Le nouveau moteur de l'ère de l'IA… « l’ingénierie contextuelle » devient le cœur de la stratégie d’entreprise

À mesure que les entreprises commencent à adopter « l’ingénierie du contexte » comme stratégie centrale pour améliorer la fiabilité et la précision des systèmes d’IA, cette technologie s’impose comme un nouvel élément indispensable à l’ère de l’IA. Lors de la conférence AWS re:Invent 2025, Ken Exner, directeur des produits chez Elastic, a souligné que les grands modèles de langage doivent être conçus pour fonctionner « au bon moment, avec les bonnes données, dans le bon périmètre » afin de produire des résultats fiables.

Exner a déclaré : « Aujourd’hui, de nombreuses entreprises sont confrontées aux limites du simple prompt engineering lors de la mise en œuvre d’agents IA. Pour réussir à construire des applications IA, il est essentiel de fournir un contexte adéquat et continu aux LLM. » Il qualifie cela d’« ingénierie du contexte » et prédit que ce concept deviendra central dans le développement futur de l’IA.

Alors que l’autonomie des modèles d’IA dans le jugement et l’action ne cesse de croître, Exner souligne la nécessité de rester vigilant quant aux erreurs ou incertitudes pouvant résulter d’un manque de contexte. Pour y remédier, diverses méthodes complémentaires telles que les technologies de recherche, le raisonnement basé sur les outils et les systèmes de mémoire sont introduites. Il explique : « Les LLM sont essentiellement des systèmes de prédiction du mot suivant, et ce n’est qu’en opérant dans un périmètre de données approprié que l’on obtient des résultats plus cohérents et fiables. »

Pour relever ces défis techniques, Elastic a développé la solution « Elastic Agent Builder ». Cet outil permet de construire des applications d’agents sophistiquées en combinant des prompts personnalisés avec des fonctions d’indexation de données, et intègre des agents conversationnels de base pour aider les utilisateurs à créer facilement leurs propres agents IA.

Les critères d’évaluation de la réussite de l’ingénierie du contexte sont également en train de se mettre en place. Dans ce processus, « l’évaluation » et « l’observabilité » jouent un rôle clé. Exner précise : « Il est désormais nécessaire de traiter les agents comme des systèmes centraux et de renforcer les validations de performance et les tests de qualité. Ce type de validation doit fonctionner comme des tests unitaires, tout en intégrant des tests d’intégration où les LLM servent de juges. »

Chez les entreprises cherchant à assurer la fiabilité et la durabilité de leurs systèmes d’IA, l’ingénierie du contexte dépasse le simple effet de mode pour devenir une véritable stratégie technologique de fond. Exner, à l’occasion de cette conférence, anticipe : « Au cours de l’année à venir, nous entendrons de plus en plus le terme ‘ingénierie du contexte’, un domaine qui jouera un rôle décisif dans la prochaine étape de l’IA. »