Structurer et sécuriser le contexte des modèles pour des usages IA fiables et maîtrisés
Les modèles de langage sont puissants, mais sans contexte bien structuré, ils deviennent imprévisibles, peu fiables et difficiles à exploiter en production.
Le Model Context Protocol (MCP) permet de définir, contrôler et faire évoluer le contexte utilisé par les modèles, afin de garantir des réponses cohérentes, pertinentes et sécurisées.
Chez Dernier Cri, nous utilisons MCP pour transformer des POC IA en systèmes exploitables, maintenables et industrialisables, intégrés au cœur des produits et des métiers.
Ce que nous faisons
Nous accompagnons les entreprises dans la conception et la mise en place de protocoles de contexte pour des usages avancés d’IA générative et de LLM.
Concrètement, nous vous aidons à :
- Structurer le contexte métier et fonctionnel des modèles
- Définir des règles claires d’injection de contexte
- Séparer données, logique métier et prompts
- Sécuriser les sources de données exposées aux modèles
- Faire évoluer les usages IA sans réécrire toute la logique
- Concevoir des systèmes IA robustes et explicables
L’objectif : passer d’un usage expérimental de l’IA à un système fiable et maîtrisé.
Notre approche du Model Context Protocol
• Penser produit avant modèle
Nous concevons le contexte comme une brique produit à part entière, au service des usages et non comme un simple prompt.
• Structurer pour la fiabilité
Nous définissons des règles explicites sur ce que le modèle peut voir, utiliser et produire, afin de réduire les erreurs et hallucinations.
• Sécuriser les données
Accès, périmètre, traçabilité et gouvernance des données sont intégrés dès la conception du protocole.
• Préparer l’industrialisation
Le MCP permet de faire évoluer les cas d’usage, les sources de données et les modèles sans remettre en cause l’ensemble du système.
La qualité des réponses d’un modèle dépend directement de la qualité de son contexte.
Le MCP permet de reprendre le contrôle sur ce que fait l’IA et de construire des systèmes fiables, exploitables et durables.
Nos expertises autour du MCP
Nous mettons à disposition des profils expérimentés, seuls ou en équipe et selon vos besoins : mission courte, accompagnement long, renfort ponctuel ou rôle clé.
Conception de Model Context Protocol
Nous concevons des MCP pour structurer et maîtriser le contexte utilisé par les systèmes IA.
Structuration de contexte métier
Nous modélisons le contexte métier afin de fournir aux modèles des informations fiables et pertinentes.
Intégration MCP avec LLM & RAG
Nous connectons le MCP aux LLM et aux architectures RAG pour enrichir les réponses avec des données maîtrisées.
Sécurisation des flux de données IA
Nous sécurisons les flux de données pour protéger les informations sensibles et limiter les risques.
Architecture IA modulaire et maintenable
Nous concevons des architectures IA évolutives, faciles à maintenir et à faire évoluer.
Réduction des hallucinations et erreurs
Nous mettons en place des mécanismes pour limiter les hallucinations et améliorer la fiabilité des réponses.
Observabilité et monitoring des usages IA
Nous monitorons les usages et les performances des systèmes IA pour en garder le contrôle.
Industrialisation de systèmes IA
Nous passons des prototypes à des systèmes IA industrialisés, fiables et exploitables à l’échelle.
Vous vous posez des questions ?
Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?
Un cadre permettant de structurer, contrôler et faire évoluer le contexte utilisé par les modèles d’IA.
Pourquoi est-ce important ?
Sans contexte maîtrisé, les modèles sont peu fiables et difficiles à exploiter en production.
Le MCP remplace-t-il le prompt engineering ?
Non. Il le structure et l’industrialise.
Est-ce compatible avec le RAG ?
Oui. Le MCP complète parfaitement les architectures RAG.
Peut-on faire évoluer le contexte dans le temps ?
Oui. C’est l’un des principaux bénéfices du MCP.
Vous voulez industrialiser vos usages IA ?
Structurons le contexte pour rendre l’IA fiable et exploitable.