Le prompt engineering, qui se limite à peaufiner les requêtes pour l’IA, ne suffit plus. Pour un impact réel, il faut investir dans le context engineering, c’est-à-dire intégrer le savoir spécifique et stratégique de l’entreprise dans l’IA, garantissant ainsi pertinence et performance (source : Mark Ogne, MarTech).
3 principaux points à retenir.
- Le prompt engineering gère la forme, pas le fond : il improvise sans comprendre votre vrai contexte.
- Le context engineering intègre votre connaissance d’entreprise : modèle expert, données propriétaires et gouvernance sont clés.
- L’IA sans contexte est un risque de généralisation : vous perdez votre avantage compétitif et votre contrôle stratégique.
Quelles limites du prompt engineering dans l’entreprise ?
Le prompt engineering est souvent présenté comme la clé pour débloquer le potentiel des modèles d’IA. Cependant, cette méthode s’appuie sur l’écriture de requêtes, un véritable bricolage qui ne tient pas compte de la spécificité des entreprises. En gros, vous parlez à une machine qui ne sait rien de votre business, de vos valeurs ou de vos contraintes. Cela pose un énorme problème.
Les risques liés à une montée en charge de prompts improvisés sont nombreux. Imaginez des équipes qui concoctent des requêtes à la volée, sans réelle cohérence entre elles. Cela peut entraîner des erreurs critiques, des incohérences dans les réponses générées, et même un non-respect des règles métier et de conformité. Une mauvaise information ou une réponse floue peut entraîner des décisions désastreuses. Considérez cela comme jouer à la roulette russe avec des données : vous ne savez jamais quand ça va faire mal.
Un chiffre glaçant provenant de McKinsey illustre bien cette problématique : 78 % des expérimentations réalisées avec des IA n’ont produit qu’un impact réel de 10 % sur les résultats. Cela démontre un fossé frappant entre l’expérimentation et la valeur générée pour les affaires. Les entreprises se laissent entraîner dans une spirale d’essais infructueux, alignant ressource et énergie sans réelle stratégie en perspective.
Ces limites ne sont pas seulement d’ordre technique. Elles sont architecturales. Ce qui manque cruellement, c’est la connaissance métier. Sans une compréhension approfondie du domaine d’activité, les requêtes deviennent des coups de dés. Les équipes doivent passer du temps à former leurs systèmes sur des requêtes alambiquées au lieu de privilégier une structure qui intègre les données métier essentielles.
Pour s’en sortir, il est impératif de transformer cette approche et de passer vers le context engineering, où la connaissance métier est la pierre angulaire de l’interaction avec l’IA. Autrement, on peut dire adieu à une utilisation véritablement efficace des technologies d’intelligence artificielle.
Pour explorer plus en profondeur ce sujet captivant, consultez cet article sur le prompt engineering et le context engineering.
Pourquoi le context engineering est-il la vraie révolution ?
Le context engineering, c’est plus qu’une simple évolution du prompt engineering ; c’est une transformation radicale de la façon dont nous intégrons l’intelligence artificielle dans nos pratiques commerciales. À la base, cette approche vise à injecter une connaissance spécifique à l’entreprise au sein des modèles d’IA. Mais ce n’est pas aussi facile que de balancer quelques mots-clés. Non, il s’agit de structurer, organiser et versionner les données de manière à ce qu’elles soient optimisées pour l’IA. Cela inclut des éléments comme les données propriétaires, les playbooks, les règles métier, et les insights commerciaux. En bref, c’est la construction d’une infrastructure de savoir solide et articulée.
Imaginez cela comme un pipeline robuste, où ces éléments sont intégrés via des méthodes adaptées telles que les RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou les embeddings vectoriels. Ces pipelines assurent que l’IA ne navigue pas dans un océan de désinformation mais se trouve sur une mer calme d’informations pertinentes. En d’autres termes, le contexte véritablement expert devient la clé qui déverrouille des résultats non seulement rapides, mais aussi alignés sur vos objectifs stratégiques, de conformité et de différenciation.
- Vitesse : Accélérer les processus décisionnels et les actions.
- Validité : S’assurer que les résultats sont non seulement rapides mais fiables.
C’est ce qui fait la vraie valeur du context engineering. En offrant une vitesse combinée avec une validité, cette méthode vous place sur un chemin vers une optimisation constante et un avantage concurrentiel. L’ère où l’on se contentait de simples requêtes est définitivement révolue. Aujourd’hui, nous parlons de systèmes intelligents qui apprennent de vos données spécifiques, s’adaptent et, surtout, performent de manière significative.
Pour ceux qui cherchent une preuve de cette tendance, le concept est en pleine évolution et les résultats parlent d’eux-mêmes. Pour en savoir plus sur la manière dont le context engineering redéfinit le paysage technologique, vous pouvez consulter cet article pertinent : ici.
Comment passer de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA contextuelle ?
Passer de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA contextuelle, c’est un défi de taille, mais pas insurmontable. La clé? Identifier, structurer et gouverner la connaissance unique de l’entreprise. C’est en bâtissant une base solide que vous pourrez tirer le meilleur parti de vos données.
Première étape? Désignez des owners responsables des données pour chaque domaine clé. Ces experts doivent comprendre non seulement les données, mais aussi comment elles s’intègrent dans les processus décisionnels globaux. Sans des responsables dédiés, la gestion des informations devient chaotique, et personne n’en sort gagnant.
Ensuite, intégrez un processus humain de vérification — aussi connu sous le nom de human-in-the-loop. L’IA peut faire beaucoup, mais un œil humain critique reste essentiel pour évaluer la pertinence des réponses générées. Parfois, une nuance que l’algorithme ne voit pas peut tout changer. C’est là que l’expertise humaine entre en jeu.
Ensuite, il faut bâtir une architecture technique solide. Cela signifie investir dans des outils tels que le stockage vectoriel, permettant de gérer efficacement des ensembles de données complexes. Parallèlement, mettez en place des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui combinent la recherche d’informations avec la génération de contenu. Cette approche assure que l’IA utilise les données les plus pertinentes pour chaque question posée.
Pour illustrer, prenons un exemple pratique : dans le domaine du marketing, une entreprise peut utiliser des modèles contextuels pour déduire les préférences des clients et personnaliser les offres en conséquence. En vente, une approche contextuelle peut analyser les interactions passées pour prédire le comportement futur d’un client. Cela transforme des simples promotions en expériences véritablement sur mesure.
Pour résumer, voici un tableau synthétique des outils, processus et bénéfices :
- Outils : Stockage vectoriel, Pipelines RAG.
- Processus : Owners de données, Human-in-the-loop.
- Bénéfices : Précision améliorée, décisions basées sur des données, personnalisation des expériences clients.
Il est crucial de passer d’une approche opportuniste à une stratégie à long terme intégrée. En structurant votre approche, vous maximisez vos chances de succès durable. Pour en savoir plus sur les détails techniques du context engineering, plongez dans cette ressource utile.
Quels risques si on ne maîtrise pas le contexte et l’IA ?
Le risque majeur si l’entreprise ne maîtrise pas le contexte de son IA est la perte du contrôle stratégique. En n’apportant pas les spécificités qui façonnent son identité, l’entreprise se contente de mettre en place une IA générique. Cette IA, formée sur des données publiques similaires à celles de ses concurrents, devient une simple photocopie numérique. En conséquence, elle risque de fournir des réponses hors sujet, ce qui peut induire des erreurs stratégiques dans la prise de décision.
Imaginez que votre IA générique ne puisse pas déchiffrer les nuances de votre marché. Elle pourrait, par exemple, produire des analyses basées sur du bruit, c’est-à-dire des données superficielles non pertinentes, au lieu de capter le signal, ces insights qui font la différence entre un succès éclatant et une défaite cuisante. Cela ne se limite pas à de simples désagréments ; cela pourrait même mener à des hallucinations de l’IA, où celle-ci produit des informations fausses, compromettant la crédibilité de votre marque et sapant la confiance des parties prenantes.
Sur le plan de la conformité, les enjeux sont tout aussi cruciaux. Une IA mal encadrée peut devenir une source de vulnérabilités, potentiellement explosive en matière de sécurité des données. Les directions, en s’appuyant sur des systèmes non maîtrisés, pourraient également enfreindre des réglementations, entraînant des sanctions financières et juridiques. Chaque trimestre qui passe sans une architecture IA maîtrisée renforce ce désavantage et accroît la vulnérabilité de l’entreprise vis-à-vis de l’innovation de ses concurrents.
Les enjeux économiques, concurrentiels et humains sont donc considérables. Il ne s’agit plus d’un choix, mais d’une nécessité pour les équipes pipeline, brand, marketing et CX. Avec un paysage numérique en constant changement et une concurrence de plus en plus rude, les entreprises doivent impérativement adopter une approche contextualisée de leur IA. La maîtrise du contexte devient un impératif stratégique, en permettant à chaque acteur de s’appuyer sur une IA capable de délivrer des résultats pertinents et alignés sur ses objectifs spécifiques. Pour plus d’informations, consultez cet article ici.
Comment intégrer le context engineering pour enfin maîtriser votre IA ?
Le prompt engineering a servi d’outil d’approche rapide, mais ses limites sont criantes : il met en péril la cohérence, la conformité et la différenciation. Le vrai levier pour valoriser l’IA, c’est d’investir dans le context engineering, afin de faire de votre connaissance unique un socle solide. En organisant, gouvernant et intégrant votre savoir métier, vous transformerez l’IA d’un simple générateur de texte en un atout stratégique à la hauteur de vos ambitions. Ne plus improviser, mais construire avec intention : voilà la clé pour que votre IA devienne utile, fiable et compétitive.
FAQ
Qu’est-ce que le prompt engineering et pourquoi ne suffit-il plus ?
En quoi le context engineering améliore-t-il les performances de l’IA ?
Quels sont les principaux défis pour mettre en place le context engineering ?
Quel est le risque de ne pas maîtriser son contexte dans l’IA ?
Comment commencer la transition vers le context engineering ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, fort d’une décennie d’expertise en web analytics, data engineering et IA générative, accompagne les entreprises à structurer leur connaissance pour démultiplier la valeur de leurs technologies. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur en analytics et automatisation no-code, il aide ses clients à passer d’expérimentations tactiques à des déploiements d’IA maîtrisés et stratégiques, alliant conformité, performance et intelligence métier.