Quelle est la définition d'un MCP ?

Le Model Contextual Protocol (MCP) est un cadre formel de contextualisation conçu pour encadrer, structurer et réguler le comportement d’un modèle d’intelligence artificielle (notamment les LLMs) en fonction d’un contexte défini. Ce protocole agit comme une couche d’abstraction entre le modèle et l’environnement dans lequel il opère, permettant une adaptation précise à des usages spécifiques, à des rôles définis et à des contraintes strictes.

Objectifs du MCP

• Encadrer le fonctionnement du modèle selon un rôle ou un environnement donné
• Garantir la cohérence, la pertinence et la fiabilité des réponses
• Limiter les comportements indésirables ou hors-sujet
• Offrir une mémoire contextuelle stable (temporaire ou persistante)
• Renforcer la sécurité, l’éthique et la conformité dans des domaines sensibles

Composantes clés du MCP

1. Rôle du modèle
2. Définition de la posture qu’il doit adopter (ex : assistant juridique, guide touristique, instructeur de vol…)
3. Cadre d’intervention
4. Informations sur le domaine, le secteur ou la situation dans laquelle le modèle est activé.
5. Paramètres comportementaux
6. Règles précises sur le ton, le style, le degré de formalité, les limites d’interprétation, etc.
7. Règles de contenu
8. Contraintes sur les sources à utiliser, les types de données à exclure, ou les formats autorisés.
9. Mémoire contextuelle (optionnelle)
10. Capacité à conserver certains éléments de contexte pour les interactions prolongées ou multi-tâches.

Différence avec une simple configuration

Contrairement à une simple configuration de modèle (comme ajuster un paramètre technique), le MCP agit comme une charte comportementale dynamique. Il encapsule une vision du rôle que le modèle doit jouer, et peut être mis à jour ou transféré d’un agent IA à un autre, assurant ainsi cohérence et traçabilité dans les environnements complexes.

Usages typiques du MCP en 2025

• Systèmes experts en entreprise : garantissant que l’IA respecte les procédures internes
• Applications médicales ou juridiques : imposant des limites strictes à ce que l’IA peut dire ou faire
• Assistants virtuels personnalisés : agissant selon un profil utilisateur défini (âge, langue, rôle…)
• Agents autonomes intelligents : interagissant dans des environnements physiques ou numériques avec des règles de conduite précises

Avantages

• Contrôle renforcé sur le comportement du modèle
• Cohérence des interactions sur la durée
• Adaptabilité à différents contextes ou métiers
• Facilite la conformité légale et éthique

Conclusion

Le Model Contextual Protocol (MCP) est un élément central de l’intelligence artificielle moderne : il ne s’agit pas d’un simple outil, mais d’un cadre de gouvernance intelligent qui définit ce qu’un modèle peut ou ne peut pas faire, selon le contexte dans lequel il opère. En 2025, le MCP est un standard en pleine adoption dans les secteurs réglementés, les interfaces conversationnelles avancées, et les agents IA professionnels.