Google rend ses jeux de données publiques accessibles via un serveur MCP

Google poursuit sa stratégie d’intégration des données publiques dans l’écosystème IA avec le lancement du Data Commons Model Context Protocol (MCP) Server. L’outil doit permettre aux développeurs et data scientists d’interroger directement des jeux de données officiels en langage naturel, avec la promesse de limiter les hallucinations des modèles de langage. Au-delà du discours technique, l’initiative illustre l’ambition de Google de renforcer son rôle central dans la prochaine génération d’agents et d’outils IA.

Un standard qui simplifie l’accès aux données publiques

Le protocole MCP a été introduit en 2024 par Anthropic comme standard ouvert pour connecter des modèles d’IA à différentes sources de données. Depuis, OpenAI, Microsoft ou encore Google l’ont adopté afin de faciliter l’intégration de leurs modèles dans des environnements professionnels. Avec son MCP Server, Google applique ce standard à Data Commons, sa plateforme lancée en 2018 qui organise des données issues de recensements, d’organismes internationaux comme l’ONU ou la Banque mondiale, ou de statistiques économiques et climatiques.

Aujourd’hui marque le lancement du serveur MCP (Model Context Protocol) de Data Commons, qui permet aux développeurs d’interroger nos données publiques connectées en langage simple et naturel.

Jusqu’ici, exploiter ces ensembles supposait de passer par des API complexes. Désormais, une simple requête en langage naturel suffit pour générer une extraction de données, une comparaison entre pays ou un rapport synthétique. Google met aussi à disposition un kit de développement (ADK), un client via Gemini CLI et une librairie PyPi afin de favoriser l’adoption du système. L’entreprise espère ainsi attirer développeurs et organisations vers ses outils, alors que la fiabilité des données devient un enjeu central pour l’entraînement et l’usage des modèles d’IA.

Ci-dessous, une requête dans Gemini CLI permet à un agent IA de récupérer des données de Data Commons :

Des cas d’usage concrets mais une stratégie plus large

Google cite notamment un partenariat avec l’ONG ONE Campaign, qui a utilisé l’outil pour rendre accessibles des millions de données liées au financement de la santé en Afrique.

Cet exemple illustre le potentiel du MCP Server, mais l’ambition dépasse ce cas précis. En rendant les données publiques interrogeables par des agents IA, Google cherche à répondre à une demande croissante d’ancrage dans le réel. Les entreprises qui développent ou affinent leurs modèles réclament en effet des données fiables, structurées et massives pour leurs pipelines d’entraînement.

Le serveur MCP offre aux agents IA un moyen standardisé d’utiliser Data Commons en natif. Les développeurs peuvent ainsi exploiter nos données complètes sans avoir à apprendre ni à interagir directement avec des API sous-jacentes complexes. Il accélère considérablement la création d’applications agentiques riches en données, réduisant ainsi le risque d’erreurs dans les LLM.

Cette annonce s’inscrit aussi dans une bataille stratégique autour des agents IA, ces systèmes capables de chercher, organiser et exploiter automatiquement des informations pour générer des réponses complexes. En contrôlant l’accès à des ensembles de données publiques, Google entend se placer au cœur de cette nouvelle vague d’outils.

« Cet exemple montre un agent IA, construit à l’aide du serveur Data Commons MCP, transformant une simple requête utilisateur en un rapport de présentation des données », explique Google :

Entre fiabilité et dépendance aux infrastructures des géants

En apparence, le MCP Server met à disposition du public des données déjà accessibles, mais il les rend plus faciles d’usage et intégrables dans les flux de travail des développeurs. Pour Google, l’objectif est double. Il s’agit à la fois d’améliorer la fiabilité des modèles en réduisant les hallucinations et de consolider son rôle dans l’écosystème des standards ouverts de l’IA.

Cette centralisation interroge cependant. En rendant l’accès aux données publiques dépendant de son infrastructure, Google renforce son pouvoir dans un secteur où la dépendance aux géants du numérique est déjà forte. Le protocole MCP est ouvert, mais c’est bien Google qui définit l’interface et les modalités d’accès. Reste à savoir si cette initiative contribuera réellement à démocratiser l’usage des données ou si elle accentuera surtout la concentration autour des grandes plateformes.