📘 APIs¶

🧩 Qu’est-ce qu’une API ?¶

API est l’acronyme de "Application Programming Interface", ou interface de programmation d’application en français.

C’est une passerelle qui permet à deux logiciels différents de communiquer entre eux. Une API définit un langage commun que ces logiciels peuvent utiliser pour échanger des données ou des instructions.

💡 Métaphore simple : Imaginez une API comme le serveur dans un restaurant. Vous (le client) commandez via le menu (l’interface), le serveur (l’API) transmet la commande au chef (le logiciel ou système en arrière-plan), puis vous apporte votre plat.

⚙️ Comment fonctionne une API ?¶

Une API fonctionne selon un principe simple : elle reçoit une requête, traite cette requête, puis renvoie une réponse.

Voici les étapes clés :

1. Le client envoie une requête à l’API (par exemple : “donne-moi les horaires des trains”).
2. L’API transmet cette demande au système ou à la base de données concernée.
3. Le système exécute l’action (ex. : récupère les horaires depuis une base de données).
4. L’API renvoie la réponse au client (les horaires des trains sont affichés).

📌 Les requêtes et réponses sont souvent échangées en format JSON, un format de données simple et lisible.

🔁 Exemple concret d’API dans la vie quotidienne¶

🌐 Utiliser une application météo¶

Quand vous ouvrez une application météo :

• Elle envoie une requête à une API météo (comme celle de Météo France ou OpenWeather).
• Cette API récupère les données météo actuelles de votre ville.
• Puis elle les renvoie à votre application, qui vous les affiche joliment.

✅ Pourquoi utilise-t-on autant les APIs ?¶

Les APIs sont partout car elles permettent de :

🤖 Et les LLMs dans tout ça ? Introduction aux MCP Servers¶

🔍 Qu’est-ce qu’un MCP Server (Model Context Protocol) ?¶

Dans le contexte de l’intelligence artificielle et des grands modèles de langage (LLM, comme ChatGPT), un MCP Server est un serveur qui gère l’environnement dans lequel le modèle opère.

• Il fournit le contexte : les règles, les connaissances, les outils à disposition du modèle.
• Il structure les échanges entre l’utilisateur, le modèle et d’autres systèmes (bases de données, API externes, outils métier, etc.).
• Il oriente les réponses du modèle en fonction de sa configuration (ex. : modèle expert médical, juridique, etc.).

🔄 Quel lien avec les APIs ?¶

Les MCP Servers exposent souvent une ou plusieurs APIs que les LLMs utilisent pour :

• Récupérer des données en temps réel (via des API météo, financières, internes à l’entreprise…).
• Déclencher des actions (comme envoyer un email, créer un ticket, interagir avec un CRM).
• S’intégrer à des systèmes externes de manière fluide et dynamique.

🧠 Exemple : Un modèle GPT configuré pour la gestion RH peut interroger une API interne d’entreprise via un MCP Server pour connaître les congés disponibles d’un collaborateur.

🧱 Synthèse¶

🧩 Conclusion¶

Les APIs sont des fondations invisibles mais essentielles du numérique moderne. Elles permettent aux services, logiciels et maintenant aux intelligences artificielles comme les LLMs de travailler ensemble.

Les MCP Servers, dans le cadre des LLMs, représentent une nouvelle couche d’orchestration intelligente, souvent pilotée via des APIs : ce sont des “cervelles organisationnelles” qui dirigent les modèles pour leur faire accomplir des tâches concrètes.