Context Engineering : la clé technique d’un environnement IA
La différence fondamentale entre un logiciel traditionnel de type SaaS et un système d’intelligence artificielle se situe au niveau du traitement des données. Le principe de l’ingénierie de contexte, ou Context Engineering , se révèle être la distinction technique principale.
L’approche classique : l’environnement SaaS
Dans un environnement logiciel standard, les données sont stockées dans des structures relativement fixes. Ces schémas sont prédéfinis pour les besoins d’affichage ou de logique métier. Ainsi, l’enregistrement des informations est structuré, qu’il soit relationnel ou documentaire. L’acronyme CRUD (Create, Read, Update, Delete) résume les opérations fondamentales. En effet, la structure des données est généralement conçue pour répondre directement aux besoins de lecture, sans transformation majeure.
Le changement de paradigme : l’environnement IA
Un système basé sur l’intelligence artificielle (IA) poursuit un objectif différent. La donnée n’est plus pensée pour l’affichage, mais pour nourrir un modèle. Cela implique la construction, le filtrage et l’organisation dynamiques du contexte à injecter dans un grand modèle de langage (LLM).
C’est pourquoi le schéma d’enregistrement et le schéma de récupération (retrieval) sont fréquemment décorrélés. Ce que le système enregistre n’est pas directement ce qui sera réutilisé. Par conséquent, il est nécessaire de repenser l’architecture de la donnée.
- L’enregistrement vise la complétude, la fiabilité et la structuration logique des informations.
- Le retrieval vise la pertinence, la condensation et l’orchestration dynamique d’un sous-ensemble pertinent à un instant donné.
L’enregistrement nécessite souvent une phase de transformation. Cette étape inclut le labellisation, le clustering ou la détection de corrélations. Le retrieval, quant à lui, nécessite la classification pour détecter les opérations effectuées durant l’enregistrement.
Le protocole DRG : une solution au Context Engineering
Le protocole DRG permet de structurer un environnement IA en fournissant au modèle un contexte hiérarchisé et déterministe. Grâce à cette structuration explicite, le modèle adapte dynamiquement son comportement, garantissant des décisions alignées avec la logique métier. Le graphe encapsule une logique déductive qui assure une interprétation fidèle des intentions et des tâches attendues.
Ce protocole garantit une précision maximale. Il permet de prendre les bonnes décisions, alignées avec la logique métier. La logique déductive encapsulée dans le graphe aide à l’incorporation du bon contexte. Ce principe assure une interprétation fidèle des intentions ou des tâches attendues.
L’enjeu stratégique du Context Engineering
Le Context Engineering n’est pas un simple détail technique. Il représente un enjeu stratégique pour toute entreprise adoptant l’IA. Cette approche méthodologique permet de transformer des données brutes en un contexte raisonné, essentiel à la fiabilité des modèles. L’efficacité et la précision des systèmes d’IA dépendent directement de cette capacité à fournir un contexte structuré. La question reste donc de savoir comment les organisations peuvent intégrer ces nouvelles pratiques techniques pour valoriser leurs données. Comment peuvent-elles passer d’une logique de stockage simple à une véritable architecture de contexte ?
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