Google Data Commons a lancé un serveur MCP pour fonder l’IA sur des données publiques vérifiables provenant de sources fiables telles que l’ONU, la Banque mondiale et le Bureau du recensement. Ce qui est astucieux, c’est que les LLM des utilisateurs font le travail de traduction, donc le calcul de Google n’est pas impliqué. Prem Ramaswami affirme que nous sommes encore « très tôt » avec les LLM (l’article de Google sur le transformateur ne date que de 2017) et que la réponse aux hallucinations est « essayez tout ce qui précède » – en combinant des modèles de langage avec des sources de données robustes et vérifiables. Le service est gratuit, intègre des centaines d’ensembles de données de provenance transparente et a choisi la norme ouverte MCP d’Anthropic plutôt que de construire une infrastructure propriétaire. Principal défi : aller au-delà de la forte couverture des États-Unis et de l’OCDE pour rendre les systèmes d’IA ancrés représentatifs à l’échelle mondiale. Réessayer