Maîtriser le contexte est crucial pour que vos applications avec LLM restent cohérentes sur la durée. Sans gestion fine, le modèle oublie ou hallucine. Découvrez comment le contexte s’organise, s’optimise, et se déploie en production pour rester puissant et pertinent.

3 principaux points à retenir.

Le contexte est une ressource limitée : il faut choisir précisément ce qui entre et sort du modèle.
Optimiser le contexte c’est gérer intelligemment les tokens : budget, compression et récupération dynamique.
Une architecture mémoire multi-niveaux est clé en production : séparer travail actif, mémoire épique et connaissances permanentes.

Pourquoi le contexte est-il un goulot d’étranglement pour les LLM

Le contexte est un goulot d’étranglement majeur pour les LLM, et ce pour une raison très simple : ces modèles ont des fenêtres de contexte fixes. Cela signifie que la quantité d’informations qu’ils peuvent gérer à un moment donné est limitée. Sur le papier, cela semble acceptable, mais dans la réalité, surtout pour les applications conversationnelles longues, cela engendre des problèmes significatifs.

Prenons, par exemple, un agent AI qui est censé exécuter 50 appels API tout en traitant 10 documents différents dans une même interaction. Sans un système de gestion de contexte adéquat, cet agent perdra rapidement le fil de la conversation. Imaginez qu’il commence à oublier des détails critiques ou, pire, qu’il hallucine des réponses qui ne sont pas fondées sur les données réelles. Le résultat ? Des erreurs qui pourraient mener à des décisions erronées ou à une interaction utilisateur frustrante.

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Les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG) qui nécessitent un accès rapide à de grandes quantités de données souffrent également de ce problème. Lorsque le modèle a du mal à retrouver des informations pertinentes, la fluidité de l’interaction se dégrade. Par conséquent, la perte d’information devient inévitable, et cela affecte directement la qualité de l’expérience utilisateur. Cela remet en question la fiabilité du système, et vous imaginez bien que dans des contextes critiques – santé, finance, etc. – cela pourrait avoir des conséquences désastreuses.

Il est impératif de comprendre que sans une approche sérieuse comme le context engineering, le potentiel des LLM est considérablement réduit. Les utilisateurs s’attendent à ce que les systèmes maintiennent une performance cohérente, même dans des scénarios complexes, et c’est là que la gestion proactive du contexte devient cruciale.

Comment optimiser la gestion du contexte en pratique

Gérer le contexte dans les applications de LLM peut sembler être un casse-tête, mais avec les bonnes stratégies, vous pouvez optimiser l’expérience utilisateur tout en maximisant l’efficacité de votre système. D’abord, parlons de la gestion du budget en tokens. Il est crucial de réfléchir à la manière dont chaque token est utilisé. Des instructions système peuvent facilement engloutir 2K tokens, ce qui laisse peu de place pour la conversation ou les données externes. Par conséquent, évaluez vos priorités et attribuez intelligemment votre budget en tokens.

Ensuite, vous devez procéder à une astucieuse tronquation des conversations. Ne gardez pas tous les échanges ; concentrez-vous sur les plus récents tout en préservant les points critiques du début. Une bonne pratique ici consiste à utiliser des techniques de résumé sémantique. Avec cette méthode, vous allez extraire les éléments essentiels de la conversation sans tomber dans le piège de la perte de fidélité due à un résumé trop simpliste.

Parlons maintenant des sorties d’API. Les réponses des API peuvent vite devenir lourdes et consommatrices de tokens. Ciblez des champs spécifiques dans vos requêtes plutôt que de récupérer l’intégralité des données. Une approche efficace consiste à demander d’abord des métadonnées, puis de détailler ensuite les résultats pertinents. Cela préserve l’espace dans la fenêtre de contexte.

En outre, implémentez le modèle context protocol afin de charger les données « à la demande », ce qui permet à votre système d’interroger des sources externes uniquement lorsque nécessaire. Cela réduit la surcharge initiale et optimise les ressources consommées.

Finalement, pensez aussi à la séparation des états structurés. Gardez des instructions stables dans des messages système et placez les données variables dans les messages utilisateurs. Cela permet de mettre à jour aisément les données sans perturber l’intégrité des objectifs de l’agent.

La gestion du contexte est un processus dynamique. Mettez continuellement à jour vos méthodes stratégiquement, car cela fait la différence entre un modèle performant et un agent qui se perd dans des détails sans pertinence.

Quelles architectures retenues pour un contexte performant en production

Dans le cadre de la gestion efficace du contexte pour les modèles de langage (LLM) en production, il est crucial d’implémenter des architectures mémoire sophistiquées. Pensez à la mémoire active comme à la partie visible d’un iceberg : c’est ce que le modèle utilise instantanément pour accomplir des tâches. En dessous, se trouvent la mémoire épisodique, sémantique et procédurale, chacune ayant son propre rôle essentiel.

Mémoire active (working memory) : C’est le contexte immédiat que le modèle prend en compte pour répondre aux requêtes. Optimiser cette mémoire, c’est garantir que seulement les informations pertinentes et récentes y sont stockées.
Mémoire épisodique : Elle conserve l’historique des interactions sous forme compressée. La compression extractive est une technique efficace ici : elle consiste à retenir des phrases denses en informations tout en éliminant les détails superflus.
Mémoire sémantique : Cette mémoire contient des faits et des documents pertinents. Organisez-la par thème et pertinence pour faciliter une récupération rapide, ce qui est vital dans des applications qui nécessitent des réponses précises.
Mémoire procédurale : Ici, toutes les instructions et règles sont enregistrées. Assurez-vous qu’elles sont facilement accessibles pour guider les réponses des modèles en fonction des circonstances d’utilisation.

En termes de récupération d’informations, éviter les pertes contextuelles passe par la construction de systèmes de recherche hybrides. Utilisez des dense embeddings combinés à la méthode BM25 pour assurer une correspondance précise des mots-clés et améliorer la pertinence des résultats. Cela permet une recherche efficace qui allie rapidité et exactitude.

Il est également crucial de gérer le token usage avec soin. Réduisez le volume des instructions et des schémas d’outils en suivant une approche minimaliste, garantissant que chaque token compte. Cela peut se traduire par de la redondance évitée et une utilisation optimale des tokens restants.

Quant aux déclencheurs intelligents pour la récupération mémoire, il est judicieux d’implémenter des conditions spécifiques pour demander des informations supplémentaires, par exemple lorsque le modèle détecte une lacune ou change de tâche. Cela évite d’envoyer de nombreuses requêtes inutiles, augmentant l’efficacité.

Enfin, ne négligez pas la persistance de l’état. Sauvegardez les contextes et les états des conversations pour vous assurer que le modèle peut reprendre là où il s’est arrêté, sans perte d’informations cruciales. Pour évaluer vos systèmes, gardez un œil sur les performances globales : comment chaque décision d’architecture influence la qualité des interactions avec l’utilisateur. Cela peut être la différence entre un modèle qui hallucinera et un autre qui fournira des réponses cohérentes et pertinentes.

Comment synthétiser plusieurs documents sans épuiser le contexte

Lorsque vous devez traiter plusieurs documents pour en tirer des informations utiles, la puissance des LLM peut vite être mise à mal si vous tombez dans le piège de charger des documents entiers dans votre fenêtre de contexte. Pourquoi? Parce que la gestion de cette fenêtre est cruciale, et ingérer trop d’informations à la fois peut entraîner une confusion plutôt qu’un éclaircissement.

La méthode hiérarchique de synthèse multi-documents se présente comme une solution efficace pour cette problématique. Voici comment cela fonctionne : démarrez par extraire d’abord les faits clés de chaque document de manière parallèle, puis intégrez ces extraits pour réaliser un raisonnement global. L’idée est d’optimiser l’utilisation de votre contexte tout en préservant la richesse des informations contenues dans plusieurs sources.

Étape 1 : Extraction parallèle – Pour chaque document, parcourez son contenu et identifiez les éléments les plus significatifs. Ce processus peut être réalisé en lisant simultanément chaque document, ce qui vous permet de gagner du temps tout en compressant les informations essentielles.
Étape 2 : Intégration des faits extraits – Une fois les faits clés collectés, rassemblez-les dans la fenêtre de contexte du LLM. Ce formatage vous permet de maintenir un raisonnement cohérent sans l’encombrer de détails superflus que le modèle pourrait avoir du mal à gérer.

Charger plusieurs documents en entier dans la fenêtre de contexte est tout simplement ingérable. Cela pourrait conduire le modèle à oublier des détails cruciaux ou à se concentrer sur des informations moins pertinentes, entraînant des résultats moins fiables. En revanche, en utilisant la hiérarchie de synthèse, vous permettez au modèle de prendre des décisions éclairées basées sur les informations clés extraites, tout en préservant les nuances et contradictions lorsque cela est nécessaire.

Par exemple, imaginons que vous ayez trois articles sur un sujet controversé. Au lieu de les alimenter dans le modèle en une seule fois, identifiez les arguments clés de chaque article (pour, contre, et neutralité), puis alimentez le modèle uniquement avec ces résumés. Cela lui permet de comprendre les positions divergentes, créant ainsi un contexte riche, sans l’encombrer de détails superflus.

En fin de compte, cette méthode d’extraction et d’intégration renforce la capacité du LLM à raisonner et à générer des réponses pertinentes sur des sujets complexes, en évitant les biais d’information qui peuvent survenir dans des contextes chargés d’informations trop lourdes.

Pour approfondir la discussion sur le traitement de documents volumineux de manière efficace avec les LLM, vous pouvez consulter cet article : Comment traiter des documents volumineux avec des LLM.

Comment évaluer et améliorer continuellement votre ingénierie du contexte

L’évaluation constante de l’ingénierie du contexte est essentielle pour garantir qu’un modèle de langage (LLM) fonctionne de manière optimale. Pourquoi c’est si crucial ? Parce qu’un LLM a une durée de vie limitée quand il s’agit de mémoriser et d’utiliser des informations. Pour cela, il est indispensable de suivre des indicateurs de performance clés (KPIs) qui vous permettront d’ajuster vos stratégies sur le long terme.

Taux d’utilisation du contexte : Combien de votre fenêtre de contexte est réellement utilisée ? Si vous constatez que votre usage est souvent bas, c’est un signe que votre ingénierie du contexte pourrait nécessiter une restructuration. Un faible taux d’utilisation peut suggérer que des informations importantes ne sont pas intégrées ou que le modèle n’optimise pas suffisamment ce qui est chargé.
Fréquence des évictions : À quelle fréquence vos informations clés sont-elles supprimées de la mémoire ? Une éviction trop fréquente peut mener à des trous de mémoire où des éléments cruciaux sont perdus, ce qui entraîne une dégradation de la qualité des réponses. Pour l’optimiser, adoptez des stratégies de gestion de mémoire qui préservent les données essentielles tout en équilibrant l’espace d’utilisation.
Précision de la récupération : Lorsque votre LLM fait appel à des données externes, combien de fois obtenez-vous des réponses pertinentes ? Un bon système de récupération doit être à la fois précis et rapide. Si la pertinence des résultats est faible, il est essentiel de revoir votre architecture de récupération de données, l’algorithme utilisé, ou même réfléchir à d’autres mécanismes de filtrage.
Durée de persistance des informations essentielles : Quelles données réussissent à rester pertinentes au fil des interactions ? Mesurer combien de tours de dialogue un fait important reste accessible peut vous aider à ajuster comment et quand certaines informations sont transférées de la mémoire temporaire à des mémoires plus durables.

En analysant ces métriques, vous aurez un aperçu clair de ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, vous permettant ainsi de faire des ajustements proactifs. Par exemple, si vous constatez que des informations importantes disparaissent trop rapidement en raison d’une mauvaise gestion de la mémoire, vous pouvez modifier votre stratégie d’allocation. En fin de compte, ces KPI ne sont pas juste des chiffres sans importance, mais des leviers puissants qui vous permettront d’optimiser continuellement la robustesse et la cohérence de votre agent LLM. Pour en savoir plus sur l’optimisation des contextes LLM, vous pouvez consulter ce lien.

Prêt à dominer l’ingénierie du contexte pour vos IA longues durées ?

L’ingénierie du contexte n’est plus une option, c’est l’essence même pour faire tourner des applications LLM complexes et longues sur la durée. En maîtrisant ce qui entre ou sort du modèle, grâce à des stratégies d’optimisation concrètes et des architectures mémoire solides, vous éliminez les pertes d’informations, les hallucinations, et offrez une expérience fluide et fiable. En clair, vous transformez la limite technique en avantage business. Et ça, ça change tout. Alors, vous vous lancez ?

FAQ

Qu’est-ce que l’ingénierie du contexte pour les LLM ?

L’ingénierie du contexte est la gestion délibérée et optimisée de la fenêtre de contexte des modèles de langage, afin de sélectionner, compresser, archiver et récupérer efficacement les informations pertinentes pendant toute la durée d’une interaction.

Pourquoi faut-il gérer le contexte dans une application LLM ?

Car la fenêtre de contexte est limitée en tokens, sans gestion elle sera saturée, entraînant oublis, hallucinations, et dégradation qualitative des réponses, surtout dans les interactions longues ou complexes.

Quelles sont les techniques clés pour optimiser le contexte ?

On budgete précisément les tokens, tronque intelligemment les conversations, compresse extractivement les données, utilise la récupération à la demande via des protocoles spécialisés, et sépare les flux d’informations structurées pour une meilleure gestion.

Comment gérer la mémoire dans les systèmes LLM avancés ?

On utilise une architecture mémoire multi-niveaux intégrant la mémoire de travail (active), mémoire épisodique (compressée), mémoire sémantique (connaissances), et mémoire procédurale (instructions) pour organiser et optimiser le contexte.

Comment mesure-t-on l’efficacité de son ingénierie du contexte ?

On suit des indicateurs comme la charge moyenne de la fenêtre de contexte, la fréquence d’éviction des données, la pertinence des documents récupérés, et la durée de conservation des informations clés dans la conversation.

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, consultant et formateur expert en Analytics, Data et Automatisation IA, met à profit ses années d’expérience dans l’intégration avancée de modèles IA (OpenAI API, LangChain). Fondateur de l’agence webAnalyste et de Formations Analytics, il accompagne les entreprises à déployer des solutions IA robustes, en maîtrisant les problématiques techniques essentielles comme l’ingénierie du contexte.

Comment maîtriser le contexte pour optimiser les LLM ?