La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation MCP (Model Context Protocol) - Optimiser contextes IA production sont : Maîtrise avancée des LLM, Python expert, protocoles API REST/GraphQL, gestion de contexte en inférence IA. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation MCP (Model Context Protocol) - Optimiser contextes IA production est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation MCP (Model Context Protocol) -… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation MCP (Model Context Protocol) - Optimiser contextes IA production est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation MCP (Model Context Protocol) - Optimiser contextes IA production, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation MCP (Model Context Protocol) - Optimiser contextes IA production s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser le protocole MCP pour gérer contextes modèles IA professionnels

Développer des pipelines contextuels scalables en entreprise

Implémenter MCP avec optimisation mémoire et latence réduite

Concevoir architectures MCP hybrides pour applications certifiantes

Optimiser performances MCP via outils avancés et monitoring

Déployer solutions MCP sécurisées en production cloud

Acquérir compétences certifiantes en gestion contexte IA expert

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux MCP : architecture protocole et configuration avancée (LLM frameworks, tokenisation experte)

Plongez dans l'architecture profonde du Model Context Protocol, installez environnements experts avec Hugging Face Transformers et LangChain, configurez tokeniseurs customisés pour contextes longs, réalisez exercices sur injection contextuelle sécurisée, produisez un premier pipeline MCP fonctionnel testé en conditions réelles d'entreprise, analysez métriques de performance initiales pour identifier gains immédiats.

Module 2Implémentation MCP : gestion états contextuels dynamiques (outils caching, state machines)

Développez des gestionnaires d'états MCP avancés via Redis et vector stores comme Pinecone, intégrez mécanismes de compression contextuelle sans perte sémantique, simulez scénarios multi-utilisateurs en temps réel, construisez un module réutilisable pour applications IA professionnelles, testez robustesse face à overflows contextuels, générez rapports de latence optimisée démontrant 50% de gains en production.

Module 3Optimisation MCP : tuning performances et scalabilité (profilage, sharding contextuel)

Maîtrisez le profilage MCP avec TensorBoard et PyTorch Profiler, appliquez techniques de sharding contextuel sur GPU clusters, optimisez pour inférences distribuées via Ray et Kubernetes, réalisez benchmarks comparatifs avant/après, développez scripts automatisés de tuning, produisez un dashboard monitoring customisé pour équipes DevOps, valorisez impacts business via cas d'entreprise concrets.

Module 4Sécurité et intégration MCP : protocoles hybrides entreprise (API gateways, chiffrement contexte)

Intégrez MCP à des API sécurisées avec Kong et OAuth2, implémentez chiffrement homomorphe pour contextes sensibles, gérez fuites contextuelles via audits automatisés, simulez attaques injection et mitigez en live, déployez pipelines CI/CD pour MCP certifiant, collaborez sur projet fil rouge hybride cloud/on-prem, documentez conformité RGPD pour déploiements professionnels immédiats.

Module 5Déploiement production MCP : monitoring avancé et cas réels (observabilité, A/B testing)

Déployez applications MCP en prod avec Docker Swarm et AWS EKS, configurez observabilité via Prometheus/Grafana pour métriques contextuelles, lancez A/B tests sur charges massives, analysez logs pour itérations rapides, finalisez projet fil rouge avec code review expert, préparez rollout entreprise scalable, recevez kit outils personnalisé pour autonomie post-formation.