On les présente souvent comme des rivaux, MCP d'un côté, A2A de l'autre, l'un né chez Anthropic, l'autre chez Google. La réalité est plus prosaïque : ces deux standards ouverts ne s'affrontent pas, ils s'empilent. Le premier branche un modèle de langage sur les outils et les données de l'entreprise ; le second fait dialoguer les agents entre eux. Depuis fin 2025, les deux ont d'ailleurs rejoint le même toit, celui de la Linux Foundation. Décryptage d'une plomberie devenue stratégique.

À mesure que les entreprises passent des simples chatbots aux agents — des systèmes capables d'enchaîner des actions, d'appeler des outils et de prendre des initiatives —, une question d'infrastructure a surgi : comment fait-on communiquer tout ce petit monde sans réinventer une intégration sur mesure à chaque fois ? Deux réponses se sont imposées en moins de deux ans, et la confusion entre elles est fréquente. Elles ne répondent pourtant pas à la même question.

MCP : brancher un modèle sur le monde réel

Le Model Context Protocol (MCP) a été présenté par Anthropic le 25 novembre 2024. Son objectif est simple à énoncer : offrir une prise universelle entre un modèle d'IA et les systèmes où vivent les données — bases documentaires, outils métier, environnements de développement. Anthropic résume le problème qu'il entend résoudre : « Chaque nouvelle source de données réclame sa propre implémentation sur mesure, ce qui rend les systèmes vraiment connectés difficiles à mettre à l'échelle » (Anthropic).

L'analogie qui revient le plus souvent est celle du port USB-C : au lieu d'un câble propriétaire par appareil, une norme unique. MCP repose sur une mécanique client-serveur en JSON-RPC 2.0. Un agent (le client) appelle un serveur MCP, qui expose des outils, des ressources ou des invites, répond, puis se remet en attente. La relation est verticale et hiérarchique : le modèle interroge, le serveur exécute. C'est exactement ce que l'on retrouve quand la SNCF ouvre son propre serveur MCP pour laisser un assistant réserver un billet, ou quand Trello s'ouvre aux assistants IA via le même protocole. Dans les deux cas, MCP sert de traducteur entre l'intention exprimée en langage naturel et l'API du service.

L'adoption a dépassé les prévisions de son créateur. Début 2026, Anthropic recensait plus de 10 000 serveurs MCP publics actifs, 75 connecteurs dans l'annuaire de Claude et plus de 97 millions de téléchargements mensuels des SDK Python et TypeScript combinés, avec une prise en charge par ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot ou VS Code (Anthropic). Un standard lancé par un acteur, devenu de facto interéditeurs.

A2A : faire coopérer des agents entre eux

Le protocole Agent2Agent (A2A) répond à une tout autre question. Dévoilé par Google le 9 avril 2025, il ne relie pas un modèle à un outil, mais un agent à un autre agent — potentiellement conçus par des équipes, des éditeurs ou des entreprises différents. L'idée : permettre à des agents opaques les uns pour les autres de se découvrir, de se déléguer des tâches et d'échanger des résultats, quel que soit le framework qui les anime.

Le cœur du dispositif, ce sont les Agent Cards : de petits documents JSON publiés à une adresse convenue (/.well-known/agent.json) qui déclarent l'identité d'un agent, son point d'accès, ses exigences d'authentification et ses compétences. Un agent qui cherche à sous-traiter une tâche lit cette carte et sait à qui s'adresser. La communication s'appuie sur des standards existants — HTTP, Server-Sent Events, JSON-RPC — avec une sécurité de niveau entreprise par défaut, la prise en charge de tâches longues et une neutralité vis-à-vis des modalités (texte, audio, vidéo).

Dès l'annonce, Google a assumé la complémentarité plutôt que la concurrence : A2A « complète le Model Context Protocol d'Anthropic, qui fournit outils et contexte aux agents », le premier se concentrant sur la coordination entre agents (Google Developers Blog). Le lancement s'est accompagné de plus de cinquante partenaires — Atlassian, Box, Cohere, Intuit, LangChain, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow, Workday — et de grands cabinets de conseil. LangChain saluait « un protocole partagé » ; Salesforce, la possibilité pour ses agents de « travailler ensemble sans couture ». C'est le registre du travail que décrit notre article sur les architectures multi-agents chez L'Oréal.

Deux couches d'une même pile

La meilleure grille de lecture n'oppose pas les deux protocoles : elle les superpose. Un article de synthèse d'Ehtesham, Singh, Gupta et Kumar, publié sur arXiv, décrit MCP comme « une interface client-serveur en JSON-RPC pour l'ingestion sécurisée de contexte et l'invocation structurée d'outils », et A2A comme « un cadre pair-à-pair fondé sur des Agent Cards, par-dessus HTTP et Server-Sent Events, pour l'orchestration de tâches à l'échelle de l'entreprise ». Leur conclusion tient en une phrase : « aucun protocole ne suffit à lui seul dans tous les contextes » (arXiv, 2505.02279).

Concrètement :

MCP A2A
Question résolue Comment un modèle atteint-il outils et données ? Comment des agents coopèrent-ils entre eux ?
Relation Verticale : agent → serveur d'outils Horizontale : agent ↔ agent
Créateur Anthropic (nov. 2024) Google (avr. 2025)
Brique clé Serveur MCP (JSON-RPC 2.0) Agent Card (/.well-known/agent.json)
Transport JSON-RPC sur stdio / SSE HTTP, SSE, JSON-RPC
Analogie Le port USB-C du modèle L'annuaire et la langue commune des agents

Un système agentique de production réunit souvent les deux : A2A pour que les agents se répartissent le travail, MCP pour que chacun accède aux outils dont il a besoin. Des travaux empiriques mesurent même un effet de bascule selon la complexité : MCP se montre plus rapide sur les requêtes simples, tandis qu'A2A consomme nettement moins de jetons — donc coûte moins cher — sur les tâches complexes. Le bon choix dépend de la couche que l'on outille, pas d'un camp à rejoindre. Cette question de l'assemblage rejoint les exigences déjà décrites autour de la plateforme nécessaire pour faire tourner des agents en entreprise.

Sous le même toit : la Linux Foundation

Le rebondissement le plus notable de 2025 est institutionnel. Le 23 juin 2025, lors de l'Open Source Summit d'Amérique du Nord à Denver, Google a fait don d'A2A à la Linux Foundation, la plaçant sous une gouvernance neutre et communautaire, avec Amazon Web Services, Cisco, Microsoft, Salesforce, SAP et ServiceNow comme membres fondateurs (Linux Foundation).

Six mois plus tard, le 9 décembre 2025, Anthropic a suivi le même chemin en donnant MCP à une structure nouvellement créée, l'Agentic AI Foundation (AAIF), un fonds dédié hébergé par la Linux Foundation. L'AAIF est co-fondée par Anthropic, Block et OpenAI, avec le soutien de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare et Bloomberg. Elle rassemble trois briques : MCP (Anthropic), l'outil agentique goose (Block) et le format AGENTS.md (OpenAI). L'ambition affichée : garantir que « l'IA agentique évolue de façon transparente, collaborative et dans l'intérêt public », les mainteneurs continuant de « prioriser les retours de la communauté et une prise de décision transparente » (Anthropic).

L'ironie n'échappera à personne : deux protocoles nés dans une forme de rivalité affichée entre Anthropic et Google se retrouvent gouvernés par la même fondation, souvent soutenus par les mêmes industriels. C'est le signe d'un secteur qui, après la course à la nouveauté, cherche des fondations stables — au sens propre. Pour les directions techniques, l'enjeu n'est plus de parier sur le gagnant, mais de bâtir sur des normes ouvertes dont aucun éditeur ne détient seul la feuille de route. Reste la question, elle, encore largement ouverte, de la sécurité et de l'identité de ces agents autonomes lâchés dans les systèmes d'information — la « bombe à retardement des identités non humaines » que la standardisation des tuyaux ne suffira pas à désamorcer.