Context Engineering : la compétence qui remplace le prompting

L'ère du prompting est terminée

En 2024, le "prompt engineering" était la compétence la plus recherchée sur LinkedIn. En 2026, elle ne suffit plus pour construire des systèmes IA de production.

Le changement est arrivé discrètement. Les développeurs construisant des applications réelles ont découvert que même les prompts les plus astucieux ne compensent pas un modèle qui manque des bonnes informations au moment de l'inférence. Le rapport State of Agent Engineering de LangChain confirme cette tendance : 57 % des organisations exploitent des agents IA en production, mais 32 % citent la qualité comme premier obstacle — la plupart des échecs étant attribués à une mauvaise gestion du contexte, non aux limitations des modèles.

La nouvelle discipline porte un nom : le context engineering.

Ce que le context engineering signifie concrètement

Le prompt engineering concerne comment vous posez la question. Le context engineering concerne ce que le modèle sait quand il répond.

Le prompt engineering optimise la question. Le context engineering construit tout l'environnement informationnel qui rend la question résoluble.

Un prompt engineer écrit : "Tu es un assistant de planification utile. Réserve une réunion pour demain."

Un context engineer s'assure que le modèle voit le calendrier de l'utilisateur, son fuseau horaire, ses échanges récents, ses préférences de réunion et les salles disponibles — avant de générer un seul token.

La différence de qualité des résultats n'est pas incrémentale. Elle est catégorique.

Les sept composants du contexte

Les systèmes de context engineering de production opèrent sur sept couches :

1. Instructions système

Les règles comportementales et contraintes qui définissent le fonctionnement du modèle. Pas seulement "sois utile" — des politiques spécifiques, des directives de ton et des limites de sécurité adaptées à votre application.

2. Requête utilisateur

La demande immédiate. C'est ici que vit le prompt engineering traditionnel, et ce n'est désormais qu'une pièce d'un puzzle bien plus grand.

3. Historique de conversation

La mémoire à court terme des échanges précédents. Bien la gérer signifie savoir quand résumer, quand tronquer et quand conserver les citations exactes.

4. Mémoire à long terme

Les connaissances persistantes des sessions précédentes. Préférences utilisateur, décisions passées, contexte accumulé qui doit survivre au-delà d'une conversation.

5. Informations récupérées (RAG)

Des données externes extraites au moment de l'inférence depuis des bases vectorielles, des API ou des entrepôts de documents. Cette couche maintient votre IA à jour et ancrée dans les faits.

6. Outils disponibles

Les définitions de fonctions que le modèle peut invoquer — recherche, calculs, requêtes base de données, appels API. Le modèle doit savoir ce qu'il peut faire, pas seulement ce qu'il sait.

7. Sortie structurée

Les spécifications de format de réponse. Schémas JSON, sorties typées et règles de validation garantissant que la réponse du modèle s'intègre proprement aux systèmes en aval.

L'architecture en couches du contexte

En pratique, les context engineers organisent ces composants en trois niveaux :

Couche persistante — Identité utilisateur, rôles, politiques organisationnelles et configuration qui changent rarement. Chargée une fois, réutilisée entre les sessions.

Couche sensible au temps — Données fraîches provenant des API, bases de données et systèmes de récupération. Reconstruite à chaque requête pour refléter l'état actuel.

Couche transitoire — Sorties d'outils récentes, tours de conversation et raisonnement intermédiaire. Change à chaque interaction.

interface ContextLayers {
  persistent: {
    userProfile: UserProfile;
    orgPolicies: Policy[];
    systemInstructions: string;
  };
  timeSensitive: {
    calendarEvents: Event[];
    recentEmails: Email[];
    ragResults: Document[];
  };
  transient: {
    conversationHistory: Message[];
    toolOutputs: ToolResult[];
    scratchpad: string;
  };
}
 
function buildContext(userId: string, query: string): ContextLayers {
  return {
    persistent: loadUserContext(userId),
    timeSensitive: fetchFreshData(userId, query),
    transient: getSessionState(userId),
  };
}

Ce n'est pas théorique. Chaque application IA sérieuse — de Claude Code à Cursor en passant par GitHub Copilot — implémente une version de cette architecture.

Pourquoi le prompting seul échoue à grande échelle

Prenons un agent de support client. Un prompt engineer pourrait écrire :

Tu es un agent de support pour Acme Corp. Sois utile et professionnel.
Réponds précisément à la question du client.

Cela fonctionne pour les démos. En production, ça échoue parce que :

• Le modèle ne connaît pas le niveau d'abonnement du client
• Il ne peut pas vérifier le statut de commande sans accès aux outils
• Il n'a aucune mémoire des tickets précédents du client
• Il ne sait pas quelles politiques s'appliquent à ce produit spécifique

Un système basé sur le context engineering pré-charge tout cela avant que le modèle ne génère une réponse. Le prompt lui-même devient presque trivial — "Aide ce client" — parce que le contexte fait le gros du travail.

Routage du contexte multi-agents

À mesure que les systèmes se complexifient, un contexte monolithique unique devient gaspilleur. Le pattern émergent est le routage de contexte : distribuer un contexte spécifique au rôle à des agents spécialisés plutôt que de tout déverser dans un seul prompt.

Un agent de recherche accède aux outils de recherche et à la documentation. Un agent de code reçoit les fichiers pertinents et les résultats de tests. Un agent de planification obtient les exigences projet et les calendriers. Chaque agent ne voit que ce dont il a besoin, réduisant les coûts en tokens et améliorant la précision.

Techniques pratiques pour les développeurs

Traitez le contexte comme de l'infrastructure

Versionnez vos pipelines de contexte. Journalisez quelles sources, injections de mémoire et sorties d'outils ont façonné chaque réponse. Déboguez les erreurs de contexte comme vous déboguez les services backend.

Soyez sélectif, pas exhaustif

Plus de contexte n'est pas toujours mieux. Les informations non pertinentes diluent le signal. Pour chaque tâche, demandez-vous : quel est le minimum de contexte nécessaire pour une réponse correcte ?

Compressez intelligemment

Les agents de longue durée accumulent du contexte qui dépasse les limites de tokens. Implémentez des stratégies de résumé qui préservent les décisions et faits clés tout en éliminant les échanges routiniers.

Construisez des boucles d'évaluation

Testez vos pipelines de contexte, pas seulement vos prompts. Mesurez si la bonne information atteint le modèle au bon moment.

Les implications professionnelles

Les développeurs leaders en 2026 ne sont pas des artisans du prompt. Ce sont des concepteurs de systèmes qui travaillent avec des modèles de langage.

Le context engineering puise dans les compétences du développement backend (pipelines de données, cache, récupération), du design produit (compréhension des besoins utilisateurs) et de l'architecture système (gestion d'état entre composants distribués).

Le marché de l'emploi reflète déjà ce changement. Des rôles comme "Ingénieur Systèmes IA" et "Architecte de Contexte" apparaissent sur les sites d'emploi. Le fossé de compétences n'est plus dans l'écriture de meilleurs prompts — il est dans la conception du travail pour que les agents IA puissent réellement l'exécuter.

Par où commencer

Si vous écrivez encore des prompts en espérant le meilleur, voici votre parcours de migration :

1. Auditez vos implémentations IA actuelles. Où le modèle manque-t-il d'informations nécessaires ? Ces lacunes sont des opportunités de context engineering.

2. Cartographiez vos sources de données. Quelles bases de données, API et documents pourraient améliorer les réponses ? Construisez des pipelines de récupération pour chacune.

3. Implémentez la mémoire. Même un simple stockage clé-valeur pour les préférences utilisateur transforme des interactions ponctuelles en expériences persistantes et personnalisées.

4. Ajoutez des outils. Donnez à vos modèles la capacité de rechercher, calculer et vérifier — plutôt que de deviner à partir des données d'entraînement.

5. Mesurez la qualité du contexte. Suivez si votre récupération fait remonter des informations pertinentes. Itérez sur votre pipeline de contexte comme vous itérez sur le code.

L'ère du prompting nous a appris que l'IA répond aux instructions. L'ère du context engineering nous enseigne quelque chose de plus profond : l'IA répond à la compréhension. Et la compréhension se construit, elle ne se prompte pas.