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Context engineering

L'art de fournir le bon contexte à une IA pour maximiser la qualité de ses réponses. C'est l'évolution du prompt engineering.

Avancé
LLM Fichiers Historique Contraintes Exemples Résultat précis

Définition complète

Le context engineering va au-delà du prompt engineering. Au lieu de se concentrer uniquement sur comment formuler ta question, tu te concentres sur quelles informations donner à l'IA pour qu'elle comprenne parfaitement ta situation. Ça inclut : les fichiers pertinents, l'historique des décisions, les contraintes du projet, les exemples de résultats attendus, la documentation technique. C'est particulièrement important avec des outils comme Claude Code, où le fichier CLAUDE.md sert de contexte permanent. Plus le contexte est riche et pertinent, plus l'IA produit des résultats de qualité. Le défi : donner assez de contexte sans dépasser la fenêtre de contexte de l'IA.

Analogie pour comprendre

C'est comme briefer un consultant externe. Si tu lui donnes juste "améliore nos ventes", il va galérer. Si tu lui donnes ton historique de ventes, tes personas clients, ton budget, tes objectifs trimestriels et tes échecs passés, il va produire un plan d'action pertinent. Le context engineering, c'est l'art du brief parfait.

En pratique

Un développeur utilise Claude Code pour refactorer une API. Au lieu de juste dire "refactore ce fichier", il crée un CLAUDE.md qui explique l'architecture du projet, les conventions de code, les dépendances, et les contraintes de performance. Résultat : Claude Code propose un refactoring qui respecte toutes les conventions existantes au lieu de repartir de zéro.

Outils associés

Claude Code

Termes liés

PromptSystem promptFenêtre de contextePrompt EngineeringAgent IA

Pour aller plus loin

Questions fréquentes

Le prompt engineering se concentre sur la formulation de la question. Le context engineering se concentre sur l'information de fond que tu fournis. Les deux sont complémentaires.

Si l'IA te pose des questions de clarification ou fait des suppositions incorrectes, c'est qu'il manque du contexte. Le bon indicateur : l'IA produit un résultat utilisable dès la première tentative.

Absolument. Même pour rédiger un email marketing ou créer un business plan avec l'IA, fournir le bon contexte (ton audience, ton positionnement, tes contraintes) fait toute la différence.