Le prompt engineering ne suffit plus : sans intégrer le contexte unique de votre entreprise, l’IA génère des contenus génériques et risqués. Pour un impact réel, il faut passer au context engineering, une approche structurée qui immisce votre savoir métier dans l’IA, ce qui booste pertinence et résultats. (Source : McKinsey 2024)
3 principaux points à retenir.
- L’IA sans contexte produit du générique, pas de la valeur différenciée.
- Le prompt engineering reste improvisation à grande échelle, donc source de risques.
- Le context engineering, fondé sur vos données et savoirs propres, transforme l’IA en véritable levier stratégique.
Qu’est-ce qui limite le prompt engineering aujourd’hui
Le prompt engineering, c’est quoi au juste ? Une interface d’entrée qui, disons-le sans détour, donne l’illusion d’un contrôle sur le fonctionnement de l’intelligence artificielle. On tape quelques phrases de manière inspirée et l’on s’attend à ce que la machine travaille des miracles. Mais voici la vérité : cette méthode s’adosse à une compréhension superficielle de votre contexte métier. En gros, elle improvise sans vraiment connaître ni votre secteur d’activité, ni vos besoins spécifiques. Résultat ? Des erreurs élégantes, mais fausses, qui peuvent devenir catastrophiques lorsqu’elles sont déployées à grande échelle.
Une étude menée par McKinsey démontre cette réalité amère. Selon leurs chercheurs, 78 % des entreprises testent l’IA générative. En revanche, seules 10 % réussissent à en tirer un impact financier réel. Cela veut dire quoi ? Que la majorité des initiatives se heurtent à des limitations structurelles plutôt qu’à des obstacles techniques. Le problème ici n’est pas que l’IA ne fonctionne pas, mais qu’elle ne comprend pas le jeu. Et cela a des conséquences : risques de non-conformité, faible retour sur investissement (ROI), et une saturation de contenus inutiles. Ces éléments contribuent à un paysage numérique redondant, où les faux-semblants règnent.
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En d’autres termes, le prompt engineering reste une approche trop limitée, ancrée dans la création de boucles de feedback superficiels, sans jamais plonger dans l’essence même du métier. Les entreprises qui s’en tiennent à cette pratique risquent de se retrouver à générer une quantité phénoménale de contenu qui, au mieux, ne fera qu’encombrer leurs systèmes d’information, et au pire, nuira à leur image. On est donc face à une limitation architecturale, un souci d’intégration de la connaissance métier dans l’IA, plutôt qu’un simple écueil technique. C’est ici qu’intervient le context engineering, qui promet une meilleure adéquation entre vos besoins réels et les capacités des systèmes.
Pourquoi le contexte est la clé d’une IA performante
Le contexte est le nouveau code. Lisons-le à haute voix : l’intelligence artificielle ne doit pas être une coquille vide, elle doit devenir une extension de votre savoir-faire unique. Oubliez la simple mécanique du prompt engineering, car la vraie puissance de l’IA réside dans le « context engineering ». Si vous intégrez vos Indicateurs Clés de Performance (ICPs), vos playbooks, vos logiques de prix et règles de conformité dans l’architecture de votre IA, vous passez de l’improvisation à une construction solide. C’est un changement qu’il est crucial d’opérer.
Le concept d’AI expert-trained devient alors central. Imaginez une IA non pas comme un algorithme impersonnel, mais comme un partenaire stratégique, nourri d’informations exactes, structurées, versionnées et gouvernées. C’est là le facteur clé qui tie tout cela ensemble. Selon une étude de Gartner, 76 % des dirigeants affirment que l’intelligence artificielle influence leur domaine d’activité, mais sans un contexte approprié, l’impact devient flou. Inutile de discuter du potentiel si votre IA n’est pas preneuse d’initiatives basées sur vos propres règles et logiques.
- Vos ICPs permettent de suivre les performances pertinentes.
- Les playbooks standardisent des processus de prise de décision.
- Les logiques de prix définissent la valeur de vos offres.
- Les règles de conformité garantissent le respect des normes.
Si vous ne maîtrisez pas cette intégration, vous courrez le risque de vous retrouver avec une IA qui sert les intérêts de vos concurrents plutôt que les vôtres. En d’autres termes, vous développez une IA qui peut être le reflet de la stratégie d’une autre entreprise, sans la personnalité ni le savoir-faire qui vous rendent uniques. Pour éviter cela, pensez à consacrer du temps à la construction d’une infrastructure contextuelle qui alimente votre IA.
Pour approfondir ce sujet, vous pouvez lire l’article complet que j’ai partagé ici.
Comment passer du prompt au context engineering opérationnel
Pour embarquer dans le context engineering, une approche plus robuste et efficace que son prédécesseur, le prompt engineering, il faut suivre plusieurs étapes clés qui demandent un investissement en temps et en ressources. Voici comment faire :
- Identification des connaissances métiers propres : C’est la première étape. Il vous faut identifier les savoirs et compétences spécifiques à votre secteur d’activité. Impliquez des experts métiers pour s’assurer que rien n’est laissé au hasard.
- Centralisation et structuration des données critiques : Regroupez vos données disparates dans un référentiel central. Une structure bien définie permet d’accéder rapidement aux informations pertinentes pour vos modèles d’IA. Cela pourrait inclure des bases de données, des documents internes, voire des historiques de conversations clients.
- Mise en place de couches de retrieval-augmented generation (RAG) : Cette technique comble le fossé entre génération de contenu et récupération d’informations. Les modèles RAG utilisent des données en temps réel pour améliorer la qualité et la pertinence des réponses générées.
- Création de bases vectorielles dédiées : Celles-ci permettent de transformer vos données en vecteurs pour faciliter la recherche sémantique. Ce processus est crucial pour le matching des données de contexte avec les requêtes des utilisateurs.
- Contrôle qualité via humain dans la boucle : Même avec une automatisation avancée, le contrôle humain reste nécessaire. Mettre en place un mécanisme de feedback permet d’ajuster en continu le système et d’assurer la fiabilité des données.
Les référents métiers jouent un rôle central dans cette démarche. Leur expertise est indispensable pour valider et actualiser la connaissance, garantissant que votre système reste pertinent et efficace. Ils doivent donc s’impliquer activement, non seulement lors de l’identification des connaissances, mais aussi pendant la mise en œuvre.
Toutefois, il est crucial de rappeler que cette transformation requiert non seulement une stratégie claire, mais aussi un changement de posture au sein de l’entreprise. Adopter le context engineering, c’est s’engager vers une culture plus axée sur les données, interdisciplinaire et collaborative.
| Critères | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| Pertinence | Variable selon le prompt | Élevée grâce aux données contextualisées |
| Risques | Surinterprétation possible | Moins de biais avec des données structurées |
| Impact Stratégique | Limitée au cas d’usage | Élargi et durable sur le long terme |
| Gouvernance | Faible visibilité | Contrôlée et itérative |
Quels bénéfices concrets pour les équipes marketing et commerciales
Le context engineering se démarque du prompt engineering par sa capacité à ancrer l’intelligence artificielle dans des réalités business concrètes. En d’autres termes, il ne s’agit pas seulement de demander à une IA de générer une réponse à une question sur un produit, mais de lui fournir un environnement riche en informations concernant le parcours d’achat de vos clients, la nature de votre contenu de marque, ainsi que votre feuille de route produit et vos contraintes juridiques. Cela permet de créer des interactions plus pertinentes et significatives, conduisant à une production moins volumineuse mais de bien meilleure qualité.
Imaginez des chatbots vendeurs ultra-personnalisés qui comprennent vraiment vos clients. Au lieu de fournir des réponses génériques, ces outils exploitent le contexte pour adapter leurs dialogues, maximisant ainsi les chances de conversion. Une étude de McKinsey a révélé que les entreprises qui investissent dans les technologies orientées client peuvent connaître une augmentation de 20 % de leur revenu. Cela signifie que le return on investment (ROI) devient non seulement visible, mais aussi mesurable.
De plus, la maîtrise du contexte réduit considérablement les erreurs et les risques de réputation. Lorsque votre IA sait exactement à quoi se rapportent vos messages et comment vos différentes parties prenantes vont réagir, vous diminuez le risque de faux pas dans vos communications. Cela améliore aussi la confiance des équipes internes et externes, qui se sentent rassurées de savoir que les décisions stratégiques reposent sur des informations solides et bien contextualisées.
En termes de différenciation concurrentielle, maîtriser le contexte permet à votre stratégie go-to-market de s’incarner de manière authentique dans l’IA que vous déployez. Une campagne marketing bien alignée avec le comportement et les préférences réelles de vos clients aura plus d’impact qu’une approche standard. Les équipes marketing, armées du bon contexte, peuvent créer des campagnes centrées sur le client, ciblant les bons segments, au bon moment, avec le bon message. Cela constitue un levier stratégique précieux.
Pour en savoir plus sur l’évolution du field, je vous invite à lire cet article fascinant sur le sujet : ici.
Le context engineering est-il enfin l’avenir incontournable de l’IA en marketing ?
L’époque du prompt engineering improvisé est révolue. Pour transformer l’IA en levier puissant, il faut la nourrir de votre expertise unique, transformer vos données métiers en fondations solides. Le context engineering n’est pas un gadget, mais une révolution stratégique qui responsabilise les équipes go-to-market et sécurise l’impact business. Ignorer cette étape, c’est céder son avantage compétitif et courir après une IA générique vouée à la commoditisation. La vraie maîtrise de l’IA commence par celle de votre propre contexte.
FAQ
Qu’est-ce que le prompt engineering en IA ?
Pourquoi le prompt engineering ne suffit pas aujourd’hui ?
Qu’est-ce que le context engineering ?
Comment mettre en œuvre le context engineering ?
Quels gains attendre du context engineering en marketing ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera est consultant expert et formateur en Web Analytics, Data Engineering et IA générative. Responsable de l’agence webAnalyste et de l’organisme de formation Formations Analytics, il accompagne depuis plus de dix ans agences et entreprises dans la maîtrise des données, l’automatisation intelligente, et la mise en œuvre pragmatique d’IA sur-mesure. Son approche combine technique pointue et compréhension métier fine, garantissant des solutions robustes, durables et centrées sur la performance réelle.