Définition et périmètre du context engineering en IA

Les modèles de langage à grande échelle (large language models ou LLM) ont ouvert des perspectives d’innovation sans précédent pour les entreprises. Cependant, leur déploiement en production révèle une tension fondamentale : leur puissance créative brute est souvent inversement proportionnelle à leur fiabilité factuelle. Pour transformer ces technologies en actifs métier robustes et prévisibles, il est impératif de dépasser l’approche artisanale du prompt engineering et d’adopter une discipline plus rigoureuse. C’est ici qu’intervient le context engineering en IA, une approche systémique visant à fournir aux modèles génératifs les informations précises, pertinentes et à jour dont ils ont besoin pour exécuter des tâches complexes de manière fiable.

Qu’est-ce que l’ingénierie de contexte ?

Le context engineering en IA est la discipline d’ingénierie qui consiste à concevoir, construire et opérer des systèmes capables de collecter, structurer, filtrer et injecter dynamiquement des informations contextuelles pertinentes dans la requête soumise à un modèle d’IA générative. Loin de se limiter à la formulation d’une instruction, cette approche traite le contexte comme une ressource critique qui doit être gérée de manière programmatique et à grande échelle.

Plutôt que de demander à un modèle de « savoir » une information, le context engineering en IA lui « fournit » cette information au moment précis où il en a besoin. Cette démarche transforme le modèle d’un oracle probabiliste en un processeur de raisonnement qui opère sur un corpus de faits contrôlés. Les objectifs de cette discipline sont multiples :

• Ancrer les réponses dans la réalité factuelle : Fournir des données vérifiées (documents internes, bases de données, API) pour éliminer les hallucinations de l’IA et garantir l’exactitude des résultats.
• Personnaliser le comportement du modèle : Adapter les réponses aux spécificités d’un métier, d’un client ou d’un processus en injectant le jargon, les règles et les données propres à l’entreprise.
• Surmonter l’obsolescence des connaissances : Permettre au modèle d’accéder à des informations en temps réel ou très récentes, qui ne figuraient pas dans ses données d’entraînement initiales.
• Assurer la gouvernance et la traçabilité : Maîtriser les sources d’information utilisées par l’IA pour garantir la conformité et permettre l’audit des réponses générées.

Le rôle du contexte dans les systèmes d’IA générative

Pour comprendre l’importance du context engineering en IA, il faut saisir le fonctionnement intrinsèque des modèles génératifs. Un LLM ne raisonne pas à partir d’une base de connaissances structurée comme une base de données. Il génère du texte en prédisant le mot suivant le plus probable, sur la base des milliards de phrases qu’il a analysées durant son entraînement et, surtout, sur la base du texte qui lui a été fourni juste avant : le contexte.

Ce contexte est traité dans ce que l’on appelle la « fenêtre de contexte », une mémoire de travail à court terme dont la taille est limitée. Tout ce qui se trouve dans cette fenêtre influence directement la sortie. Par conséquent, la qualité de ce qui est injecté dans cette fenêtre est le principal levier de contrôle sur la performance du modèle. Un contexte riche et précis agit comme une ancre, contraignant le modèle à fonder sa réponse sur des faits vérifiables plutôt que sur des motifs statistiques issus de son entraînement. À l’inverse, un contexte pauvre ou ambigu laisse le champ libre aux approximations et aux erreurs. La gestion de contexte est donc la clé pour transformer un modèle généraliste en un expert fiable pour une tâche spécifique.

Pourquoi le prompt engineering seul ne suffit plus

L’engouement initial pour l’IA générative a mis en lumière le prompt engineering, l’art de formuler des instructions textuelles pour obtenir le résultat désiré. Si cette compétence reste utile pour le prototypage et les usages individuels, elle s’avère structurellement insuffisante pour les applications d’entreprise critiques. Les organisations qui tentent de bâtir des systèmes robustes uniquement sur l’optimisation de prompts se heurtent rapidement à des limites de scalabilité, de fiabilité et de maintenabilité.

Les limites inhérentes à l’ingénierie de prompt

Le prompt engineering est par nature une approche manuelle et statique. Il excelle pour des tâches ponctuelles mais échoue à adresser la complexité et le dynamisme des environnements de production. Comme le soulignent des travaux de l’université de Stanford, la conscience contextuelle est un pilier de l’interprétation des prompts par les modèles. L’ingénierie de prompt seule peine à fournir ce contexte de manière systématique. Les limites deviennent apparentes sur plusieurs dimensions clés.

Dimension	Limite du Prompt Engineering	Apport du Context Engineering
Scalabilité	Chaque cas d’usage requiert un prompt spécifique, souvent long et complexe. La maintenance devient exponentielle.	Automatise la collecte et la structuration du contexte, rendant l’approche adaptable à des milliers de variations.
Gestion des données	Incapable d’intégrer des informations dynamiques (ex: état des stocks, nouvelles réglementations) sans intervention manuelle.	Se connecte en temps réel aux sources de données de l’entreprise (bases de données, API, documents) pour un contexte toujours à jour.
Fiabilité	La performance dépend de la formulation exacte du prompt. Une légère variation peut entraîner des réponses incohérentes ou incorrectes.	Fournit des faits vérifiables au modèle, ancrant la réponse dans une source de vérité contrôlée et réduisant la variabilité.
Complexité	Limité par la taille de la fenêtre de contexte. Ne peut traiter des questions nécessitant la synthèse de documents volumineux.	Utilise des techniques comme le RAG pour retrouver les extraits les plus pertinents dans des corpus de millions de documents.
Gouvernance	Manque de traçabilité. Il est difficile de savoir sur quelle base le modèle a généré sa réponse.	Rend les sources d’information explicites, permettant l’audit, la citation des sources et une gouvernance de l’IA rigoureuse.

Les enjeux de fiabilité et de performance du modèle en production

Une gestion de contexte défaillante n’est pas un simple problème technique ; c’est un risque opérationnel majeur. En production, les conséquences d’une réponse erronée peuvent aller de la perte de confiance d’un client à une décision stratégique basée sur des informations incorrectes, en passant par des non-conformités légales. Le passage à l’échelle des applications d’IA générative impose de garantir un niveau de service stable et prévisible, ce qui est impossible sans une maîtrise rigoureuse du contexte.

Les principaux enjeux sont les suivants :

• La pertinence factuelle : Le système doit fournir des réponses non seulement plausibles, mais exactes. Pour un conseiller bancaire, une IA qui invente une clause de contrat ou cite un taux d’intérêt obsolète est inutilisable, voire dangereuse.
• La cohérence des réponses : L’IA doit se comporter de manière prévisible. Deux utilisateurs posant la même question dans des contextes similaires doivent obtenir des réponses cohérentes, alignées avec les politiques de l’entreprise.
• La conformité et la sécurité : Le système doit opérer dans un cadre réglementaire strict (RGPD, EU AI Act) et respecter les habilitations d’accès aux données. Une mauvaise gestion du contexte peut conduire à des fuites d’informations sensibles.
• La maintenabilité et l’évolutivité : L’application doit pouvoir évoluer avec les données et les processus de l’entreprise. Une architecture fondée sur le context engineering en IA permet de mettre à jour les sources de connaissances sans avoir à ré-entraîner le modèle. Comme l’illustrent des recherches publiées par l’ACM, des algorithmes efficaces sont nécessaires pour les systèmes d’IA en production.

Les piliers techniques de l’ingénierie de contexte

Le context engineering en IA s’appuie sur un ensemble de techniques et d’architectures logicielles conçues pour transformer des données brutes en un contexte structuré et pertinent pour le modèle. Ces approches permettent de dépasser la limite de la fenêtre de contexte et de connecter les LLM aux systèmes d’information de l’entreprise en temps réel.

Les principales techniques de gestion dynamique du contexte

La technique la plus répandue et la plus fondamentale est le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette approche transforme la manière dont un modèle accède à la connaissance. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur ses paramètres internes, le système va d’abord « chercher » des informations pertinentes dans une base de connaissances externe avant de « générer » la réponse. Des études approfondies, comme cette synthèse sur le RAG publiée sur arXiv, explorent ses applications dans divers domaines.

Le processus RAG se déroule typiquement en plusieurs étapes :

1. Indexation : Les documents de l’entreprise (PDF, pages web, transcriptions, etc.) sont découpés en morceaux (chunks) de taille gérable. Chaque morceau est ensuite transformé en une représentation numérique appelée embedding à l’aide d’un modèle d’IA spécialisé. Ces embeddings capturent le sens sémantique du texte.
2. Stockage : Ces embeddings sont stockés dans une base de données spécialisée, une base de données vectorielle, qui permet de les retrouver très rapidement sur la base de leur similarité sémantique.
3. Recherche (Retrieval) : Lorsqu’un utilisateur pose une question, celle-ci est également transformée en embedding. Le système recherche alors dans la base de données vectorielle les morceaux de documents dont les embeddings sont les plus « proches » sémantiquement de la question.
4. Augmentation : Les morceaux de texte retrouvés, qui constituent le contexte factuel, sont insérés dans le prompt final, juste à côté de la question de l’utilisateur.
5. Génération : Le prompt enrichi est envoyé au LLM, qui dispose désormais de toutes les informations nécessaires pour formuler une réponse précise et factuelle, souvent en citant ses sources.

Cette approche du retrieval-augmented generation pour entreprise est au cœur d’un context engineering en IA efficace. Pour des applications avancées, elle peut être complétée par des graphes de connaissance (knowledge graphs) qui modélisent les relations entre les entités, permettant des raisonnements plus complexes. Pour illustrer, Algos a développé son propre moteur RAG avancé, OmniSource Weaver, qui garantit que les réponses sont systématiquement ancrées dans les extraits les plus pertinents des documents sources de l’entreprise.

L’architecture d’un système IA optimisé pour le contexte

Un système d’IA générative robuste ne se résume pas à un appel API vers un LLM. Il s’agit d’une architecture multi-couches conçue pour la gestion du contexte. Cette architecture, souvent désignée sous le nom d’orchestration, est ce qui distingue une simple démo d’une application de production fiable.

Composants d’une architecture d’orchestration IA :

• Couche d’acquisition des données : Intègre les connecteurs vers les différentes sources de savoir de l’entreprise (GED, CRM, ERP, bases de données SQL/NoSQL). Elle est responsable de l’extraction, de la transformation et du chargement (ETL) des données qui alimenteront le contexte.
• Couche d’indexation et de connaissance : Comprend les bases de données vectorielles, les graphes de connaissance et les moteurs de recherche traditionnels. C’est le « cerveau » de la mémoire à long terme du système.
• Couche d’orchestration : Le cœur du système. Ce composant reçoit la requête utilisateur, la décompose si nécessaire, interroge les différentes sources de la couche de connaissance, assemble le contexte final, sélectionne le modèle génératif le plus adapté et construit le prompt final. Il s’agit d’un véritable framework d’orchestration IA.
• Couche de génération et de contrôle : Contient les LLM eux-mêmes, mais aussi des garde-fous pour LLM qui filtrent les entrées et les sorties pour des raisons de sécurité, de conformité ou de modération.
• Couche de monitoring et d’observabilité : Collecte des métriques sur la performance, la latence, les coûts et la qualité des réponses pour permettre une amélioration continue.

Algos a formalisé cette approche avec son moteur propriétaire, le CMLE (Contextual Multi-Level Expert) Orchestrator. Ce système analyse chaque requête, la décompose en micro-tâches, puis consulte des sources de savoirs hiérarchisées (savoir interne de l’entreprise, savoir externe qualifié, savoirs natifs des modèles) pour construire un contexte d’une fiabilité maximale avant de générer la réponse.

Mettre en œuvre une stratégie de context engineering efficace

Adopter le context engineering en IA n’est pas seulement un choix technologique, mais une décision stratégique qui requiert de nouvelles compétences, de nouveaux processus et une vision claire. Pour les entreprises, il s’agit de passer d’une phase d’expérimentation à une phase d’industrialisation de l’IA générative.

Les étapes clés pour développer cette compétence IA en interne

La mise en place d’une pratique de context engineering en IA robuste est un processus itératif qui doit aligner la technologie, les équipes et les objectifs métier.

1. Identifier les cas d’usage à forte valeur : Commencez par des processus métier où la fiabilité de l’information est critique et où le volume de connaissances est important. Par exemple, le support client technique, l’analyse de conformité juridique ou l’aide à la décision pour les experts métier.
2. Constituer des équipes pluridisciplinaires : Le context engineering en IA se situe à l’intersection de l’ingénierie logicielle, de la science des données et de l’expertise métier. Les équipes performantes combinent des profils de data engineers (pour la gestion des flux de données), de software engineers (pour l’architecture et l’orchestration) et d’experts du domaine (pour valider la pertinence du contexte).
3. Cartographier les sources de connaissance : Auditez les systèmes d’information existants pour identifier les « sources de vérité » : bases documentaires, bases de données produits, intranets, réglementations, etc. Évaluez leur qualité, leur fraîcheur et leur accessibilité via des API.
4. Prototyper et itérer rapidement : Lancez un premier projet sur un périmètre maîtrisé. Utilisez des frameworks open-source ou une plateforme d’orchestration IA pour accélérer le développement. L’objectif est de démontrer la valeur rapidement et de recueillir les retours des utilisateurs pour affiner la stratégie de contextualisation.
5. Mettre en place une gouvernance du contexte : Définissez des processus clairs pour la gestion du cycle de vie des données contextuelles : qui est responsable de la mise à jour d’une source ? À quelle fréquence ? Comment déprécier une information obsolète ? Cette gouvernance est essentielle pour la pérennité du système.

Critères de sélection des outils et des plateformes

Le marché des outils pour le développement d’applications d’IA générative est en pleine expansion. Pour faire un choix éclairé, les décideurs doivent évaluer les solutions à travers une grille d’analyse objective, en se concentrant sur les capacités qui soutiennent une stratégie de context engineering en IA efficace.

Critère d’évaluation	Description	Importance
Connectivité aux sources de données	Capacité de la plateforme à s’intégrer nativement avec une grande variété de sources (S3, SharePoint, Salesforce, SAP, bases SQL/NoSQL).	Élevée
Capacités d’orchestration	Flexibilité pour construire des chaînes de traitement complexes (multi-RAG, chaînes d’agents, logique conditionnelle) sans réinventer la roue.	Élevée
Sécurité et souveraineté	Garanties sur l’isolation des données, le chiffrement, la gestion des droits d’accès et la localisation géographique de l’hébergement et des traitements.	Élevée
Monitoring et observabilité	Outils intégrés pour suivre la performance, les coûts, la latence et la qualité des réponses, avec des capacités de traçabilité des sources.	Moyenne
Indépendance vis-à-vis des modèles	Possibilité de changer de LLM (open-source ou propriétaire) facilement, sans avoir à reconstruire toute l’application.	Moyenne
Facilité d’utilisation et de maintenance	Interface et outils permettant aux équipes de développer, déployer et maintenir les applications de manière productive.	Faible

Gouvernance et défis de la gestion de contexte en production

Le déploiement d’un système basé sur le context engineering en IA ne s’arrête pas à la mise en production. La phase opérationnelle soulève des défis continus en matière de qualité des données et de mesure de la performance. Une gouvernance rigoureuse est la condition sine qua non de la fiabilité à long terme.

Assurer la qualité et la fraîcheur des données de contexte

Le principe « garbage in, garbage out » s’applique avec une force particulière à l’IA générative. Si le contexte fourni au modèle est incorrect, obsolète ou incomplet, la réponse le sera aussi, même avec le LLM le plus performant. Maintenir la qualité des sources de connaissance est un défi opérationnel majeur. Des travaux de recherche de l’IEEE soulignent l’importance de la cohérence des sujets pour l’analyse de corpus de texte.

Pour y parvenir, les organisations doivent mettre en place des processus robustes :

• Validation systématique des sources : Chaque nouvelle source de données intégrée au système de RAG doit être validée par un expert métier pour confirmer sa fiabilité et sa pertinence.
• Mécanismes de mise à jour automatisés : Mettre en place des pipelines de données qui synchronisent automatiquement les bases de connaissance avec les systèmes sources (par exemple, chaque nuit ou en temps réel via des webhooks).
• Gestion du cycle de vie de l’information : Définir des politiques pour archiver ou supprimer les documents et les données obsolètes afin d’éviter que le modèle ne s’appuie sur des informations périmées.
• Monitoring de la pertinence des recherches : Suivre la performance du système de retrieval. Si pour de nombreuses questions, les documents retournés ne sont pas pertinents, cela peut indiquer un problème dans la stratégie d’indexation ou la qualité de la source.

Mesurer l’impact sur la pertinence et la cohérence des réponses

Démontrer la valeur du context engineering en IA nécessite de mettre en place des indicateurs de performance (KPIs) pertinents. Il ne s’agit plus seulement de mesurer la disponibilité technique du service, mais d’évaluer la qualité sémantique de ses résultats. Comme le suggèrent des chercheurs du MIT, rendre les modèles d’IA plus fiables est crucial dans les contextes à forts enjeux.

Indicateurs clés pour un système IA contextuel :

• Taux de réponses factuellement correctes : Pourcentage de réponses dont l’exactitude peut être vérifiée par rapport aux documents sources. C’est le KPI le plus important.
• Taux de « groundedness » : Mesure à quel point la réponse est solidement basée sur le contexte fourni, par opposition à une « connaissance » issue de l’entraînement du modèle.
• Pertinence du contexte retrouvé : Évaluation de la qualité des documents extraits par l’étape de retrieval, souvent mesurée via des scores comme le Mean Reciprocal Rank (MRR).
• Réduction des hallucinations : Suivi du nombre de fois où le système génère des informations plausibles mais entièrement fausses. Un context engineering en IA efficace vise à tendre vers zéro.
• Score de satisfaction utilisateur : Collecte de retours qualitatifs (ex: pouce levé/baissé) pour évaluer si la réponse a été utile à l’utilisateur final.

Pour fournir un exemple tangible, Algos s’engage sur la performance de son architecture d’orchestration en garantissant un taux d’hallucination inférieur à 1 % grâce à un cycle de validation itératif où un agent critique interne évalue et, si nécessaire, corrige la réponse avant qu’elle ne soit livrée à l’utilisateur.

L’avenir de l’ingénierie de contexte et l’émergence des agents IA

Le context engineering en IA n’est pas une discipline statique. Alors que les modèles deviennent plus puissants et les architectures plus complexes, sa sophistication ne cesse de croître. Cette évolution est fondamentale pour passer des systèmes de questions-réponses à des systèmes proactifs capables d’exécuter des tâches complexes de manière autonome : les agents IA.

Vers une automatisation de la gestion du contexte

L’étape suivante de l’évolution du context engineering en IA est d’utiliser l’IA elle-même pour optimiser la gestion du contexte. Les recherches s’orientent vers des systèmes plus intelligents et adaptatifs, capables de raisonner sur leur propre processus de contextualisation. L’amélioration de la fiabilité des modèles via des approches issues de la théorie des jeux, comme le démontrent des travaux du MIT, ouvre la voie à des systèmes plus cohérents.

Les tendances émergentes incluent :

• Le routage intelligent des requêtes : Des méta-modèles capables d’analyser une question et de la diriger vers la base de connaissance ou l’outil (API) le plus pertinent, créant ainsi un « RAG sur des RAG ».
• L’auto-correction du contexte : Des agents IA qui évaluent la pertinence du contexte retrouvé et, s’il est jugé insuffisant, déclenchent de nouvelles recherches avec des requêtes reformulées pour améliorer la qualité des informations.
• La compression adaptative du contexte : Des techniques pour résumer et extraire les informations les plus critiques du contexte afin de maximiser l’utilisation de la fenêtre de contexte limitée du LLM.
• La planification multi-étapes : Pour des questions complexes, le système décompose le problème en sous-tâches, collecte le contexte pour chacune, puis synthétise les résultats intermédiaires pour construire la réponse finale.

L’impact sur le développement des futurs systèmes génératifs

La maîtrise du context engineering en IA est la pierre angulaire du développement de la prochaine génération de systèmes d’IA : les systèmes multi-agents IA. Un agent IA n’est pas simplement un chatbot ; c’est une entité logicielle capable de percevoir son environnement (via des données et des API), de raisonner, de planifier et d’agir pour atteindre un objectif.

Du modèle à l’agent : le rôle central du contexte La capacité d’un agent IA orchestré à agir de manière pertinente et autonome dépend entièrement de sa capacité à construire et à maintenir une compréhension riche et dynamique de son contexte. Ce contexte inclut non seulement la connaissance factuelle (RAG), mais aussi l’état actuel d’un processus, l’historique des interactions, les objectifs de l’utilisateur et les outils disponibles. Le context engineering en IA fournit le « système sensoriel » et la « mémoire de travail » de ces futurs collaborateurs digitaux. Sans cette discipline, les agents IA resteraient des automates aveugles, incapables de s’adapter et d’opérer de manière fiable dans le monde réel complexe des entreprises.

En conclusion, le context engineering en IA s’impose comme la discipline essentielle pour industrialiser l’IA générative. Il déplace le centre de gravité de l’ingénierie des prompts manuels vers la conception d’architectures de données robustes et évolutives. Pour les décideurs, investir dans cette compétence n’est pas une simple optimisation technique ; c’est la condition fondamentale pour construire des systèmes d’IA fiables, gouvernables et capables de créer une valeur métier durable. C’est la voie qui mène des promesses de l’IA à sa performance en production.