Nouveau MCP de Qonto : l’histoire d’un bouleversement produit

Qonto se met à découvert. La fintech spécialiste des petites entreprises a lancé en juin dernier son connecteur MCP, permettant à ses clients d’accéder à leurs données bancaires directement depuis leur compte Claude ou ChatGPT. Une profonde révolution des usages racontée de l’intérieur par Sophie Cornay, la responsable de son lab IA. Reportage dans ses nouveaux locaux parisiens.

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📌 TL;DR - Ce que tu vas apprendre dans cet article sur le MCP de Qonto :

1- Le MCP : plus un sujet stratégique que technique

2- Les MCP vont-ils tuer les interfaces ? (a priori non, c’est complémentaire)

3- La boîte noire du MCP : accepter de perdre une partie de l’expérience… pour gagner en connaissance produit (et rendre service à ses utilisateurs)

4- La grande inversion : des Product Managers qui s’inspirent des “produits” des utilisateurs

5- Go-to-market : la force du bouche-à-oreilles et des communautés de builders

“Une énorme surprise !” À peine quelques mois après la sortie du MCP de Qonto, Sophie Cornay n’en revient toujours pas. L’adoption est 4 à 5 fois supérieure à ce que l’équipe prévoyait. Même si elle ne souhaite pas évoquer de chiffre précis, la responsable du lab IA de la fintech dédiée aux TPE et PME évoque “plusieurs milliers de clients qui l’ont utilisé dès la première semaine”.

Un pari gagnant pour la licorne française qui fait partie des pionnières en France dans le lancement de son propre serveur MCP, plus d’un mois avant ses rivales sur le marché hexagonal Memo Bank ou Pennylane, et quelques semaines après Revolut. “On fait même partie des premiers en Europe à faire de l’écriture”, souligne Sophie.

⏸️ Pause ! Moment définition pour garder tout le monde à bord de l’histoire : un connecteur MCP (Model Context Protocol) est un outil qui permet à des agents IA de se connecter de façon sécurisée à des sources de données externes. C’est grossièrement le port USB de l’IA.

💡 Tu veux + d'infos sur les MCP ? Découvre notre article pédagogique dédié.

Illustration dans le cas présent : un client Qonto peut, désormais, grâce à ce nouveau connecteur MCP, construire des tableaux de bord et mener des analyses à partir des données de ses comptes bancaires, directement depuis une interface IA telle que Claude Code ou Codex.

Usage de niche mais tendance de fond

Un cas d’usage basé sur la “lecture” d’informations. Mais, comme l’explique Sophie, l’équipe Qonto a aussi permis à leur connecteur MCP de faire de “l’écriture”. Un agent IA peut ainsi générer automatiquement des documents, comme des devis ou des factures (mais pas effectuer de virement, ligne rouge posée par Qonto).

Ce qui peut aboutir par exemple à ce type de situation (véridique) : une entrepreneuse dit à son client “pas de problème, on t’envoie la facture dans la foulée”. Et, sur la base de la retranscription de cette conversation et d’un workflow agentique bien huilé (Claude branché à son Gmail etc.), le client reçoit la facture éditée par Qonto effectivement dans la foulée… sans que l’entrepreneuse n'ait eu à faire la moindre opération manuelle. Enfin si, juste valider l'envoi du mail !

Une nouvelle fonctionnalité anecdotique ? Pas vraiment. Même si son usage reste mineur en comparaison de l’activité globale de Qonto, elle représente une tendance de fond qui a de fortes chances de profondément bouleverser la conception produit et les comportements des utilisateurs dans les années à venir. En ce sens, les MCP s'apparentent moins à un sujet technique que stratégique, d’expérience utilisateur et de positionnement dans la chaîne de valeur.

Raison pour laquelle il nous semblait essentiel d’y consacrer un récit détaillé et dans les coulisses, afin que l’écosystème puisse bénéficier des premiers apprentissages d’un pionnier en la matière. Construction d’un MCP, go-to-market, influence sur la roadmap produit, risque de cannibalisation de son produit historique… Sophie Cornay nous ouvre le capot de l’histoire du MCP de Qonto.

“The future is here”

Rendez-vous au siège flambant neuf de la néo-banque (NDLR : aujourd’hui établissement de paiement, Qonto espère obtenir sous peu sa licence bancaire), impasse Bonne-Nouvelle, dans le 10e arrondissement parisien. Quartier historique des banques… et des startups, à proximité immédiate du Sentier.

Ancien bâtiment de la Poste, ce paquebot de 11 000 mètres carrés sur 9 étages, entièrement rénové, vient tout juste de devenir le vaisseau amiral des 1 700 salariés de la boîte (dont 900 en France) qui compte 750 000 clients dans 8 pays européens (dont Italie, Espagne et Allemagne) et est rentable depuis 2023.

“The future is here” indique la pancarte, un brin grandiloquente, à l’entrée. Une autre expression placardée au mur attire notre attention : “Décide lundi, livre mardi et améliore mercredi”. Une valeur d’entreprise pas si loin de la réalité pour ce qui est de la création du MCP.

Entrée du siège Qonto avec deux bannières noires « The future is here » et « And it’s made for SMEs », une personne fleurit la porte — Entrons dans le futur à présent

Panneaux muraux des Leadership Principles de Qonto, dont « Dream big, then work backwards » et « Decide Monday. Ship Tuesday. » — Mise en valeurs

Le Lab IA de Qonto, accélérateur de l’IA dans le produit

Rappelons le contexte. Ancienne entrepreneuse et Head of Product IA, Sophie Cornay arrive chez Qonto en juillet 2025 pour monter “l’IA Lab”, un département dédié à l’accélération du déploiement de l’IA dans le produit.

La fameuse “startup dans la startup”. Partie de zéro, l’équipe compte aujourd’hui une 13 ingés, un designer et, depuis le printemps dernier, une Product Marketing Manager et un Product Manager. Tout le monde étant sous la responsabilité directe de Sophie.

L’idée n’est pas de créer un silo ni de faire en sorte qu’une seule équipe fasse de l’IA. Au contraire. Mais pour passer de 0 à 1 et aller très vite sur ce sujet, il faut que cela soit la priorité de quelqu’un avec une responsabilité très claire”, explique-t-elle.

Sophie Cornay, assise à un bureau près d’une plante, gesticule en parlant, un ordinateur et un téléphone devant elle — Sophie Cornay , directrice de l'IA Lab de Qonto : "C’était assez fou de voir ce que des personnes très avancées avaient construit par-dessus notre produit pour gagner un temps considérable, non pas en utilisant l’app mais depuis Claude Code, devenu leur outil central”

Sa mission initiale ? Lancer 2 agents IA dans l’app d’ici la fin 2025, dans le but de simplifier les tâches administratives et financières de ses clients (Qonto communique sur une charge moyenne de 8h par semaine pour une PME).

Ma North Star, c’est le temps gagné pour les utilisateurs sur chaque action”, résume Sophie.

C’est ainsi que naissent :

L’opérateur, un agent IA qui mène des actions chronophages pour un humain (régler des fournisseurs, créer des factures, payer les salaires…)
L’analyste, un agent IA qui donne des insights sur le business, en se basant sur les données bancaires des clients

Lancés en bêta à partir de décembre dernier, ils ont été déployés auprès de l’ensemble des utilisateurs en avril.

L’appel impromptu ou la génèse du MCP de Qonto

C’est à ce moment qu’arrive le sujet du MCP pour Sophie. Un peu par hasard. Depuis l’été 2025, il existe bien un serveur MCP non officiel, lancé par un dev de Qonto, en side project. Un peu de traction (près de 400 utilisateurs) sans promotion. Sans plus.

Jusqu’au jour où, au début du printemps, un utilisateur contacte l’ingé en question. “Ça te dit qu’on fasse l’appel ensemble ?”, écrit-il à Sophie.

Une claque ! “Je m’en sers pour gérer la tréso de ma boîte en quasi temps réel grâce à un agent IA, sans ouvrir un Excel”, partage alors ce client utilisateur de ce MCP encore très expérimental.

On a raccroché et on s’est tout de suite dit qu’il y avait une énorme opportunité et qu’il fallait y aller, s'enthousiasme cette dernière. C’était assez fou de voir ce que des personnes très avancées avaient construit par-dessus notre produit pour gagner un temps considérable, non pas en utilisant l’app mais depuis Claude Code, devenu leur outil central”.

Triple A. Presque comme l’andouillette.

Deux semaines plus tard, le sujet est ajouté à la roadmap. La mise en prod’ de la première version ? Avant la fin du sprint de 6 semaines, grâce au travail… d’un seul dev’, Stefano - rejoint depuis par un autre ingé sur le sujet. Pour un dévoilement officiel le 18 juin dernier. Soit moins de trois mois après ce fameux appel. “Décide lundi, livre mardi et améliore mercredi”, disait la pancarte. Pas loin dans l’esprit.

Il faut créer le plus rapidement possible une boucle d’itérations avec les utilisateurs, assure Sophie. Cette vérité générale quand on fait du produit est décuplée avec l’IA et l’agentique : tu découvres tellement d’usages quand tu es live !”

Pour ce type de produit, le lancement se fait ainsi à chaque fois de manière progressive : une phase alpha avec un petit nombre d’utilisateurs, une phase bêta avec une activité élargie, puis un déploiement à grande échelle. Le seul aspect où l’équipe n’accepte pas de compromis ? La sécurité, qui doit être robuste dès le début. Données sensibles obligent.