Les MCP permettent d’orchestrer le comportement d’un système intelligent de manière contrôlée, encadrée et traçable. Contrairement à un modèle statistique génératif, un MCP repose sur des blocs fonctionnels codés (ou semi-appris) qui incarnent des compétences ciblées : réponse à une question juridique, interprétation de résultats médicaux, pilotage d’une interface, etc. On les retrouve dans des assistants spécialisés, des systèmes embarqués ou des plateformes décisionnelles. L’intérêt du MCP réside dans sa modularité : chaque compétence peut être activée, mise à jour ou désactivée sans altérer l’ensemble. Cette approche est aussi plus interprétable et sécurisée qu’un modèle purement génératif. Dans des contextes réglementés ou critiques, les MCP offrent une alternative ou un complément aux LLMs, permettant d’allier performance métier et rigueur opérationnelle. L’intégration des MCP dans une architecture hybride (symbolique + statistique) est une tendance croissante.