Résumé

Face au déploiement fragmenté de l’IA en silos au sein des sociétés de gestion, le Serveur MCP (Model Context Protocol) est proposé pour apporter une cohérence d’ensemble. Ce protocole établit un standard simple pour structurer et sécuriser l’IA d’entreprise, permettant aux modèles d’interagir avec le système d’information via des capacités normalisées (données, actions) et sous supervision. L’adoption d’un Serveur MCP souverain garantit une souveraineté renforcée (données restant dans le SI, accès centralisés et auditables) et une interopérabilité massive et immédiate des agents IA, réduisant la dette technique. Il facilite ainsi la mise en conformité (DORA, RGPD) et ouvre la voie à un Private Equity programmable et auditable.

NB : le podcast de BODIC est généré par l’outil d’IA NotebookLM à partir du contenu de cette fiche PDF écrite par l’équipe Bodic

CONSTAT : L’IA PROGRESSE… MAIS DANS UN PATCHWORK DE SILOS

Les fonds déploient désormais une multitude de solutions IA : copilots, assistants RAG, automatisations Excel, mini-agents métiers…

Mais tout reste fragmenté :

• Chaque outil possède son propre connecteur
• Chaque BU construit son micro-agent IA
• Les workflows ne sont pas standardisés
• La gouvernance et l’audit sont difficiles
• La souveraineté reste fragile

Le problème : l’IA se déploie sans cohérence d’ensemble.

Pour sortir de cette dispersion, il manque une couche commune d’orchestration  et de contrôle entre l’IA et le système d’information.

C’est précisément le rôle d’un Serveur MCP souverain

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LES 3 CAPACITÉS FONDAMENTALES D’UN SERVEUR MCP

Le Model Context Protocol (MCP) définit un standard permettant à un modèle IA d’interagir avec un SI via des capacités déclarées et contrôlées.

Voici les trois briques fondamentales :

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📘 RESOURCES — Les données accessibles à l’IA

Définition :
Ressources lisibles, type « fichiers » ou réponses API.

Exemples :

• Données CRM
• Documents GED et juridiques
• Informations marché
• Extraits du Data Warehouse

Objectif :
Fournir un contexte structuré, versionné, auditable, sans exposition des systèmes internes bruts.

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🛠️ TOOLS — Les actions que l’IA peut exécuter

Définition :
Fonctions que le modèle peut appeler sous supervision humaine.

Exemples :

• Requêtes SQL contrôlées
• Recherche documentaire
• Génération d’un reporting
• Création ou mise à jour CRM
• Extraction d’un document juridique

Objectif :
Permettre à l’IA d’agir sur le SI, mais dans un cadre sécurisé et traçable.

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🧩 PROMPTS — Les cadres métiers standardisés

Définition :
Templates d’instructions métier pré-écrits.

Exemples :

• Due Diligence
• Scoring ESG
• Note d’investissement
• Comité d’engagement

Objectif :
Garantir l’homogénéité, la conformité et la qualité du raisonnement IA.

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ARCHITECTURE TECHNIQUE : COMMENT LE MCP ORCHESTRE L’ÉCOSYSTÈME DATA & IA ?

Le schéma montre la logique en 4 couches :

• Anneau externe : données marché, corporate, ESG, régulateur
• Anneau interne : CRM, Dataroom, GED, Data Lake ESG, BI, ERP, outils métiers
• Cœur : MCP (Tools + Prompts + Resources + gouvernance)
• Sortie : Agents IA métiers + Interfaces utilisateurs

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LES BÉNÉFICES POUR UNE SOCIÉTÉ DE GESTION

1. Souveraineté renforcée

• Les données restent dans le SI
• Les accès sont centralisés, auditables, tracés
• Les actions IA nécessitent validation humaine

2. Interopérabilité immédiate

• Tous les agents IA s’appuient sur Resources / Tools / Prompts
• Fin des connecteurs multiples et redondants

3. Réduction de la dette technique

• Un point d’entrée unique pour l’IA
• Moins de scripts fragiles
• Moins d’intégrations “sur-mesure”
• Standardisation progressive de l’écosystème

4. Scalabilité du déploiement IA

• Créer un nouvel agent = déclarer les Tools dont il a besoin + un ensemble de Prompts métier
• Pas besoin de re-développer une architecture

5. Mise en conformité facilitée

• Alignement naturel avec DORA, RGPD, cybersécurité
• Journalisation et supervision natives

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CAS D’USAGE POUR UN FONDS D’INVESTISSEMENT

✅ Due Diligence augmentée
Analyse automatisée du CRM, Dataroom, GED, Open Data, ESG.

✅ Reporting LP automatisé
RAG souverain + Prompts standardisés + Tools “export / synthèse”

✅ Optimisation Middle-Office
Rapprochements, contrôles automatiques, extraction réglementaire.

✅ Agents IA dans les participations
Chaque entreprise expose un mini-MCP, permettant un dialogue standardisé avec le fonds.

✅ Interopérabilité européenne
Connexion future aux Data Spaces : Gaia-X, EUDAT, InvestEU.

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PROLONGEMENTS POSSIBLES

Le Serveur MCP prépare un futur où le Private Equity devient programmable, souverain, auditable.

★ Écosystème d’agents IA métiers au sein du fonds

IR, ESG, Dealflow, Portfolio Monitoring, Juridique…

★ Agents IA dans les participations

Interopérables via MCP, créant un réseau d’intelligence distribuée.

★ Serveurs MCP sectoriels

Opérés par des acteurs publics (finance durable, industrie, santé).
→ Interopérabilité, bonnes pratiques, mutualisation des coûts.

★ Certification “Agent IA Responsable”

Traçabilité, souveraineté, gouvernance intégrées dès la conception.

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