Fiche #02 : Le Protocole MCP

MCP : le protocole qui structure le contexte des IA

MCP (Model Context Protocol) est un standard essentiel pour des agents fiables, traçables et alignés avec vos enjeux métier. MCP permet de formaliser et transmettre tout le contexte nécessaire à un modèle d’IA : prompt, données métiers, contraintes, règles internes.

Résultat : une IA plus fiable, traçable et alignée avec les exigences d’une société de gestion.

Mais qu’est-ce que MCP ? Et pourquoi c’est une révolution silencieuse ?

Qu’est-ce que MCP ?

C’est la colonne vertébrale d’une IA robuste, traçable et déployable à l’échelle.

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard open-source qui permet de formaliser tout le contexte utile à un agent IA : prompt, données, règles métier, contraintes internes. Il permet de formaliser, versionner et tracer le contexte utilisé par un LLM ou un agent autonome.

Résultat : une IA fiable, traçable et alignée avec vos exigences métier. Ce protocole permet d’avoir des workflows multi-agents robustes, auditables et décomposables.

Pourquoi le protocole MCP est stratégique ?

En structurant le contexte d’un agent IA, MCP :

• Clarifie les règles d’usage des IA : type de réponse attendue, périmètre métier, contraintes réglementaires (ESG, SFDR, langue…) ;

• Évite les hallucinations ou réponses floues ;

• Permet d’auditer chaque appel pour garantir conformité et transparence ;

• Crée un langage commun entre data, métiers et conformité pour encadrer l’usage de l’IA.

Quelques cas d’usages concrets pour un GP (General Partner)

• Due diligence augmentée : des agents coopèrent pour extraire, synthétiser, vérifier les documents d’une cible ;

• Score de digitalisation : plusieurs agents analysent la maturité d’une société via des signaux multi-source ;

• Note IC automatisée : compilation des données clés et génération d’un document synthétique prêt à être partagé.

Pourquoi maintenant ?

• LLMs matures : on peut maintenant les spécialiser, les faire coopérer avec fiabilité ;

• Coût de calcul baissant : les architectures multi-agents deviennent accessibles ;

• Normes émergentes : MCP s’impose comme standard décentralisé open-source adopté par des leaders du secteur (LangChain, Vercel, Github Copilot, Anthropic...) ;

• Besoin de traçabilité : essentiel dans des métiers régulés comme le private equity.

MCP orchestre des agents IA capables de gérer des tâches complexes de façon fiable et traçable.

Et dans un futur proche ?

Des agents IA orchestrés avec MCP permettront de :

• Simuler des scénarios d’investissement : coordination entre génération de scénarios macro, calculs de TRI et synthèse automatique des résultats ;

• Préparer une note IC : extraction des données clés, analyse des points de vigilance, génération d’un livrable prêt à l’usage ;

• Générer des reporting LP personnalisés : chaque investisseur reçoit un rapport adapté à son profil, sa langue et son niveau d’information, produit par des agents spécialisés