP helps organizations and technical teams work more efficiently by providing a plug-and-play RAG implementation that minimizes the need for extra coding and configuration. It’s also extensible and scalable, allowing seamless integration with any compatible AI model, development environment, or API.