Les modèles ne manquent pas de puissance — mais ils manquent de contexte opérationnel.
Les entreprises accélèrent sur les copilotes, assistants métiers et agents IA.
Mais un constat s’impose rapidement : les performances sont très variables, parfois brillantes… parfois totalement hors-sujet.
Pourquoi ?
Parce que les modèles ne manquent pas de puissance — mais ils manquent de contexte opérationnel.
C’est là qu’émerge une compétence encore largement sous-estimée :
Le Context Engineering.
Cette discipline deviendra centrale d’ici 2026 pour les organisations qui voudront transformer l’IA en véritable accélérateur opérationnel.
Dans cet article, nous expliquons ce que c’est, pourquoi c’est indispensable, comment cela fonctionne, et ce que cela change pour vos équipes et votre entreprise.
Qu’est-ce que le Context Engineering ?
Le Context Engineering consiste à sélectionner, structurer, orchestrer et maintenir l’information nécessaire pour qu’un modèle IA puisse raisonner correctement.
Un LLM ne connaît ni votre métier, ni vos règles, ni vos données — il dépend entièrement du contexte qu'on lui fournit pour s'adapter à votre réalité opérationnelle.
Historiquement, tout passait par le prompt engineering :
définir un rôle,
ajouter quelques exemples,
donner des instructions,
structurer la réflexion avec du chain-of-thought.
Mais cette approche artisanale montre vite ses limites dès qu’on sort des scénarios expérimentaux.
Le schéma ci-dessous (proposé par Jérémy Vangansberg, Tech lead @aiko) illustre cette évolution :
À gauche : les outils du prompt engineering (rôle, few-shot examples, contraintes…).
À droite : les briques robustes du context engineering (RAG, mémoire, gestion des états stateful (conservant l’état), outils…).
On passe ainsi d'un prompt monolithique → à une architecture de contexte dynamique, où le prompt devient une brique parmi d'autres.
Cette transition transforme profondément la façon dont les modèles IA sont construits et maintenus.
Pourquoi le Context Engineering devient indispensable ?
Les copilotes et agents IA ne sont plus de simples chatbots.
Ils doivent :
comprendre un contexte métier riche,
s’appuyer sur documents, règles, procédures,
suivre des workflows,
interagir avec des outils,
conserver un état et une mémoire,
prendre des décisions fiables et auditables.
Problème : Le prompt engineering ne permet pas de gérer cette complexité.
Exemples concrets :
Les few-shot examples ne passent pas à l’échelle.
Les instructions statiques ne suffisent pas à gérer des contextes changeants.
Le modèle oublie le passé si une mémoire structurée n’est pas mise en place.
Les règles métier évoluent, et tout le prompt doit être réécrit.
Il est impossible d’intégrer naturellement des sources de données ou des outils.
En conséquence, l’ingénierie du contexte devient centrale — et remet le travail de développement et d’infrastructure IA au cœur des débats.
Impact pour l’entreprise : sans Context Engineering, les coûts grimpent rapidement : erreurs opérationnelles, prompts instables, temps de maintenance élevé.
Comment fonctionne le Context Engineering ?
Le schéma ci-dessus met en lumière les briques essentielles :
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Inutile de tout mettre dans le prompt.
Un RAG permet d’injecter dynamically (de façon dynamique) les informations pertinentes : documents, règles métier, procédures, bases de connaissances, historiques, etc.
Le RAG permet de réduire drastiquement la taille des prompts statiques : le modèle s'appuie sur des données injectées dynamiquement plutôt que sur des instructions exhaustives.
Gestion des états (state management)
Un agent doit savoir : où il en est dans une tâche, ce qu’il a déjà validé, ce qu’il doit faire ensuite.
Le LLM devient stateful (conservant l’état), ce qui améliore la fiabilité et réduit les erreurs.
Mémoire (court-terme et long-terme)
Deux types de mémoire sont nécessaires :
court terme : contexte immédiat, historique conversationnel, données récemment traitées.
long terme : préférences utilisateur, projets en cours, connaissances accumulées.
Sans mémoire structurée, difficile de construire un agent capable de maintenir une cohérence sur des tâches complexes ou multi-sessions.
Outils
Le modèle ne doit pas juste répondre : il doit agir.
Les outils permettent d’interagir avec : systèmes internes, API, bases de données, ERP, etc.
Le LLM devient un agent opérationnel, capable de transformer l’inférence en action concrète.
Orchestration du contexte
L’orchestration détermine : quelle information récupérer, quand la récupérer, sous quelle forme, selon quelles règles, et avec quelle mémoire.
Le context engineering transforme un modèle générique en agent spécialisé métier, fiable et scalable.
Qu’est-ce que cela change pour les équipes et l’entreprise ?
Fiabilité accrue : Moins d’hallucinations, plus de cohérence, meilleure conformité aux règles métier.
Scalabilité : On peut ajouter de nouveaux cas d’usage sans réécrire un prompt monolithique.
Alignement métier : L’IA s’adapte à la culture, aux processus et aux données internes.
Maintenance simplifiée : On met à jour des briques de contexte, et non un prompt fragile.
Agents réellement utiles: Des copilotes et assistants capables d’aider réellement les équipes… et pas seulement de “répondre joliment”.
Impact sur les coûts : Une architecture de contexte structurée réduit les coûts de maintenance, limite les erreurs opérationnelles et optimise le ROI de l’IA pour l’entreprise.
Conclusion
Le Prompt Engineering a été une première étape nécessaire.
Mais pour construire des copilotes et agents IA réellement fiables, adaptatifs et intégrables dans les processus, il devient insuffisant.
Le futur de l’IA appliquée passera par le Context Engineering : une discipline qui combine retrieval, mémoire, état, outils et orchestration.
Les équipes qui construiront les meilleurs systèmes IA ne seront pas celles qui écrivent les meilleurs prompts, mais celles qui maîtrisent le contexte — compétence qui sera clé d’ici 2026.
Ces articles peuvent aussi vous intéresser
