5 minutes pour comprendre un concept qui va transformer votre organisation
MCP, un standard clé pour des agents IA fiables, traçables et alignés avec vos enjeux métier
Pourquoi ce sujet ?
Les modèles de langage (LLM) sont devenus puissants.
Mais sans cadre clair, ils peuvent halluciner, mélanger les rôles ou manquer de contexte critique.
Pour les sociétés de gestion, cela pose un problème : comment intégrer l’IA dans les workflows sans perdre le contrôle ?
🔍 Le Model Context Protocol (MCP), c’est quoi ?
Le Model Context Protocol (MCP) est un standard open-source conçu pour structurer, versionner, documenter et transmettre le contexte d’une requête à un modèle d’IA (LLM, extracteur, classifieur…).
Il permet de formaliser tout ce qui entoure un appel IA :
- le prompt,
- les données,
- les règles métier,
- les contraintes internes.
👉 Résultat : une IA fiable, traçable, gouvernable, alignée avec vos objectifs.
🎯 Pourquoi c’est stratégique pour une société de gestion ?
MCP permet notamment de :
- Clarifier les règles métier (langue, type de fonds, cadre ESG…),
- Limiter les hallucinations ou réponses non conformes,
- Tracer chaque appel IA (pour audit, contrôle, conformité),
- Créer un langage commun entre data, métier et conformité.
🧠 Cas d’usage concrets
MCP structure l’interaction entre plusieurs agents IA spécialisés. Il devient le ciment d’un travail collaboratif orchestré.
• Due diligence augmentée
Les agents extraient, synthétisent et vérifient automatiquement les documents d’une cible.
Un vrai gain de temps, avec une traçabilité complète.
• Score de digitalisation
Un enchaînement d’agents évalue la maturité numérique d’une entreprise, en croisant signaux internes et externes.
• Note IC automatisée
Les données clés sont extraites, analysées, puis mises en forme dans une note d’investissement prête à partager.
🚀 Pourquoi maintenant ?
- Les LLMs sont matures, capables de travailler à plusieurs avec fiabilité.
- Les coûts de calcul baissent, rendant ce type d’architecture accessible.
- Le besoin de transparence augmente, surtout dans les secteurs régulés.
- MCP est co-construit par des leaders du secteur : LangChain, Vercel, GitHub Copilot, Anthropic…
🔮 Et demain ?
MCP ouvre la voie à des agents IA plus autonomes, traçables et contextualisés.
Ce n’est plus un simple outil, mais l’ossature d’un système IA maîtrisé, capable de gérer des tâches complexes.
Exemples d’applications possibles :
- Simulation de scénarios d’investissement : coordination entre génération macro, calculs de TRI, et synthèse.
- Préparation de notes IC : extraction des données clés, analyse des alertes, génération du livrable.
- Reporting LP personnalisé : production de bulletins adaptés à chaque investisseur (niveau d’info, langue, format…).
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Bordeaux/Paris
