MCP et Agentic AI : l’AX est-elle en train de remplacer l’UX ?

Les grandes évolutions technologiques ont toujours fait évoluer les pratiques de l’UX. Après le web, le mobile et les interfaces conversationnelles, l’essor des agents d’intelligence artificielle marque une nouvelle étape.

De nouveaux concepts apparaissent, à l’image de l’Agent Experience (AX), tandis que des technologies comme le Model Context Protocol (MCP) redéfinissent la manière dont les produits numériques sont conçus. Ces évolutions invitent les équipes UX/UI à repenser certains de leurs repères.

L’expérience utilisateur entre dans une nouvelle phase

De l’interface graphique à l’interface conversationnelle

L’expérience utilisateur s’est d’abord construite autour des interfaces graphiques. L’objectif était de rendre un site web ou une application simple à comprendre, agréable à utiliser et efficace.

L’arrivée des interfaces conversationnelles a marqué une évolution importante. Au lieu de naviguer entre plusieurs écrans, les utilisateurs peuvent désormais exprimer directement leur intention en langage naturel. Cette évolution modifie la manière d’interagir avec les produits numériques et ouvre de nouvelles possibilités de conception.

Les limites d’une conception centrée uniquement sur l’utilisateur

Les principes de l’UX restent essentiels. Comprendre les besoins des utilisateurs, simplifier les parcours et améliorer l’utilisabilité demeurent au cœur de la conception.

En revanche, les produits numériques ne sont plus uniquement utilisés par des personnes. Les intelligences artificielles occupent une place grandissante dans les recherches, les recommandations, l’automatisation et les interactions avec les services numériques. Cette évolution introduit de nouvelles contraintes qui dépassent le cadre traditionnel de l’expérience utilisateur.

L’IA ne se contente plus d’assister l’utilisateur

Les premiers systèmes d’intelligence artificielle avaient principalement un rôle d’assistance; répondre à une question, suggérer un contenu ou automatiser une tâche précise.

Les modèles les plus récents vont plus loin. Ils analysent une demande, prennent en compte son contexte et réalisent plusieurs actions pour atteindre un objectif. Cette évolution ne change pas seulement les usages. Elle influence également la manière dont les produits numériques sont imaginés, structurés et conçus.

Qu’est-ce que l’Agentic AI ?

Définition d’un agent IA

L’Agentic AI désigne une catégorie de systèmes d’intelligence artificielle capables d’agir pour atteindre un objectif. Contrairement à un modèle qui se limite à produire une réponse, un agent peut prendre des décisions, enchaîner plusieurs étapes et adapter son comportement selon les informations dont il dispose.

Cette approche marque une évolution importante de l’intelligence artificielle. L’agent ne se contente plus de générer du contenu, il participe à l’exécution d’une tâche.

Ce qui distingue un agent d’un chatbot

Les chatbots répondent à une demande formulée par l’utilisateur. Leur rôle consiste principalement à fournir une information, répondre à une question ou guider une conversation.

Un agent IA va plus loin. Il analyse l’objectif qui lui est confié, détermine les actions nécessaires et peut interagir avec différents services pour accomplir sa mission. La conversation n’est plus une finalité, mais un moyen d’atteindre un résultat.

Cette différence explique pourquoi les agents IA sont souvent présentés comme une nouvelle étape dans l’évolution de l’intelligence artificielle.

Des usages déjà présents dans les entreprises

Les agents IA sont déjà utilisés dans de nombreux environnements professionnels. Ils interviennent notamment pour :

• rechercher des informations dans plusieurs outils ;
• automatiser des tâches répétitives ;
• assister les équipes métiers dans leurs décisions ;
• coordonner plusieurs actions à partir d’un même objectif.

À mesure que ces usages se développent, les entreprises ne cherchent plus seulement à intégrer une intelligence artificielle dans leurs produits. Elles conçoivent des services capables de collaborer avec des agents, ce qui ouvre la voie à de nouvelles approches en matière de conception et d’expérience utilisateur.

Le Model Context Protocol (MCP), le standard qui relie les agents aux outils

Pourquoi les agents ont besoin d’accéder aux données ?

Pour accomplir une tâche, un agent IA ne peut pas se limiter aux informations contenues dans son modèle. Il doit souvent consulter des données externes, interagir avec des applications ou accéder à des documents métiers.

Sans cet accès, ses capacités restent limitées. Il peut répondre à des questions générales, mais ne peut ni récupérer une information en temps réel, ni effectuer une action dans un système d’information.

Les entreprises ont donc besoin d’un moyen fiable pour connecter leurs agents IA aux outils qu’elles utilisent au quotidien.

Comment fonctionne le MCP

Le MCP est un protocole ouvert conçu pour standardiser les échanges entre un modèle d’intelligence artificielle et les services auxquels il doit accéder.

Plutôt que de développer une intégration spécifique pour chaque application, le MCP définit un langage commun. Les outils exposent leurs fonctionnalités à travers un serveur MCP et les agents peuvent les utiliser de manière cohérente, quel que soit le modèle d’IA employé.

Cette approche facilite l’intégration de nouveaux outils, réduit la complexité des développements et améliore l’interopérabilité des systèmes.

Des exemples d’utilisation en entreprise

Le MCP peut être utilisé dans de nombreux contextes professionnels. Un agent peut, par exemple, rechercher une information dans un CRM, consulter une documentation interne, créer une tâche dans un outil de gestion de projet ou récupérer des données depuis un ERP.

Ces échanges s’effectuent sans que chaque application nécessite un développement spécifique pour chaque modèle d’intelligence artificielle. Le protocole joue le rôle d’intermédiaire et simplifie la communication entre les agents et les différents services de l’entreprise.

Cette capacité à connecter les agents à leur environnement ouvre de nouvelles perspectives pour la conception des produits numériques. Elle conduit également les équipes UX à s’intéresser à une nouvelle dimension de l’expérience, celle des agents eux-mêmes.

L’Agent Experience (AX), un nouveau champ pour les équipes UX

Qu’est-ce que l’AX ?

L’Agent Experience (AX) désigne la manière dont un agent d’intelligence artificielle interagit avec un produit, une application ou un système d’information. Là où l’UX cherche à offrir la meilleure expérience possible aux utilisateurs, l’AX s’intéresse aux conditions qui permettent à un agent de comprendre son environnement, d’accéder aux bonnes informations et d’exécuter une tâche efficacement.

L’objectif n’est pas de remplacer l’UX, mais de répondre à de nouveaux besoins liés à l’utilisation croissante des agents IA dans les produits numériques.

Concevoir des expériences pour les humains… et pour les agents

Les interfaces continueront d’être pensées pour les utilisateurs. En parallèle, les produits devront également fournir aux agents IA un environnement structuré et exploitable.

Cette évolution conduit les équipes produit à concevoir deux niveaux d’expérience complémentaires, l’un destiné aux personnes qui utilisent le service, l’autre aux agents qui interagissent avec les données, les outils et les fonctionnalités.

Une expérience adaptée aux agents repose notamment sur :

• des données structurées et cohérentes ;
• une documentation exploitable ;
• des outils facilement accessibles ;
• des échanges standardisés entre les systèmes.

Ces éléments sont souvent invisibles pour l’utilisateur final, mais ils influencent directement la capacité d’un agent à accomplir sa mission.

Les nouvelles responsabilités des designers

L’essor de l’AX élargit progressivement le rôle des designers UX. Leur travail ne se limite plus à concevoir des parcours ou des interfaces intuitives. Il consiste également à collaborer avec les équipes produit, développement et IA afin de créer des systèmes compréhensibles, aussi bien pour les utilisateurs que pour les agents.

Cette évolution ne remet pas en cause les fondamentaux de l’UX. Elle ajoute une nouvelle dimension à la conception des produits numériques, dans laquelle la qualité des données, du contexte et des interactions entre les systèmes devient aussi importante que la qualité de l’interface elle-même.

L’AX remplace-t-elle l’UX ?

Deux disciplines complémentaires

L’Agent Experience ne remplace pas l’expérience utilisateur. Les deux disciplines poursuivent des objectifs différents, mais répondent à un même enjeu : concevoir des produits numériques efficaces.

L’UX continue de se concentrer sur les besoins, les attentes et les comportements des utilisateurs. L’AX s’intéresse à la manière dont les agents IA accèdent aux informations, interprètent leur environnement et réalisent leurs actions. L’une ne remplace donc pas l’autre ; elles se complètent.

À mesure que les produits intègrent davantage d’intelligence artificielle, il devient nécessaire de prendre en compte ces deux dimensions dès la phase de conception.

Les compétences qui évoluent

L’essor de l’Agent Experience conduit les designers à développer de nouvelles compétences, en complément des méthodes UX traditionnelles. Il ne s’agit plus uniquement de concevoir une interface intuitive, mais également de comprendre la manière dont un agent interagit avec un produit.

Cette évolution passe notamment par :

• une meilleure compréhension des modèles d’IA et des agents ;
• la collaboration avec les équipes techniques et data ;
• la conception de contenus et de données facilement exploitables ;
• la prise en compte des interactions entre plusieurs systèmes.

Ces compétences viennent enrichir les pratiques existantes sans remettre en cause les fondamentaux de l’UX.

À quoi ressemblera le design des prochaines années ?

Le design des produits numériques évoluera vers une approche plus globale. Les interfaces resteront essentielles pour les utilisateurs, mais elles devront coexister avec des environnements capables de communiquer efficacement avec des agents IA.

Les équipes UX, produit et développement travailleront de plus en plus étroitement afin de concevoir des expériences cohérentes, quel que soit l’interlocuteur : une personne ou une intelligence artificielle.

L’avenir du design ne se résume donc pas à un remplacement de l’UX par l’AX. Il repose sur une approche hybride, dans laquelle l’expérience utilisateur et l’expérience des agents deviennent deux composantes d’un même écosystème.

Vers une conception pensée pour les humains et les agents IA

L’essor de l’Agentic AI et du Model Context Protocol (MCP) marque une évolution dans la conception des produits numériques. Si l’UX reste indispensable pour créer des expériences utiles et intuitives, l’AX apporte une nouvelle perspective en prenant en compte les interactions entre les agents IA et les systèmes.

Pour les équipes UX/UI, l’enjeu n’est donc pas de remplacer une discipline par une autre, mais d’intégrer progressivement ces nouveaux usages afin de concevoir des produits performants, quel que soit leur utilisateur, une personne ou un agent d’intelligence artificielle.