Avant-propos

La plupart des échecs d’IA ne résultent pas d’une intelligence insuffisante des modèles, mais de l’absence d’ingénierie contextuelle — les informations n’ont pas été correctement “écrites, sélectionnées, compressées, isolées”.
Ignorer le contexte équivaut à des pertes financières réelles : des ratés de Bard à un “plat de 260 nuggets”, les entreprises payent pour des déficits de mémoire.
Élargir le contexte de manière aveugle amplifie seulement le bruit et les surfaces d’attaque ; un contrôle contextuel petit mais précis est la clé de la performance et de la sécurité.
D’abord établir le contexte, ensuite parler de grands modèles : les bénéfices courants sont 80 % de réduction des coûts d’entrée et précision augmentée de 15 à 90 %, ce qui est bien plus rentable que de changer pour un modèle plus grand.

Les pratiques des entreprises de 2023 à 2025 montrent que l’échec des applications de l’IA n’est pas dû à un modèle insuffisamment intelligent, mais à l’absence d’ingénierie contextuelle. Google a perdu 100 milliards de dollars de valeur de marché, tandis que les entreprises maîtrisant cette technologie ont réussi à augmenter leur performance de 40 à 90 %.

I. La leçon de 100 milliards de dollars : que se passe-t-il quand l’IA “oublie”

La frappe fatale de Google Bard

En février 2023, Google a présenté en grande pompe son chatbot IA, Bard. Cependant, lors de cette conférence très médiatisée, Bard a commis une erreur choquante.

Interrogé sur les réalisations du télescope spatial James Webb, Bard a répondu avec assurance : “Il a pris la première photo d’une exoplanète.” Bien que cela paraisse professionnel, cela contenait un problème mortel — c’était faux. En réalité, la première photo d’une exoplanète a été prise en 2004 par l’Observatoire austral européen, près de 20 ans avant le lancement du télescope Webb.

Cette erreur apparemment mineure a déclenché un effet d’entraînement. Les investisseurs ont immédiatement réalisé que si l’IA de Google ne pouvait même pas saisir des faits de base de manière précise, comment pourrait-elle fonctionner de manière fiable dans des scénarios commerciaux plus complexes ? Ce jour-là, le prix de l’action d’Alphabet (la société mère de Google) a chuté de 9 %, perdant plus de 100 milliards de dollars de valeur. [Source : Rapport de CNN, NPR, Time]

Le “malentendu” coûteux d’Air Canada

À la fin de 2023, Jake Moffatt, un passager canadien, a dû acheter un billet d’avion en urgence suite au décès de sa grand-mère. Il a consulté l’assistant client IA d’Air Canada, qui lui a donné une réponse apparemment bienveillante : “Vous pouvez d’abord acheter un billet plein tarif, puis demander un remboursement de réduction pour deuil dans les 90 jours.”

En suivant le conseil de l’IA, Moffatt a été informé lors de sa demande de remboursement que la réduction pour deuil devait être demandée avant l’achat du billet et ne pouvait pas être rétroactive. En fin de compte, l’assistant IA a fourni une information politique complètement incorrecte.

Ce cas a abouti au tribunal. La Cour d’arbitrage civil du Canada a rendu un jugement historique : les entreprises doivent être légalement responsables des suggestions erronées de leur système IA. Air Canada a été condamnée à verser 812,02 $ canadiens et a dû mettre à jour son système IA. [Source : Rapport sur les cas de désastre IA de CIO]

Le cauchemar des “260 nuggets” de McDonald’s

En juin 2024, McDonald’s a mis fin à sa collaboration de trois ans avec IBM concernant la commande automatique par IA. Cette décision a été motivée par une série d’échecs totalement ridicules.

L’incident le plus célèbre s’est produit dans un restaurant McDonald’s à service au volant. Un client, qui voulait simplement commander quelques nuggets, a vu le système IA “délirer”, ajoutant incessamment des nuggets à la commande. Le client a crié “arrêtez ! arrêtez !” mais l’IA a ignoré ses appels, faisant apparaître au final 260 nuggets de poulet sur la commande.

Cette vidéo a circulé virulemment sur les réseaux sociaux, devenant un exemple classique d’échec de l’IA. McDonald’s a dû fermer le système de test IA dans plus de 100 magasins, perdant ainsi des investissements de trois ans en recherche et développement. [Source : Analyse des échecs d’entreprise en IA de CIO]

II. Révélation : ce n’est pas que l’IA ne soit pas assez intelligente, mais que le “système de mémoire” est défectueux

Un génie souffrant d’une grave “maladie d’Alzheimer”

Imaginez la scène suivante : vous avez engagé un expert de haut niveau avec un QI de 180 comme assistant, maîtrisant toutes les domaines et possédant une capacité de calcul exceptionnelle. Mais il y a un problème — il souffre d’un grave trouble de la mémoire à court terme, oubliant le contenu précédent des conversations toutes les quelques minutes.

C’est exactement le reflet de la plupart des systèmes IA actuels des entreprises. Ils ne manquent pas de “sagesse” (capacité du modèle), mais plutôt d’une “gestion de la mémoire” efficace (ingénierie contextuelle).

Qu’est-ce que le “contexte” ? Comprendre par le biais des comptes rendus de réunion

Dans le travail quotidien des humains, le contexte est omniprésent. Imaginons que vous assistez à une réunion importante sur un projet :

Contexte de la réunion : Pourquoi cette réunion a-t-elle lieu ? (équivalent à l’invite système de l’IA)
Historique : Quelles ont été les discussions des réunions précédentes ? (équivalent à l’historique de dialogue)
Documents pertinents : Rapports, données, contrats à consulter (équivalent à la base de connaissances)
Participants : Rôles et droits de chacun (équivalent à la définition des outils et des droits)
Compte rendu : Décisions clés et actions à entreprendre (équivalent au résumé de la mémoire)

En l’absence de ce “contexte”, même le meilleur des experts ne peut prendre de bonnes décisions. Voilà pourquoi Bard de Google a commis une erreur — il lui manquait des données historiques précises et un mécanisme de vérification des faits lors de la réponse.

Les leçons douloureuses de l’industrie manufacturière

Selon une étude de Gartner, l’industrie manufacturière fait face à des défis particulièrement sévères dans l’application de l’IA :

Seulement 20 % des projets d’IA générative sont considérés comme réussis
85 % des projets d’IA n’ont pas atteint leurs objectifs
42 % des entreprises prévoient d’abandonner leurs initiatives d’IA d’ici 2025 (17 % en 2024)

[Source : Rapport sur l’IA dans l’industrie manufacturière d’Appinventiv, SupplyChainBrain]

Pourquoi le taux d’échec est-il si élevé dans l’industrie manufacturière ? La réponse reste la même : l’absence d’ingénierie contextuelle :

Rupture des données historiques : Un nouveau système IA n’a pas accès aux données de production critiques des anciens systèmes
Manque d’informations en temps réel : L’IA ne voit pas l’état actuel de l’équipement ou le niveau des stocks lors de la prise de décision
Îlots de connaissances : Les systèmes IA des différents départements fonctionnent isolément, ne partageant pas les informations clés

III. Ingénierie contextuelle : la solution pour donner à l’IA une “mémoire complète”

Fournir à l’IA un “secrétaire intelligent”

Essentiellement, l’ingénierie contextuelle ressemble à l’ajout d’un secrétaire extrêmement compétent à votre système IA. Ce secrétaire a pour mission de :

Enregistrer les informations importantes (Write/écrire)
- Conserver les décisions clés et les conclusions
- Comme un secrétaire qui prépare le compte rendu de la réunion
Sélectionner les documents pertinents (Select/sélectionner)
- Identifier les informations nécessaires parmi des données massives
- Comme un secrétaire qui réunit les documents pertinents
Résumer les points clés (Compress/comprimer)
- Réduire les longs rapports à l’essentiel
- Comme un secrétaire qui fait un résumé exécutif
Coordonner le travail d’équipe (Isolate/isolé)
- Permettre à chaque expert de se concentrer sur sa spécialité
- Comme un secrétaire qui organise des réunions spécifiques

Cas concrets : La transformation spectaculaire d’une compagnie d’assurance

La compagnie d’assurance Five Sigma a réinventé son processus de traitement des sinistres en mettant en œuvre l’ingénierie contextuelle : [Source : Étude de cas de MarkTechPost]

Difficultés avant transformation :

Le système IA donnait souvent des conseils sur les sinistres qui contredisaient les termes de la police.
Il était incapable de détecter les modèles de fraude en raison d’un manque d’accès aux données historiques des sinistres.
Il commettait fréquemment des erreurs lors du traitement de cas complexes.

Après l’implémentation de l’ingénierie contextuelle :

Le système accède simultanément aux termes de la police, à l’historique des sinistres, aux exigences réglementaires, et à la base de données de fraude.
80 % de réduction des erreurs dans le traitement des sinistres
Augmentation de 25 % de l’efficacité des agents de sinistres
Taux de souscription supérieur à 95 %

La clé réside dans le fait qu’ils n’ont pas changé le modèle IA, mais ont seulement amélioré l’organisation et la transmission de l’information.

La révolution des outils pour développeurs de Microsoft

L’assistant de programmation IA de Microsoft a démontré la puissance de l’ingénierie contextuelle : [Source : Blog officiel de Microsoft]

En intégrant les informations contextuelles suivantes :

Antécédents de projets des développeurs
Normes de codage de l’équipe
Documents techniques pertinents
Relations de dépendance au sein de la base de code

Résultats obtenus :

Augmentation de 26 % du taux d’achèvement des tâches logicielles
Réduction de 65 % des erreurs de code
Réduction de 55 % du temps d’intégration des nouvelles recrues
Amélioration de 70 % de la qualité du code

IV. Les pièges d’un long contexte : pourquoi “se souvenir de plus” ne signifie pas “faire mieux”

Avertissement de l’équipe de sécurité d’AWS

En 2024, l’équipe de recherche en sécurité d’AWS a découvert un problème grave : lorsque la “mémoire” des systèmes IA est surchargée, cela conduit à des vulnérabilités mortelles. [Source : Analyse technique de Towards Data Science]

Imaginez un scénario : votre assistant IA doit traiter un rapport de 1000 pages. En théorie, un nouveau modèle IA peut “se souvenir” de tout. Mais ce qui se passe réellement est :

Les directives importantes au début sont “expulsées” de la mémoire
Des utilisateurs malveillants peuvent “polluer” la mémoire de l’IA avec une surabondance d’informations non pertinentes
L’IA commence à avoir des hallucinations, prenant des décisions basées sur des informations erronées

C’est comme si une personne essayait de mémoriser l’intégralité d’une encyclopédie à la fois — trop d’informations engendrent de la confusion.

La solution de conduite autonome de Tesla

Le système de conduite autonome (FSD) de Tesla est l’une des mises en œuvre les plus complexes de l’ingénierie contextuelle : [Source : site officiel de Tesla, Wikipedia]

48 réseaux neuronaux travaillant simultanément
Chaque étape temporelle produit 1000 tenseurs différents
Gestion des flux vidéo en temps réel de 8 caméras
Plus d’un milliard de miles parcourus cumulés

Comment Tesla gère-t-elle un tel flux d’informations ? La réponse réside dans le “filtrage intelligent” :

Toutes les informations ne sont pas également importantes.
Les informations urgentes (comme un piéton apparaissant soudainement) sont traitées en priorité.
Les informations historiques sont stockées par ordre d’importance.
Différents réseaux neuronaux sont responsables de différents types d’informations.

V. Les dernières percées des géants : Qu’ont appris les grandes entreprises de la leçon de 100 milliards de dollars

Protocole de contexte de modèle (MCP) d’OpenAI

À la fin de 2024, OpenAI a lancé le protocole révolutionnaire MCP, qui résout le “problème M×N” : [Source : Pluralsight, Microsoft Learn]

Les difficultés des méthodes traditionnelles :

10 modèles IA × 100 sources de données = besoin de 1000 interfaces personnalisées
Chaque interface doit être développée et maintenue individuellement

La solution du MCP :

Création d’un “langage commun” unifié
Tous les modèles d’IA peuvent accéder à n’importe quelle source de données via des interfaces standardisées
Réduction des coûts d’intégration de plus de 90 %

“AI constitutionnelle” d’Anthropic

Anthropic (l’entreprise derrière Claude) a adopté une approche unique : [Source : étude officielle d’Anthropic]

Ils ont invité 1000 citoyens américains à participer à l’élaboration de la “charte” des comportements d’IA, garantissant que les systèmes IA :

Comprennent et respectent les valeurs humaines
Prennent des décisions éthiques dans des situations complexes
Ont réduit le taux de succès des abus malveillants de 86 % à 4,4 %

Le contexte d’un million de Geminis de Google

Google a tiré des leçons des échecs de Bard, et Gemini 1.5 Pro a réalisé : [Source : Blog officiel de Google]

Un contexte stable de 1 million de tokens (équivalent à 700 000 mots en chinois)
Capacité à gérer simultanément audio, vidéo, texte et code
Capacité à analyser un film entier ou des centaines de pages de documents

Mais Google admet également : un contexte plus large n’égale pas une meilleure performance, la clé réside dans la façon d’organiser et d’utiliser ces informations.

Routage intelligent d’Azure de Microsoft

Microsoft a proposé plusieurs variantes de modèles dans Azure AI Foundry : [Source : Blog Azure de Microsoft]

GPT-5 : 272K contextes, idéal pour un raisonnement complexe
GPT-5 mini : optimisé pour l’expérience en temps réel
GPT-5 nano : réponse à très faible latence
Le routeur intelligent choisit automatiquement le modèle le plus approprié, économisant 60 % des coûts

VI. Collaboration multi-agents : Pratiques d’Amazon et de Walmart

La légion de robots d’Amazon de 750 000 unités

Le système d’automatisation des entrepôts d’Amazon illustre le pouvoir d’une gestion contextuelle à grande échelle : [Source : Rapport officiel d’Amazon, analyse de LinkedIn]

750 000 robots mobiles déployés en 2023
Le système Sequoia a réduit de 25 % le temps de traitement des commandes
Grâce à l’optimisation des itinéraires, économie de 30 millions de miles parcourus
Réduction de 94 millions de livres de CO₂
Le taux de dommages aux colis reste en dessous de 0,1 %

Le secret du succès réside dans la “gestion contextuelle hiérarchique” :

Chaque robot n’a besoin de connaître que sa tâche
Les contrôleurs de zone coordonnent les groupes de robots locaux
Le système IA central supervise l’optimisation globale

La révolution des stocks IA de Walmart

Le système IA déployé dans plus de 4700 magasins Walmart intègre : [Source : Nouvelles officielles Walmart, blog Walmart Tech]

Informations contextuelles multidimensionnelles :

Données historiques de vente
Prévisions météorologiques (influence sur les modèles d’achat)
Tendances économiques macroéconomiques
Démographie locale
Tendances des réseaux sociaux

Innovations uniques :

Technologie brevetée de “l’oubli anormal” : exclusion automatique des événements ponctuels (comme les achats de panique à la suite d’une pandémie) dans les prévisions
Algorithmes d’ajustement dynamique : ajustements en temps réel basés sur les congés, les promotions

Résultats :

Croissance de 24 % au T3 2023
L’optimisation des itinéraires a évité 30 millions de miles de conduite inutile
Objectif d’atteindre une automatisation de 65 % dans les magasins d’ici l’exercice 2026

VII. Le “IA humble” de General Electric : se connaître et connaître ses limites

La sagesse des 1,2 million de jumeaux numériques

General Electric (GE) a créé plus de 1,2 million de jumeaux numériques entre 2016 et 2017, créant 600 milliards de dollars de valeur : [Source : Emerj, étude de Microsoft]

Leur cadre “IA humble” est particulièrement remarquable :

Les systèmes AI sont capables de reconnaître leurs propres limites
Lorsqu’ils rencontrent des situations hors de leur compréhension, ils passent automatiquement en mode de sécurité
Ils demandent proactivement l’intervention d’experts humains

Résultats concrets :

Augmentation de 20 % de la production d’énergie des parcs éoliens
Prévention de 400 cas de maintenance imprévue par an (secteur aérien)
Réduction de 30 % des maintenances imprévues (grâce à la maintenance prédictive)

Cette approche évite les conséquences catastrophiques d’une IA qui “fait semblant de comprendre”.

VIII. Les quatre technologies clés de l’ingénierie contextuelle

Basé sur les recherches d’experts comme Phil Schmid et Lance Martin, ainsi que sur les pratiques de LangChain et LlamaIndex, l’ingénierie contextuelle comprend quatre opérations centrales : [Source : philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Écriture (Write) : Établir la “mémoire à long terme” de l’IA

Tout comme les humains tiennent un journal, les systèmes IA doivent également enregistrer des informations importantes :

Écriture en session :

Ébauches temporaires (comme les processus de calcul)
Étapes de réflexion intermédiaires
Planification des tâches en cours

Écriture persistante :

Résumé des préférences des utilisateurs
Règles commerciales clés
Enregistrements des décisions historiques

Des applications comme ChatGPT et Cursor apprennent et “grandissent” au cours d’interactions continues avec les utilisateurs en appliquant cette méthode.

2. Sélection (Select) : Trouver l’information la plus nécessaire “maintenant”

Imaginez que votre assistant doive préparer un rapport, il ne ramènera pas tous les livres d’une bibliothèque, mais sélectionnera précisément les matériaux requis :

Sélection déterministe :

Chargement systématique de certains documents clés (comme les politiques de l’entreprise)

Sélection guidée par le modèle :

Laisser l’IA juger elle-même des informations nécessaires

Sélection par récupération :

Trouver du contenu connexe en effectuant des recherches par similarité

3. Compression (Compress) : Transformer “Guerre et Paix” en une page

Lorsque la quantité d’informations devient trop élevée, une compression intelligente est nécessaire :

Résumé automatique :

Résumer un e-mail de 1000 mots en 3 phrases clés

Classement par importance :

Conserver les 20 % d’informations les plus critiques, qui couvrent 80 % de la valeur

Mise à jour incrémentielle :

Ne consigner que les parties modifiées, au lieu de copier intégralement

4. Isolement (Isolate) : Collaboration d’équipes d’experts

Les tâches complexes nécessitent la collaboration de plusieurs experts en IA :

Décomposition des tâches :

Expert en analyse financière pour traiter les chiffres
Expert en droit pour vérifier la conformité
Expert rédacteur pour la préparation du rapport final

Isolation des informations :

Chaque expert ne reçoit que les informations pertinentes
Évite la surcharge d’informations et la confusion

Intégration des résultats :

L’IA principale intègre les opinions de chaque expert
Prend les décisions finales

IX. Retour sur investissement : Pourquoi l’ingénierie contextuelle est plus rentable que la mise à niveau des modèles

Un rapport coût-efficacité prodigieux

Selon les données de l’industrie, le retour sur investissement de l’ingénierie contextuelle dépasse de loin celui de la mise à niveau des modèles : [Source : Synthèse de différents cas]

Ingénierie contextuelle :

Représente 5 % du budget IA
Apporte un gain de performance de 40 à 90 %
Délai de mise en œuvre : 2-3 mois

Mise à jour des modèles :

Représente 60-70 % du budget IA
Apporte un gain de performance de 10 à 20 %
Délai de mise en œuvre : 6-12 mois

Une facture réelle d’une entreprise technologique

Les données d’une entreprise technologique de taille moyenne :

Après la mise en œuvre de l’ingénierie contextuelle, économie de 23 000 dollars par mois sur les coûts de calcul
Grâce au raccourcissement contextuel, la taille des entrées a été réduite de 80 %
Les coûts des appels API ont diminué de 80 %
Les performances ont même amélioré de 15 %

C’est comme avoir une planification de transport améliorée, qui réduit à la fois les frais de carburant et le temps de trajet.

X. Perspectives 2025 : Un pas clé de “démo” à “production”

Consensus des experts de l’industrie

“La plupart des échecs des agents IA ne viennent plus de la défaillance des modèles, mais de la défaillance du contexte.” C’est un consensus dans l’industrie.

Cognition (l’équipe de développement de Devin AI) souligne : “L’ingénierie contextuelle est le travail primordial pour construire des agents IA.” [Source : Blog cognition.ai]

Trois recommandations d’action pour les entreprises

1. Effectuer immédiatement un “diagnostic de santé contextuelle”

Consignez les scénarios spécifiques d’échec de votre système IA :

Quelle information faisait défaut lorsque l’IA donnait la mauvaise réponse ?
À quels moments des ruptures d’informations se sont-elles produites ?
Quelles bases de données le système actuel peut-il accéder ?

2. Choisir un pilote à haute valeur ajoutée

Évitez d’essayer de remodeler tous les systèmes à la fois ; choisissez un :

Scénario utilisé fréquemment
Scénario à coûts d’échec élevés
Scénario avec un potentiel d’amélioration évident

Par exemple : Service client, traitement des commandes, génération de rapports

3. Établir un mécanisme de collaboration inter-équipes

L’ingénierie contextuelle nécessite :

Équipe informatique : fournir un soutien technique
Équipe commerciale : définir les besoins en information
Équipe des données : assurer la qualité des données
Équipe de conformité : garantir la sécurité de l’information

Éviter les pièges courants

Piège 1 : Poursuite aveugle de grands modèles

Idée erronée : Plus le modèle est grand, mieux c’est
Approche correcte : Optimiser le contexte d’abord, puis envisager de mettre à niveau le modèle

Piège 2 : Plus d’informations = mieux

Idée erronée : Fournir à l’IA toutes les informations possibles
Approche correcte : Fournir uniquement les informations pertinentes

Piège 3 : Ignorer la qualité de l’information

Idée erronée : Tant qu’il y a des informations, c’est bien
Approche correcte : Assurer l’exactitude, la mise à jour et la structuration de l’information

Conclusion : Le début d’une nouvelle ère

Les années 2023-2025 seront retenues dans l’histoire comme “l’année de l’ingénierie contextuelle”. De la leçon de 100 milliards de dollars de Google aux pratiques réussies de Tesla, Amazon et Walmart, nous voyons une tendance claire :

Le succès de l’IA ne dépend plus d’un “cerveau plus intelligent”, mais d’un “meilleur système de mémoire”.

Les entreprises qui maîtrisent l’ingénierie contextuelle acquièrent un avantage concurrentiel durable :

L’efficacité opérationnelle augmente considérablement
L’expérience client s’améliore de manière significative
Le retour sur investissement augmente de manière exponentielle
Les risques et erreurs diminuent considérablement

Celles qui ignorent cette tendance pourraient se retrouver laissées pour compte, comme les entreprises qui ont raté la révolution Internet.

Comme l’a dit un leader du secteur : “À l’ère de l’IA, l’ingénierie contextuelle pourrait bien être la partie de votre investissement en IA avec le meilleur retour sur investissement.”

Il est temps de réévaluer votre stratégie IA. Ne demandez pas “Avons-nous besoin d’une IA plus puissante ?” mais plutôt “Comment pouvons-nous faire en sorte que notre IA actuelle comprenne et se souvienne mieux des informations clés ?”

La réponse réside dans l’ingénierie contextuelle.

Ce texte est basé sur les études de cas des entreprises internationales de pointe de 2023 à 2025, toutes les données proviennent de rapports publics et de publications officielles.