Au-Delà des Prompts : Maîtriser le Context Engineering en 2025
Donneriez-vous 500 pages de documentation à un stagiaire pour une tâche de 5 minutes ?
Probablement pas. Pourtant, c'est exactement ce que nous faisons quotidiennement avec nos agents IA. Et Anthropic, l'entreprise derrière Claude, vient de publier un article qui explique pourquoi c'est bien plus qu'un simple problème d'efficacité : c'est un obstacle majeur à la construction d'agents intelligents fiables.
L'Évolution Silencieuse : Du Prompt au Context Engineering
Nous assistons à une mutation dans le développement de l'intelligence artificielle. L'ère des tâches ponctuelles, où l'on demandait à l'IA de générer un texte ou de répondre à une question unique, s’achève progressivement. Aujourd'hui, nous construisons des agents autonomes qui :
Opèrent en boucle continue sur des périodes prolongées
Accumulent et analysent des données en temps réel
Appellent des outils externes de manière dynamique
Prennent des décisions complexes enchaînées
Adaptent leur comportement selon les résultats obtenus
Cette transformation technologique s'accompagne d'un changement de paradigme dans notre approche du développement : nous passons du prompt engineering au context engineering.
L'Analogie qui Change Tout
La différence entre ces deux disciplines peut se résumer ainsi :
Prompt engineering = dire à quelqu'un "quoi faire"
Context engineering = décider "quelles ressources lui donner"
Imaginez confier un projet à un collaborateur talentueux. Vous pouvez lui donner des instructions parfaitement claires (le prompt), mais s'il n'a pas accès aux bons documents, aux bons outils, ou s'il est submergé par des informations obsolètes, il échouera malgré ses compétences.
C'est exactement ce qui se passe avec nos agents IA : un agent avec le bon prompt mais le mauvais contexte échouera systématiquement.
Qu'est-ce que le Context Engineering, Concrètement ?
Le "contexte" désigne l'ensemble des tokens (unités d'information) que votre modèle de langage analyse à chaque requête. C'est sa "mémoire de travail" immédiate, qui comprend :
✓ Les instructions système : Les règles fondamentales qui gouvernent le comportement de l'agent
✓ Les outils disponibles : L'inventaire des fonctions que l'agent peut appeler
✓ Le Model Context Protocol (MCP) : Le protocole d'intégration avec des services tiers
✓ Les données externes pertinentes : Documents, bases de données, APIs consultées
✓ L'historique des échanges : La conversation et les actions précédentes
La Différence Fondamentale
Le prompt engineering se concentre sur l'optimisation de VOS instructions : comment formuler vos demandes pour obtenir les meilleurs résultats.
Le context engineering optimise CE QUE VOIT L'IA pendant toute la durée de son travail : quelles informations sont présentes, dans quel ordre, avec quelle priorité, et comment elles évoluent au fil des interactions.
C'est un travail de curation continue, pas une configuration ponctuelle.
Les Deux Pièges du Développement d'Agents
Anthropic identifie deux erreurs fatales qui guettent les développeurs lors de la conception des instructions système pour leurs agents :
1️⃣ Le Piège de la Rigidité Excessive
Symptôme : Coder en dur chaque scénario possible dans vos prompts avec des listes interminables de conditions if-else.
Conséquence : Fragilité extrême. Dès qu'une situation sort légèrement du cadre prévu, l'agent est perdu. Chaque nouveau cas d'usage nécessite une modification manuelle des instructions. La maintenance devient un cauchemar.
Exemple typique :
Si l'utilisateur demande A, fais X.
Si l'utilisateur demande B, fais Y.
Si l'utilisateur demande C mais que D est vrai, fais Z.
Si l'utilisateur demande C mais que D est faux, fais W.
[... 50 autres conditions ...]2️⃣ Le Piège de la Vagueness
Symptôme : Instructions générales et abstraites qui présument d'un contexte partagé inexistant.
Conséquence : Confusion totale. L'agent manque de repères concrets pour guider son action. Les résultats sont imprévisibles et incohérents. L'utilisateur ne peut pas compter sur un comportement stable.
Exemple typique :
"Tu es un assistant utile. Aide l'utilisateur du mieux que tu peux."
La "Zone Goldilocks" : L'Équilibre Parfait
Comme dans le célèbre conte, la solution ne se trouve ni dans le "trop chaud" ni dans le "trop froid", mais dans la zone Goldilocks : un équilibre délicat entre spécificité et flexibilité.
Vos instructions doivent être :
→ Assez spécifiques pour orienter l'agent efficacement, lui donner des garde-fous clairs et des heuristiques solides
→ Assez flexibles pour lui laisser déployer sa capacité de raisonnement et s'adapter à des situations nouvelles
C'est cet équilibre subtil qui transforme un automate rigide en assistant véritablement intelligent, capable d'initiative et de jugement.
Exemple de zone Goldilocks :
"Pour les calculs numériques, utilise l'outil Calculator.
Pour les recherches d'information textuelle, utilise l'outil KnowledgeBase.
Si aucun outil ne correspond parfaitement à la tâche,
analyse quelle combinaison d'outils existants pourrait répondre au besoin."Les Trois Fléaux du Contexte : Pourquoi Vos Agents Échouent
🔴 L'Illusion du "Plus"
Le mythe : Plus je donne d'informations à mon agent, plus il sera performant.
La réalité : Comme un cerveau humain surchargé, un agent IA perd en efficacité lorsqu'on sature sa fenêtre de contexte. Les modèles de langage ont une "attention limitée" : multiplier les tokens ne les rend pas plus intelligents, au contraire.
Au-delà d'un certain seuil, ajouter de l'information diminue la qualité des résultats. C'est contre-intuitif, mais crucial à comprendre.
🔴 Le Noyage Informationnel (Context Rot)
Le problème : Imaginez chercher une aiguille dans une botte de foin de 100 pages de logs techniques. C'est exactement ce que vit votre agent quand vous saturez son contexte avec des données non filtrées.
À mesure que la longueur du contexte augmente, la précision de récupération de l'information critique chute drastiquement. Les détails essentiels se perdent dans le bruit ambiant. L'agent "sait" que l'information est quelque part, mais ne parvient plus à la localiser efficacement.
Anthropic appelle ce phénomène le "context rot" (pourrissement du contexte). C'est l'équivalent de l'entropie informationnelle.
🔴 L'Effet Boule de Neige Toxique
Le mécanisme : Chaque cycle d'exécution d'un agent génère de nouvelles données :
Résultats d'appels d'outils
Sorties intermédiaires
États temporaires
Logs de décisions
Sans curation active, ces informations s'accumulent dans le contexte comme des déchets. Tour après tour, l'agent s'enfouit progressivement sous ses propres productions, jusqu'à ce que le signal utile soit complètement noyé dans le bruit.
C'est un problème d'accumulation toxique qui rend les agents longs inutilisables sans stratégie de nettoyage.
Les Stratégies Concrètes du Context Engineering
Face à ces défis, comment construire des agents robustes et fiables ? Anthropic recommande plusieurs approches pratiques :
1. La Priorisation Hiérarchique du Contexte
Toutes les informations ne se valent pas. Établissez une hiérarchie claire :
🔴 Haute priorité (toujours dans le contexte) :
La tâche actuelle en cours
Les résultats des outils les plus récents
Les instructions système critiques
🟡 Priorité moyenne (quand l'espace le permet) :
Les exemples few-shot pour guider le comportement
Les décisions historiques récentes
Le contexte conversationnel immédiat
🟢 Priorité basse (récupération à la demande) :
Les contenus de fichiers complets
La documentation extensive
Les archives de conversations anciennes
2. La Récupération Dynamique (Just-in-Time)
Plutôt que de tout charger d'emblée, implémentez une stratégie de lazy loading intelligent :
Indexez vos données dans des systèmes de recherche externes
L'agent formule des requêtes spécifiques quand il en a besoin
Seules les informations pertinentes entrent dans le contexte actif
Les données obsolètes sont évacuées après usage
Cette approche mime la cognition humaine : nous ne gardons pas tout en mémoire active, nous savons où chercher l'information quand nécessaire.
3. La Gestion Efficace des Outils
Les outils sont souvent les plus gros consommateurs de contexte. Anthropic recommande :
✓ Pagination et filtrage : Limitez par défaut les réponses d'outils (Claude Code limite à 25,000 tokens)
✓ Descriptions claires : Documentez précisément chaque outil avec des paramètres sans ambiguïté (préférez user_id à user)
✓ Messages d'erreur constructifs : Guidez l'agent vers des corrections concrètes, pas des codes d'erreur opaques
✓ Séparation des responsabilités : Évitez les outils qui font double emploi
4. L'Architecture en Sub-Agents
Pour les tâches complexes, décomposez le travail :
Concept : Créez des agents spécialisés auxiliaires pour des tâches précises, qui retournent uniquement des résumés concis plutôt que des données brutes complètes.
Exemple : Un agent de revue de code peut spawner un "doc-checker" qui scanne tous les commentaires et retourne une synthèse d'une ligne, plutôt que de charger tous les commentaires dans le contexte principal.
Cette approche modulaire réduit drastiquement la charge contextuelle tout en préservant la richesse fonctionnelle.
Les Trois Questions à Se Poser Systématiquement
En attendant que les agents deviennent véritablement autonomes dans la gestion de leur propre contexte, Anthropic recommande une discipline de questionnement constant :
1️⃣ Cette information peut-elle être raccourcie ?
Avant d'inclure n'importe quelle donnée dans le contexte, demandez-vous si vous pouvez la résumer, compresser ou extraire l'essentiel sans perte significative d'information utile.
Exemple : Au lieu d'inclure un document de 50 pages sur la politique de l'entreprise, extrayez les 5 règles spécifiquement pertinentes pour la tâche en cours.
2️⃣ Peut-on la récupérer juste-à-temps plutôt qu'en permanence ?
Cette information doit-elle être constamment présente dans le contexte, ou peut-elle être récupérée dynamiquement seulement quand l'agent en a besoin ?
Exemple : Les détails techniques d'une API peuvent rester dans une base de connaissances et n'être chargés que lorsque l'agent décide d'utiliser cette API spécifique.
3️⃣ L'agent l'utilisera-t-il réellement ?
La question ultime : cette information a-t-elle une probabilité raisonnable d'influencer les décisions ou les sorties de l'agent dans le contexte actuel ?
Exemple : L'historique complet des conversations passées est rarement utile. Seuls les 2-3 derniers échanges ou les points de décision majeurs ont vraiment de la valeur.
L'Avenir : Vers l'Autonomie Contextuelle
La bonne nouvelle, selon Anthropic, est que nous nous dirigeons vers des agents progressivement capables de gérer eux-mêmes leur contexte :
Filtrage autonome : Identifier automatiquement les informations pertinentes
Synthèse intelligente : Résumer au fur et à mesure les données accumulées
Rappel sélectif : Récupérer les informations stockées uniquement quand nécessaire
Curation proactive : Nettoyer le contexte des données obsolètes
Cette évolution transformera les agents en véritables assistants cognitifs, capables de gérer leur propre "mémoire de travail" de manière optimale, comme le font les humains experts.
Mais nous n'y sommes pas encore. En attendant, le context engineering manuel et discipliné reste la clé de la réussite.
Conclusion : Une Discipline, Pas une Mode
Le context engineering n'est pas du "prompting 2.0" ou une simple évolution incrémentale. C'est une discipline de curation fondamentalement différente qui reconnaît une vérité simple :
La fiabilité d'un agent ne dépend pas seulement de ce qu'on lui demande de faire, mais de ce qu'on lui permet de voir.
Dans un monde où les agents IA deviennent des collaborateurs à part entière dans nos workflows professionnels, maîtriser le context engineering devient aussi crucial que maîtriser l'architecture logicielle classique.
Les agents du futur ne seront pas jugés sur la sophistication de leurs prompts, mais sur leur capacité à :
Maintenir leur focus sur l'essentiel
Éviter la surcharge informationnelle
Récupérer dynamiquement ce dont ils ont besoin
Produire des résultats fiables et cohérents sur de longues sessions
Le context engineering déterminera quels agents seront fiables... et lesquels échoueront.
Pour Aller Plus Loin
Source principale : Effective Context Engineering for AI Agents - Anthropic Engineering Blog
