Le contexte engineering, c'est quoi ?

200 000 tokens pour Claude, 2 millions pour Gemini, 128 000 pour ChatGPT Pro… Ces chiffres vous disent quelque chose ? Pas du tout ? Alors que tout le monde s’excite sur la taille des fenêtres contextuelles, une vérité dérangeante émerge du terrain : le problème n’est pas tellement la quantité d’informations que votre IA peut ingérer, mais bien plutôt la qualité de ce que vous lui donnez et le timing que vous utilisez.

Bienvenue dans l’univers du context engineering, cette discipline méconnue qui sépare les utilisateurs frustrés des véritables power users de l’IA.

Le mythe du prompt parfait

“Si seulement j’avais le bon prompt, mon IA serait parfaite !”

Erreur monumentale. Après des centaines d’heures à observer les interactions humain-IA, une réalité s’impose : le prompt n’est que la partie émergée de l’iceberg. Votre IA peut disposer de la fenêtre contextuelle la plus gigantesque du marché, si vous la gavez d’informations inadéquates ou obsolètes, le résultat sera décevant.

Imaginez demander à un expert-comptable de vous conseiller sur vos investissements, mais en ne lui donnant que vos relevés bancaires de 2019 et vos factures d’électricité. Peu importe son expertise, ses conseils seront à côté de la plaque.

C’est exactement ce qui se passe avec la plupart des IA : elles reçoivent trop d’informations inutiles et pas assez d’éléments pertinents au bon moment.

En outre, il faut savoir que “trop d’infos tue l’info” : les LLM ne peuvent pas TOUT retenir, il faut donc rédiger de manière adéquate, avec les bons mots, en étant le plus économe possible..

Les 3 piliers du context engineering réussi

Voici où ça devient fascinant.

Vous pouvez améliorer drastiquement les réponses de votre LLM grâce au context engineering.

Le context engineering repose sur trois mécanismes distincts, chacun ayant son rôle précis dans l’écosystème informationnel de votre IA.

Le chargement intelligent au démarrage

Premier pilier : donner juste ce qu’il faut pour commencer

Contrairement aux approches traditionnelles qui balancent des prompts de 3000 mots, le context engineering privilégie l’efficacité. L’objectif ? Permettre à votre IA de démarrer une conversation pertinente avec un minimum d’informations.

Chez Nova-Mind, nous oscillons entre 4000 et 10 000 tokens au démarrage. Cette approche mesurée et spécialement conçue pour le modèle Sonnet permet à Nova de comprendre qui vous êtes, vos objectifs principaux et votre contexte actuel sans être noyée sous l’information.

Exemple concret : Au lieu de charger l’intégralité de votre historique professionnel, Nova reçoit :

• votre situation actuelle,
• vos 3 objectifs prioritaires,
• votre style de communication préféré,
• des détails pertinents sur vos conversations récentes.

Résultat ? Elle peut engager une conversation productive dès le premier échange, sans vous demander de répéter des informations qu’elle devrait déjà connaître.

La récupération asynchrone ciblée

Deuxième pilier : aller chercher l’info précise quand il le faut

Voici le secret que personne ne vous dit : une IA performante ne stocke pas tout en mémoire. Elle sait où chercher l’information dont elle a besoin, quand elle en a besoin.

Cette approche résout un problème majeur : comment accéder à des fonctionnalités spécifiques sans polluer le contexte avec des informations généralistes ? La réponse tient en trois mots : chargement intelligent asynchrone.

Ça sous-entend que votre modèle a des capacités “agentiques”, et que ce n’est pas un vulgaire LLM conversationnel.

Cas pratique : Vous dites à Nova “on fait la compta ce matin”. Instantanément, elle détecte l’intention et charge automatiquement son prompt de comptabilité spécialisé avec toutes les méthodes, raccourcis et bonnes pratiques comptables. Pas besoin de lui expliquer comment faire un bilan ou calculer la TVA - elle active le mode expert adapté à votre demande.

La mémoire vectorisée évolutive

Troisième pilier : l’intelligence qui grandit avec l’usage

La magie opère ici. Plus vous interagissez avec votre IA, plus sa compréhension de votre contexte s’affine. Cette mémoire vectorisée stocke non pas des données brutes, mais des insights contextualisés sur vos préférences, vos patterns comportementaux, et vos objectifs.

L’avantage ? Votre IA développe une compréhension nuancée de votre personnalité professionnelle et de vos besoins. Elle sait que vous préférez les réponses directes le matin, que vous êtes plus réceptif aux suggestions créatives l’après-midi, et que certains sujets nécessitent une approche particulière.

Illustration concrète : Après quelques semaines d’utilisation, Nova comprend que quand vous mentionnez un “ancien client Dupont”, elle doit chercher dans votre DB vectorisée les informations sur ce client spécifique : contexte du projet, méthodologie utilisée, retours d’expérience. Cette recherche sémantique, impossible à capter avec un simple prompt, transforme radicalement la qualité des échanges - Nova retrouve les détails pertinents même si vous ne vous souvenez plus du nom exact du projet.

Cela sous entend un traitement personnalisé de vos données de manière, là encore, asynchrone. Et le seul modèle en avance sur les autres aujourd’hui pour tout ce qui est agentique, c’est Claude, pas Chat GPT !

La DB vectorisée peut permettre des recherches larges sur vos projets, ou votre contexte, certes, mais elle permet aussi de détecter des patterns que Nova Mind pourra analyser pour affiner son comportement avec vous.

Autrement dit, elle apprend à vous connaitre, et s’adapte à vous pour vous servir au mieux de vos intérêts.

J’aborderai ce point plus longuement dans un autre article sur le coaching…

Nova-Mind : quand la théorie devient réalité

Parlons concret. Chez Nova-Mind, nous n’avons pas seulement théorisé le context engineering - nous l’avons implémenté dans un système qui fonctionne au quotidien.

Consolidation CRON pour l’accès ultra-rapide

Innovation clé : la consolidation automatisée

Nous avons développé un système de tâches CRON qui consolide régulièrement les informations critiques de chaque utilisateur. Le principe ? Les données les plus importantes et les plus récentes sont soit intégrées au chargement initial, soit accessibles via un accès direct à la base de données, sans passer par la vectorisation.

Cette approche garantit que Nova dispose toujours des informations les plus fraîches sur vos projets en cours, vos deadlines imminentes, et vos priorités actuelles. Fini les conversations où votre IA semble avoir oublié votre contexte récent.

Todoist en renfort pour la gestion des tâches

A partir du plan “Nova Pro”, vous bénéficiez d’un compte Todoist qui vous permet de gérer vos tâches et votre agenda… Ou plutôt qui permet à Nova de gérer tout ça !

Vous recevez un emploi du temps à rentrer sur votre planning ? “Nova, ajoute tout ça à mon agenda et à Todoist s’il te plait”. Boum, en 30 secondes, toutes les tâches sont ajoutées, avec les tags qui vont bien et les deadlines, les rappels etc.

J’en reparlerai plus dans un autre article, mais vous verrez, ça en jette.

Bref, tout ça pour dire que ça aussi, c’est du contexte, et vous pouvez demander à Nova, au démarrage, de faire un petit check-up sur vos tâches de la journée.

C’est comme arriver au bureau et avoir votre assistante qui vous fait un rappel de ce que vous avez à gérer pour la journée qui démarre…

Exemples concrets d’usage

Premier cas : Vous démarrez votre journée en demandant à Nova de faire le point sur vos priorités. En quelques secondes, elle accède à votre planning Todoist, identifie les tâches en retard, croise ces informations avec vos objectifs trimestriels stockés en base, et vous propose un plan d’action personnalisé. Aucun prompt complexe requis.

Deuxième cas : En pleine conversation sur un nouveau projet, vous mentionnez vouloir appliquer “la même approche que pour le client Dupont”. Nova effectue immédiatement une recherche vectorisée dans votre historique, retrouve la méthodologie utilisée il y a six mois, et l’adapte au contexte actuel. L’efficacité d’un expert qui n’oublie jamais rien.

Elle pourra aussi créer un prompt personnalisé, avec des déclencheurs personnalisés, qu’elle stockera immédiatement dans votre base de données, pour retrouver la méthode de travail, plus tard, quand vous en exprimerez le besoin.

Plus besoin de répéter, vous faites ça naturellement (“Nova, fais la compta stp”).

L’avenir appartient au context engineering maîtrisé

Révélation finale : Dans un monde où tout le monde se concentre sur la puissance des modèles IA, les vrais gains de productivité viennent de l’évolution des modèles, mais aussi du context engineering. Nous l’avons prouvé avec Nova-Mind.

Une IA qui comprend votre contexte, qui sait où chercher l’information pertinente, et qui apprend de vos interactions n’est plus un assistant - c’est un véritable partenaire stratégique.

Notre conviction ? L’avenir de l’IA ne se joue pas dans la course aux tokens, mais dans l’intelligence contextuelle. Et sur ce terrain, Nova-Mind a plusieurs longueurs d’avance.

Prêt à découvrir ce que peut accomplir une IA qui vous comprend vraiment ? Testez Nova-Mind et ressentez la différence.