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GlossaireQu’est-ce que le Context Engineering ?
Le Context Engineering détermine quelles informations un modèle d’IA reçoit avant de répondre. C’est la différence entre une IA qui devine et une IA qui répond à partir de votre propre connaissance d’entreprise vérifiée.
En bref
Le Context Engineering consiste à sélectionner et préparer le bon contexte d’entreprise pour un modèle d’IA avant qu’il réponde : un petit ensemble de faits très pertinents, vérifiés au préalable, dans le respect des droits de l’utilisateur. Mindbreeze InSpire le fait avec un pipeline sémantique, un modèle de pertinence, le RAG et l’extraction de faits avant que la moindre donnée n’atteigne le LLM. Résultat : moins de tokens consommés, des réponses plus rapides et moins de risque d’hallucinations.
Sur cette page
Qu’est-ce que le Context Engineering, concrètement ?
Un modèle de langage ne connaît que ce sur quoi il a été entraîné et ce que vous lui donnez avec la question. Le Context Engineering porte sur cette seconde partie : quels documents, faits et données le modèle reçoit, sous quelle forme et dans quel ordre.
Le prompt engineering porte sur la façon de formuler une question. Le Context Engineering porte sur ce que le modèle sait au moment de répondre. Pour l’IA d’entreprise, c’est ce second point qui compte le plus : le meilleur prompt ne peut pas corriger une réponse fondée sur un contrat obsolète ou sur un document que l’utilisateur ne devrait pas voir.
Pourquoi le Context Engineering est important
Moins d’hallucinations
Le modèle répond à partir de faits vérifiés au lieu de combler les lacunes par des suppositions plausibles.
Des coûts réduits
Un petit ensemble de faits pertinents consomme bien moins de tokens que l’envoi de documents entiers.
Des réponses plus rapides
Moins de données en entrée, ce sont des temps de réponse plus courts.
Des droits respectés
Seules les informations que l’utilisateur peut ouvrir entrent dans le contexte.
Des réponses traçables
Chaque réponse peut être rattachée à ses sources.
Liberté de choix du modèle
Un bon contexte fonctionne avec le modèle de votre choix, de Copilot à vos propres agents.
Comment fonctionne le Context Engineering ?
- Étape 1
Connecter
Réunissez l’information structurée et non structurée de M-Files, SharePoint, ERP, CRM et e-mail, en préservant les droits existants.
- Étape 2
Comprendre
L’analyse sémantique, la classification et l’extraction de faits transforment les documents en faits et en relations.
- Étape 3
Sélectionner
Un modèle de pertinence choisit les quelques faits utiles pour cette question et cet utilisateur.
- Étape 4
Répondre
La Retrieval Augmented Generation transmet ce contexte au LLM ou à l’agent IA, qui répond en citant ses sources.
Context Engineering, prompt engineering et RAG
| Approche | Objet | Résultat |
|---|---|---|
| Prompt engineering | La formulation de la question | De meilleures instructions, les mêmes connaissances |
| RAG | Récupérer les documents pertinents avant de générer une réponse | Des réponses fondées sur vos documents |
| Context Engineering | Sélectionner, préparer et sécuriser tout le contexte que reçoit le modèle | Uniquement des faits pertinents, vérifiés et autorisés |
Le Context Engineering avec Mindbreeze et M-Files
Mindbreeze InSpire applique un pipeline sémantique, un modèle de pertinence, le RAG et l’extraction de faits avant que la moindre donnée n’atteigne le LLM. Les agents IA travaillent alors avec un petit ensemble de faits très pertinents, vérifiés au préalable, sans le bruit autour.
La qualité de ce contexte commence par la qualité de vos documents. Dans M-Files, les documents portent des métadonnées, des versions et des droits : l’IA sait donc quel contrat est la version signée et qui peut le voir. SoftAdvice conçoit cette fondation de données et connecte les sources.
Questions fréquentes sur le Context Engineering
Qu’est-ce que le Context Engineering ?
Le Context Engineering consiste à sélectionner et préparer le bon contexte d’entreprise pour un modèle d’IA avant qu’il réponde : un petit ensemble de faits très pertinents, vérifiés au préalable, dans le respect des droits de l’utilisateur.
Quelle différence avec le prompt engineering ?
Le prompt engineering améliore la formulation d’une question. Le Context Engineering améliore ce que le modèle sait au moment de répondre : les faits, sources et droits derrière la réponse.
Le Context Engineering est-il la même chose que le RAG ?
Non. Le RAG, qui récupère les documents pertinents avant de générer une réponse, est une technique parmi d’autres du Context Engineering. Celui-ci couvre aussi les sources connectées, la façon d’extraire et de classer les faits, et les droits qui s’appliquent.
Pourquoi le Context Engineering réduit-il les coûts ?
Les modèles de langage sont facturés au token. Envoyer un petit ensemble de faits pertinents plutôt que des documents entiers réduit la consommation de tokens et les temps de réponse.
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Des documents bien structurés avec métadonnées et droits, des sources connectées et un premier cas d’usage. L’AI Readiness Scan ou une Discovery montre où vous en êtes aujourd’hui.
Nos consultants réfléchissent volontiers avec vous.
Planifier un entretienVos données sont-elles prêtes pour une IA qui répond avec le bon contexte ?
Avec Discovery, nous examinons d’abord vos documents et vos sources, et nous vous disons ce dont l’IA a besoin pour donner des réponses fiables.
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