Il y a encore deux ans, maîtriser l’art du prompt engineering semblait être le Graal de l’intelligence artificielle. Savoir formuler la bonne question, dans le bon ordre, avec les bons mots, suffisait à tirer le meilleur des grands modèles de langage (LLM). Les équipes tech recrutaient des prompt engineers, les formations fleurissaient, les forums débordaient d’astuces pour « débloquer » ChatGPT ou Claude.
Aujourd’hui, ce paradigme est dépassé.
Non pas que les prompts soient devenus inutiles , ils restent essentiels. Mais à mesure que les systèmes d’IA se complexifient agents autonomes, pipelines RAG, assistants multi-sessions, copilots d’entreprise , la question n’est plus comment formuler une instruction, mais ce que le modèle sait, voit et mémorise au moment où il agit.
C’est exactement ce que le context engineering adresse.
Cet article vous explique pourquoi cette discipline est devenue la compétence centrale de l’IA en 2026, comment elle fonctionne concrètement, et ce qu’elle change pour les entreprises et les développeurs.
Prompt engineering : ce qu’il était, ses limites actuelles
L’âge d’or du prompt
Entre 2022 et début 2025, le prompt engineering a dominé la scène de l’IA générative. Le principe était simple : en structurant intelligemment une instruction en utilisant des techniques comme le few-shot prompting, la chain-of-thought ou l’assignation de rôles on pouvait améliorer significativement la qualité des réponses d’un LLM.
Pour des cas d’usage simples (résumer un texte, rédiger un email, répondre à une question factuelle), cela fonctionnait très bien.
Les limites qui ont tout changé
Le problème, c’est que les applications IA modernes ne sont plus simples. Elles impliquent :
- Des agents autonomes capables d’appeler des outils, d’exécuter du code, de naviguer sur le web
- Des mémoires persistantes qui doivent traverser plusieurs sessions
- Des bases de connaissances externes récupérées dynamiquement (RAG)
- Des workflows multi-étapes où chaque action dépend du contexte des précédentes
Dans ces environnements, un prompt soigneusement rédigé ne suffit plus. Comme le souligne Drew Breunig, chercheur en IA : « Les prompts sont des instructions ; le contexte, c’est tout ce dont le modèle a besoin pour agir sur ces instructions. »
Il y a également un problème technique concret : la dégradation contextuelle. Des recherches récentes ont montré que la précision des modèles peut chuter significativement dès que le contexte dépasse 32 000 tokens bien en deçà des fenêtres de 1 à 2 millions de tokens annoncées par les fournisseurs. Trop d’information mal organisée noie le modèle autant que pas assez d’information.
Context Engineering : définition et origines
Une définition précise
Le context engineering est la discipline qui consiste à concevoir, structurer et optimiser l’ensemble de ce qu’un LLM reçoit en entrée instructions, documents récupérés, définitions d’outils, mémoire, historique de conversation pour maximiser la qualité, la fiabilité et la pertinence de ses sorties.
Contrairement au prompt engineering, qui se concentre sur la rédaction d’une instruction unique, le context engineering traite la fenêtre de contexte entière comme un système programmable.
Qui a popularisé ce concept ?
En juin 2025, deux figures majeures de l’IA ont donné une visibilité mondiale à ce terme :
- Andrej Karpathy, ancien directeur de l’IA chez Tesla et cofondateur d’OpenAI, l’a défini comme « l’art délicat et la science de remplir la fenêtre de contexte avec exactement les bonnes informations pour l’étape suivante. »
- Tobi Lütke, PDG de Shopify, l’a reformulé ainsi : le context engineering, c’est « l’art de fournir tout le contexte pour que la tâche soit plausiblement solvable par le LLM. »
Ces définitions ne sont pas anodines : elles marquent un tournant de la pensée sur l’IA, passant d’une logique de formulation à une logique d’architecture informationnelle.
L’analogie CPU/RAM
Karpathy propose une analogie éclairante : le LLM est comme un processeur (CPU), et sa fenêtre de contexte est comme la mémoire vive (RAM). Tout comme un système d’exploitation gère ce qui entre en RAM à chaque instant, le context engineering décide quelles informations charger dans la mémoire de travail du modèle, quand les retirer, et comment les organiser pour que le modèle puisse opérer efficacement.
Les composants clés du context engineering
Un système bien conçu de context engineering repose sur plusieurs couches distinctes, chacune jouant un rôle précis :
Le system prompt (mémoire procédurale)
C’est la couche de base : les règles stables, le rôle de l’agent, les contraintes de comportement. Il doit être concis et non surchargé. L’erreur classique consiste à y entasser toutes les informations imaginables au lieu de les distribuer intelligemment dans les autres couches.
L’historique de conversation (mémoire de travail)
Les échanges récents entre l’utilisateur et l’agent constituent la mémoire à court terme du système. Cette couche doit être gérée activement : trop d’historique dégrade les performances ; trop peu perd le fil de la conversation.
La mémoire long terme (mémoire épisodique)
Les préférences de l’utilisateur, les faits importants des sessions précédentes, les patterns comportementaux, tout cela doit être stocké dans des bases de données vectorielles ou des graphes de connaissances, et récupéré dynamiquement selon le contexte actuel.
La récupération de documents (RAG mémoire sémantique)
Le Retrieval-Augmented Generation permet d’injecter des connaissances factuelles externes au moment de la génération. L’enjeu du context engineering est ici de récupérer d’abord, puis de rédiger le prompt et non l’inverse.
Les définitions d’outils
Dans un système agentique, le modèle doit savoir quels outils sont disponibles (APIs, fonctions, bases de données) et comment les utiliser. Ces définitions consomment des tokens précieux et doivent être sélectionnées avec soin selon la tâche en cours.
Les quatre stratégies fondamentales
LangChain, l’une des plateformes majeures de développement IA, a formalisé une taxonomie de quatre grandes stratégies de context engineering :
| Stratégie | Description |
| Write ( écrire) | Rédiger des instructions, des résumés, des mémoires que l’agent pourra consulter |
| Select ( sélectionner) | Choisir les éléments de contexte pertinents parmi un ensemble disponible |
| Compress ( compresser) | les tokens inutiles tout en préservant l’information clé (résumé, élagage) |
| Isolate ( isoler) | Séparer les contextes pour éviter les interférences, notamment via des sous-agents |
Ces quatre leviers permettent de gérer efficacement ce qu’Andrej Karpathy appelle la contrainte fondamentale : une fenêtre de contexte de taille finie, à remplir avec le maximum de pertinence.
Pourquoi c’est crucial pour les entreprises
Des systèmes IA plus fiables
Sans context engineering bien conçu, le même prompt peut produire des réponses radicalement différentes selon l’état du contexte. En structurant les informations autour de la requête, on réduit drastiquement la variance des sorties ce qui est indispensable pour des applications en production.
Moins d’hallucinations
Les hallucinations des LLM surviennent souvent non pas parce que le modèle est incapable de répondre, mais parce qu’il manque des informations clés dans son contexte. Un système RAG bien ingénié réduit ce risque en ancrant le modèle dans des faits vérifiables.
Scalabilité et personnalisation
Le context engineering permet de construire des systèmes qui s’adaptent à l’utilisateur (via la mémoire long terme), au métier (via des bases de connaissances spécialisées) et au flux de travail (via des outils dynamiquement sélectionnés). C’est la base de l’IA personnalisée à l’échelle.
La sécurité comme enjeu architectural
Un aspect souvent négligé : chaque source de données externe injectée dans le contexte est un vecteur potentiel d’injection de prompt. Des acteurs malveillants peuvent intégrer des instructions dans des documents récupérés par le système. Le context engineering doit donc inclure des mécanismes de validation, de nettoyage et de détection d’anomalies au niveau architectural.
Context Engineering vs Prompt Engineering : le tableau comparatif
| Critère | Prompt engineering | Context engineering |
| Focus | Formulation de l instruction | Architecture de l’information complète |
| Portée | Une interaction | Un système complet |
| Composants | Texte de la requête | Mémoire, RAG, outils historique, instructions |
| Complexité | Artisanale | Ingénierie logicielle |
| Cas d’usage | Chatbot sim, assistance ponctuelle | Agents autonomes, système en production |
| Métrique clé | Qualité de repos | Fiabilité , cohérence , efficacité en tokens |
L’état de la recherche académique
Le domaine est en pleine effervescence scientifique. En 2025, une première revue académique majeure (Mei et al., 2025) a analysé plus de 1 400 articles de recherche et formalisé une taxonomie couvrant la récupération, le traitement, la gestion de la mémoire, les pipelines RAG et les architectures multi-agents.
Sur arXiv, plusieurs preprints de 2025-2026 ont formalisé le context engineering comme discipline à part entière, notamment :
- « Context Engineering: A Practitioner Methodology for Structured Human-AI Collaboration » (arXiv:2604.04258)
- « Context Engineering: From Prompts to Corporate Multi-Agent Architecture » (arXiv:2603.09619)
Ces travaux s’accordent sur un point : le context engineering est désormais la compétence centrale pour déployer des systèmes LLM fiables en production.
Ce que cela change pour vous
Que vous soyez dirigeant, développeur ou responsable innovation, voici ce que l’ère du context engineering implique concrètement :
Pour les équipes tech : le travail de fond se déplace de la rédaction de prompts vers la conception d’architectures d’information : pipelines de récupération, stratégies de mémoire, sélection dynamique des outils.
Pour les décideurs : les projets IA qui échouent en production le font souvent non pas à cause du modèle choisi, mais à cause d’un contexte mal géré. Investir dans le context engineering, c’est investir dans la fiabilité de vos systèmes.
Pour les équipes produit : la personnalisation de l’expérience utilisateur dépend directement de la qualité de la mémoire long terme et de la pertinence des informations récupérées deux enjeux de context engineering.
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