Les développeurs sont distraits 1 200 fois par jour, MCP vise à améliorer la productivité

Les développeurs de logiciels passent beaucoup plus de temps à ne pas coder qu'à écrire du code. Des études sectorielles suggèrent que la programmation directe ne représente qu'environ 16 % de la journée de travail d'un développeur, la grande majorité du temps étant consacrée à des tâches et des opérations de soutien. À une époque où les équipes sont poussées à en faire plus avec moins de ressources et où les PDG vantent leur code généré par l'IA, une question cruciale se pose : comment optimiser les 84 % restants de la charge de travail d'un ingénieur ?

Gardez les développeurs là où ils sont les plus productifs

L'un des principaux freins à la productivité des développeurs est le changement de contexte, c'est-à-dire le passage constant entre les outils et les plateformes toujours plus nombreux nécessaires à la création et à la livraison de logiciels. Selon une étude de la Harvard Business Review, un travailleur numérique passe en moyenne près de 1 200 fois par jour d'une application à un site web. Chaque interruption a un coût. Une étude de l'université de Californie indique qu'il faut environ 23 minutes pour retrouver pleinement sa concentration après une seule interruption, et pire encore, près de 30 % des tâches interrompues ne sont jamais terminées. Le défi que représente le changement de contexte est si important qu'il est intégré dans DORA, l'un des cadres les plus largement adoptés pour mesurer les performances en matière de développement logiciel.

Alors que les organisations axées sur l'IA cherchent à donner à leurs employés les moyens de faire plus avec moins, en allant au-delà du simple accès à des modèles linguistiques de grande taille (LLM), de nouvelles tendances se dessinent. Jarrod Ruhland, ingénieur principal chez Brex, estime que « les développeurs offrent leur plus grande valeur lorsqu'ils restent concentrés dans leur environnement de développement intégré (IDE) ». Guidé par ce principe, il a exploré de nouvelles méthodes pour concrétiser cette idée, et le nouveau protocole d'Anthropic pourrait bien être la pièce maîtresse du puzzle.

MCP : un protocole pour apporter du contexte aux IDE

Les assistants de codage alimentés par l'IA, tels que les IDE améliorés par les LLM comme Cursor, Copilot et Windsurf, alimentent une renaissance des développeurs, et leur taux d'adoption est sans précédent. Cursor est devenu le produit SaaS à la croissance la plus rapide de l'histoire, atteignant 100 millions de dollars de revenus annuels récurrents dans l'année suivant son lancement, tandis que 70 % des entreprises du Fortune 500 utilisent désormais Microsoft Copilot.

Cependant, ces assistants ont traditionnellement été limités au contexte du code. Si cela aide les développeurs à écrire du code plus rapidement, cela ne résout pas le problème plus large du changement de contexte. Un nouveau protocole vise à résoudre ce problème : le Model Context Protocol (MCP). Lancé par Anthropic en novembre 2024, le MCP est une norme ouverte conçue pour simplifier l'intégration entre les systèmes d'IA, en particulier les outils basés sur le LLM, et les sources de données et applications externes. Sa popularité est en plein essor, avec une augmentation de 500 % des nouveaux serveurs MCP au cours des six derniers mois et environ 7 millions de téléchargements rien qu'en juin.

L'une des applications les plus marquantes du MCP est sa capacité à connecter directement les assistants de codage IA aux outils quotidiens utilisés par les développeurs, ce qui rationalise les flux de travail et réduit considérablement les changements de contexte.

Prenons l'exemple du développement de fonctionnalités. Traditionnellement, cela implique de passer d'un système à l'autre : lire le ticket dans un outil de suivi de projet, examiner la conversation d'un collègue pour plus de clarté, rechercher la documentation relative aux spécificités de l'API, et enfin ouvrir l'IDE pour commencer à coder. Chaque étape se déroule dans un onglet distinct, ce qui oblige à changer de mode de pensée et ralentit la progression.

Avec MCP et les assistants IA modernes tels que Claude d'Anthropic, l'ensemble de ce processus peut se dérouler dans l'éditeur de code.

Par exemple, la mise en œuvre d'une fonctionnalité entièrement dans un assistant de codage pourrait se présenter comme suit :

• Récupérer les détails du ticket à l'aide d'un serveur MCP linéaire ;
• Afficher les discussions pertinentes à l'aide d'un serveur Slack MCP ;
• Accéder à la documentation nécessaire via un serveur MCP Glean ;
• Écrire la fonctionnalité en demandant à Cursor de générer la structure initiale.

La même approche s'applique à d'autres workflows d'ingénierie. Une réponse à un incident pour les ingénieurs de fiabilité des sites (SRE), par exemple, pourrait impliquer :

• Extraire les détails de l'incident via un serveur MCP Rootly
• Récupérer les données de trace via un serveur Sentry MCP
• Importer des métriques d'observabilité via un serveur Chronosphere MCP
• Résolution du bug en donnant des instructions à Claude Desktop

Rien de nouveau sous le soleil

Nous avons déjà observé ce phénomène auparavant. Au cours de la dernière décennie, Slack a révolutionné la productivité au travail en devenant une plateforme centrale pour des centaines d'applications, permettant aux employés de gérer diverses tâches sans jamais quitter la fenêtre de discussion. La plateforme Slack a réussi à réduire les changements de contexte dans les flux de travail quotidiens.

Prenons l'exemple de Riot Games. En intégrant environ 1 000 applications Slack, leurs ingénieurs ont constaté une réduction de 27 % du temps nécessaire pour tester et itérer le code, une identification des nouveaux bugs 22 % plus rapide et une augmentation de 24 % du taux de lancement de nouvelles fonctionnalités. Ces gains ont été largement attribués à la rationalisation des flux de travail et à la réduction des frictions liées au passage d'un outil à l'autre.

Aujourd'hui, une transformation similaire est en cours dans le domaine du développement logiciel. Les assistants IA, optimisés par les intégrations MCP, deviennent le pont vers tous ces outils externes. En effet, l'IDE est en passe de devenir le nouveau centre de commande tout-en-un pour les ingénieurs, tout comme Slack l'est devenu pour les travailleurs du savoir en général.

Le MCP n'est peut-être pas prêt pour les entreprises

Le MCP est une norme relativement récente. Du point de vue de la sécurité, il ne dispose pas d'authentification intégrée ni de modèle d'autorisation, et s'appuie plutôt sur des implémentations externes qui sont encore en cours d'évolution. Il existe également une ambiguïté autour de l'identité et de l'audit : le protocole ne distingue pas clairement si une action a été initiée par un utilisateur ou par l'IA elle-même, ce qui complique la responsabilité et le contrôle d'accès sans solutions personnalisées. Lori MacVittie, ingénieure émérite et évangéliste en chef au sein du bureau du directeur technique de F5 Networks, note que le MCP « brise les hypothèses de sécurité fondamentales que nous avons longtemps défendues ».

Une autre limite pratique apparaît lorsque trop d'outils ou de serveurs MCP sont utilisés simultanément dans un assistant de codage. Chaque serveur MCP annonce une liste d'outils disponibles, accompagnée de descriptions et de paramètres, que le modèle d'IA doit traiter. Inonder le modèle de dizaines d'outils peut saturer sa fenêtre contextuelle, entraînant une dégradation notable des performances à mesure que le nombre d'outils augmente. Certaines intégrations IDE ont mis en place des limites strictes (environ 40 outils dans Cursor IDE, ou environ 20 pour l'agent OpenAI) afin d'éviter que les invites ne dépassent la capacité du modèle.

Enfin, il n'existe actuellement aucune méthode sophistiquée permettant de détecter ou de suggérer automatiquement des outils en fonction du contexte ; ceux-ci sont simplement répertoriés. Cela oblige souvent les développeurs à activer ou désactiver manuellement les outils ou à sélectionner les ensembles actifs afin de garantir la fluidité des flux de travail. Si l'on reprend l'exemple précédent de Riot Games qui a installé 1 000 applications Slack, il est évident qu'une prolifération non gérée des outils peut poser problème pour une utilisation en entreprise.

Moins de chaises pivotantes, plus de logiciels

La dernière décennie a démontré l'intérêt d'amener le travail vers le travailleur, qu'il s'agisse des canaux Slack qui centralisent les mises à jour, des stratégies de messagerie électronique « inbox zero » ou des tableaux de bord d'ingénierie de plateformes unifiées. Aujourd'hui, avec l'ajout de l'IA à notre boîte à outils, nous avons une occasion unique de booster la productivité des développeurs. Si Slack est devenu la plaque tournante de la communication d'entreprise, les assistants de codage IA sont parfaitement positionnés pour devenir la plaque tournante de la création de logiciels, non seulement là où le code est écrit, mais aussi là où tout le contexte et la collaboration pertinents convergent.

En permettant aux développeurs de rester dans leur flux productif, nous éliminons les changements constants d'état d'esprit qui ont longtemps entravé la production technique.

Pour toute organisation qui dépend de la fourniture de logiciels, il vaut la peine d'examiner attentivement la manière dont vos développeurs passent réellement leur temps. Vous pourriez être surpris par ce que vous découvrirez.

Sylvain Kalache dirige les laboratoires d'IA chez Rootly.