Présentation du produit
CData Software a mis à disposition en accès anticipé le Connect AI Gateway, extension de sa plateforme Connect AI et de son protocole Model Context Protocol (MCP). Le service centralise l’enregistrement des modèles d’IA, des serveurs MCP et des agents, puis applique des règles d’accès. Disponible dès le 29 septembre 2026, il s’appuie sur les centaines de connecteurs déjà fournis par CData pour interroger bases de données et applications métier.
Mécanismes de gouvernance et moteur de contexte
Le gateway introduit un moteur de contexte qui exploite la structure des systèmes connectés, les définitions métier stockées dans des outils comme dbt de Fivetran ou Power BI de Microsoft, ainsi que les connaissances informelles issues de documents et de corrections d’agents. Ces informations sont organisées dans un graph de contexte distinct des modèles d’IA, ce qui permet de réutiliser les définitions lors du changement de modèle. Les politiques peuvent restreindre l’accès à des lignes ou colonnes précises et chaque interaction génère une trace d’audit indiquant le prompt, le modèle, l’outil et la politique appliquée.
Routage des modèles et optimisation des coûts
Le système sépare les fonctions de routage pour les modèles, les outils MCP et les agents. Il impose des budgets de tokens et oriente les requêtes selon des politiques qui tiennent compte des caractéristiques du modèle (fonctionnalités, coût). CData prévoit d’ajouter une sélection automatique du modèle le moins cher, basée d’abord sur des règles puis, à terme, sur une intelligence capable d’analyser le prompt et le comportement du système. Le data layer du gateway filtre, joint et agrège les enregistrements avant de les transmettre au modèle, réduisant ainsi la taille du contexte et le nombre de tokens consommés.
Évaluation des performances et limites
Dans un test interne de 378 requêtes d’entreprise, Connect AI a fourni des réponses correctes dans 98,5 % des cas, contre 65 % à 75 % pour d’autres fournisseurs MCP testés. Un autre test interne a montré une différence de coût pouvant atteindre 175 fois entre deux modèles produisant la même réponse correcte. CData précise que ces chiffres proviennent de leurs propres benchmarks et ne sont pas validés de façon indépendante. Le produit ne remplace pas un catalogue de données complet ; l’import direct de définitions depuis des catalogues est prévu mais pas encore disponible. Enfin, la promotion de connaissances partagées repose sur une validation humaine, afin d’éviter que des corrections utiles à un employé ne induisent en erreur d’autres utilisateurs.
