Ingénierie contextuelle vs ingénierie rapide : un guide pour l'interaction avec l'IA

La révolution de l'IA est née d'un constat simple : la façon dont on pose des questions est importante. Ingénieurs et utilisateurs ont découvert que des invites soigneusement conçues pouvaient libérer des capacités remarquables dans les modèles linguistiques, transformant des réponses génériques en réponses pertinentes et utiles. Cette pratique, connue sous le nom de ingénierie rapide, a dominé la conversation autour de l'optimisation de l'IA tout au long de 2023 et début 2024.

Mais un phénomène intéressant se produit. À mesure que les systèmes d'IA mûrissent et prennent en charge des tâches plus complexes, nous découvrons que même les messages les plus précis ont leurs limites. C'est là qu'intervient l'ingénierie contextuelle : un changement fondamental dans notre façon de concevoir l'interaction avec l'IA.

Comprendre l'ingénierie rapide

Pour comprendre où nous allons, nous devons prendre conscience d'où nous venons. L'ingénierie rapide est née d'une observation simple : les modèles d'IA réagissent différemment. selon la façon dont vous formulez votre demande.

Considérez ces deux approches :

• Invite de base: « Écrire sur les chiens »
• Invite conçue: « Assumez le rôle d'un vétérinaire avec 20 ans d'expérience et rédigez un guide complet sur les soins aux chiens âgés, y compris les considérations de santé, les besoins alimentaires et les recommandations d'exercice, en utilisant un ton chaleureux et accessible adapté aux propriétaires d'animaux. »

La deuxième approche produit généralement des résultats bien supérieurs, car elle fournit un contexte clair, des exigences spécifiques et des paramètres définis. Cette découverte a déclenché une sorte de ruée vers l'or. Soudain, des « ingénieurs prompts » ont émergé, les marchés prompts ont prospéré, et chacun s'est mis en quête de la formule parfaite pour que l'IA fasse exactement ce qu'il voulait.

L'émergence de l'ingénierie contextuelle

À mesure que les organisations ont commencé à déployer l'IA pour des applications exigeantes, des failles sont apparues dans l'approche basée uniquement sur des questions-réponses. Les équipes élaboraient des questions brillantes, mais leurs assistants IA peinaient encore à réaliser des tâches apparemment simples. Le problème ne résidait pas dans la qualité des questions, mais dans le fait que l'IA manquait du contexte plus large dont un humain disposerait dans la même situation.

Imaginez demander à un nouvel employé de gérer une réclamation client. Vous pourriez lui fournir le meilleur script possible, mais sans accès à l'historique du client, aux politiques de l'entreprise, aux informations sur les produits et aux interactions précédentes, il aurait encore du mal à fournir une aide pertinente. C'est précisément cette limitation que l'ingénierie contextuelle comble.

L'ingénierie contextuelle représente un changement de paradigme : de l'optimisation de ce que nous disons à l'IA à l'optimisation de ce que l'IA comprend lorsque nous le disons. Il s'agit de créer des systèmes dynamiques qui fournissent automatiquement aux modèles d'IA toutes les informations pertinentes dont ils ont besoin pour mener à bien leurs tâches.

Graphique de Philipp Schmid (Google DeepMind)

Une histoire de deux approches

La distinction devient plus claire à l'aide d'un exemple. Imaginons que vous construisiez un assistant IA pour une clinique médicale.

L'approche d'ingénierie rapide : Vous passez des semaines à peaufiner des messages comme : « Vous êtes assistant(e) médical(e). Lorsque les patients prennent rendez-vous, vérifiez toujours les disponibilités, confirmez leur assurance et donnez des instructions de préparation… »

Cela fonctionne plutôt bien jusqu'à ce que la complexité du monde réel apparaisse. Un patient appelle et dit : « Je dois consulter le Dr Johnson pour mon problème actuel. » L'IA, manquant de contexte plus large, doit entamer un va-et-vient fastidieux : « Quel problème actuel ? Quand avez-vous consulté pour la dernière fois ? Quel Dr Johnson ? Nous en avons trois ? »

L'approche de l'ingénierie du contexte : Lorsque le même patient mentionne son « problème en cours », le système a déjà accès à :

• Leurs antécédents médicaux
• Rendez-vous précédents
• Information sur l'assurance
• Le Dr Johnson qu'ils ont déjà vu auparavant

Il peut immédiatement répondre : « Je vois que vous consultez le Dr Johnson en cardiologie pour vos suivis d’hypertension. Elle a des disponibilités le mardi à 2 h ou le jeudi à 10 h. Quel est le rendez-vous qui vous convient le mieux ? »

La magie ne réside pas dans une invite plus intelligente, mais dans la capacité du système à collecter et à présenter de manière dynamique des informations pertinentes provenant de plusieurs sources au moment exact où elles sont nécessaires.

Comprendre les couches de contexte

La difficulté de l'ingénierie contextuelle réside dans le fait qu'elle n'est pas monolithique. Elle est composée de plusieurs couches, chacune servant des objectifs différents :

• Contexte immédiat:La conversation en cours et la demande de l'utilisateur : ce qui se passe en ce moment.
• Contexte historique: Interactions passées, préférences et modèles qui influencent les besoins actuels. Cela inclut tout, des tickets d'assistance précédents aux préférences utilisateur établies.
• Contexte environnemental: Des facteurs externes tels que l’heure de la journée, l’emplacement de l’utilisateur ou les événements actuels qui peuvent influencer l’interaction.
• Contexte du domaine:Connaissances, règles et procédures spécialisées pertinentes à la tâche ou au secteur spécifique.

La gestion de ces couches nécessite une orchestration sophistiquée. Le système doit déterminer quelles informations sont pertinentes, comment hiérarchiser les données contradictoires, quand mettre à jour les informations stockées et comment présenter le tout au modèle d'IA de manière à améliorer sa prise de décision plutôt qu'à la surcharger.

Alex McFarland/Unite AI

Pourquoi l'ingénierie contextuelle est importante aujourd'hui

Plusieurs facteurs convergents ont rendu l’ingénierie du contexte non seulement utile, mais essentielle :

Premièrement, les applications d'IA sont devenues considérablement plus complexes. Nous ne nous contentons plus de chatbots répondant à des questions simples. Agents d'IA Gérer des flux de travail en plusieurs étapes, prendre des décisions basées sur des critères complexes et interagir avec plusieurs systèmes. Ces applications sophistiquées ne peuvent tout simplement pas fonctionner efficacement avec les seules invites.

Deuxièmement, les attentes des utilisateurs ont explosé. Ils attendent désormais de l'IA qu'elle comprenne le contexte comme le ferait un assistant humain compétent. Ils veulent une IA qui se souvient des conversations précédentes, comprenne leurs préférences et puisse accéder aux informations pertinentes sans qu'on leur dise explicitement où chercher.

Troisièmement, le coût de l'échec a augmenté. Lorsque l'IA était principalement utilisée pour l'écriture créative ou les conversations informelles, les erreurs étaient peu fréquentes. Aujourd'hui, l'IA gère le service client, la planification médicale, l'analyse financière et d'autres tâches critiques, et les erreurs ont de réelles conséquences.

Les principes fondamentaux de l'ingénierie contextuelle

Par essais et erreurs, la communauté de l’IA a identifié plusieurs principes fondamentaux qui guident une ingénierie contextuelle efficace :

1. Assemblage dynamique d'informations

Le contexte doit s'adapter aux besoins du moment. Un client qui pose des questions sur la livraison a besoin d'un contexte différent de celui qui pose des questions sur les retours, même s'il s'agit de la même personne. Les bons systèmes d'ingénierie contextuelle reconnaissent ces changements et s'adaptent en conséquence.

2. Filtrage et priorisation intelligents

Toutes les informations ne sont pas utiles. En fait, trop de contexte peut être aussi problématique que trop peu. Pour être efficaces, les systèmes doivent :

• Sélectionnez uniquement les informations pertinentes
• Organisez-le dans une hiérarchie utile
• Supprimer les données obsolètes ou contradictoires
• Présentez-le dans un format que l'IA peut traiter efficacement

3. Apprentissage continu et adaptation

Les systèmes contextuels doivent s'améliorer au fil du temps. Ils doivent tirer les leçons des interactions réussies, identifier les lacunes d'information et s'adapter à l'évolution des tendances. Cela permet d'affiner les informations fournies et leur calendrier de diffusion.

4. Intégration transparente

La meilleure ingénierie contextuelle est invisible. Les utilisateurs ne devraient pas avoir à y penser ni à la gérer. Ils devraient simplement bénéficier d'une IA remarquablement compétente et utile.

Les pièges courants et comment les éviter

À mesure que les équipes mettent en œuvre l’ingénierie contextuelle, plusieurs défis émergent généralement :

• Surcharge de contexteLes équipes enthousiastes ont souvent tendance à fournir trop de contexte, ce qui ralentit les réponses et perturbe le comportement de l'IA. La solution réside dans une priorisation rigoureuse : n'inclure que ce qui sert directement la tâche en cours.
• Informations obsolètesUn contexte qui n'est pas mis à jour régulièrement peut être pire que l'absence totale de contexte. Les systèmes ont besoin de politiques claires pour l'actualisation et la validation des informations.
• Conflits de contexte:Lorsque différentes sources fournissent des informations contradictoires, les modèles d'IA peinent à fonctionner. Une bonne ingénierie contextuelle comprend des mécanismes de résolution des conflits et des hiérarchies de confiance claires.
• Questions de confidentialité: Plus de contexte implique souvent plus de données sensibles. Les systèmes doivent trouver le juste équilibre entre un contexte complet, des protections de la vie privée et une gouvernance des données adéquates.

Perspectives d'avenir : l'avenir de l'interaction avec l'IA

Ce changement a de profondes implications. À mesure que l'ingénierie contextuelle mûrira, nous verrons :

• Une IA qui apprend véritablement de chaque interaction
• Des systèmes qui anticipent les besoins avant qu'ils ne soient exprimés
• Transferts transparents entre différents agents d'IA
• Une intégration qui donne à l’IA l’impression d’être une extension naturelle des capacités humaines

Les organisations qui investissent aujourd’hui dans l’ingénierie contextuelle posent les bases de systèmes d’IA qui ne se contenteront pas de répondre à des questions : elles deviendront de véritables partenaires dans des travaux complexes.

Points clés à retenir pour différents publics

• Pour les développeursL'ingénierie contextuelle exige de penser au-delà des fonctionnalités individuelles et de concevoir des systèmes complets. Il ne suffit pas d'optimiser les invites ; il faut également structurer les flux d'informations, concevoir des systèmes de stockage et créer des mécanismes de récupération intelligents.
• Pour les chefs d'entrepriseLors de l'évaluation des solutions d'IA, ne vous limitez pas aux démonstrations impressionnantes. Demandez-vous comment le système gère le contexte au fil du temps, d'une session à l'autre et entre différents utilisateurs. Les avantages concurrentiels les plus durables proviendront d'une ingénierie contextuelle supérieure, et pas seulement de meilleures invites.
• Pour les utilisateurs finauxComprendre l'ingénierie contextuelle permet de définir des attentes appropriées. Lorsque l'IA semble « savoir » simplement ce dont vous avez besoin, appréciez les systèmes sophistiqués qui fonctionnent en coulisses. En cas d'échec, reconnaissez que la limite pourrait être le contexte, et non l'intelligence.

En résumé

L'évolution de l'ingénierie rapide vers l'ingénierie contextuelle reflète la maturation plus large de l'IA. Tout comme les premiers sites web sont passés de pages statiques à des applications dynamiques, l'IA évolue de simples répondeurs intelligents vers des systèmes intelligents qui comprennent et s'adaptent véritablement à nos besoins.

L'ingénierie contextuelle nous a donné la clé pour libérer le potentiel de l'IA. L'ingénierie contextuelle construit l'infrastructure complète qui rend l'IA véritablement utile dans des scénarios complexes et concrets. À mesure que nous poursuivons cette aventure, la réussite appartiendra à ceux qui comprendront que l'avenir de l'IA ne se résume pas à poser de meilleures questions, mais à construire des systèmes qui comprennent parfaitement le contexte complet de nos besoins.

L'invite n'était qu'un début. Le contexte est l'avenir.

FAQ (Ingénierie du contexte)

Comment l’ingénierie contextuelle s’étend-elle au-delà de l’ingénierie rapide dans les systèmes d’IA ?

L'ingénierie contextuelle crée des écosystèmes d'information entiers qui fournissent dynamiquement à l'IA des données, des outils et de la mémoire pertinents, tandis que l'ingénierie rapide se concentre uniquement sur l'optimisation de la formulation des instructions.

Pourquoi la qualité du contexte est-elle plus cruciale que la conception rapide à elle seule ?

Même les invites parfaitement conçues échouent lorsque l’IA manque d’informations contextuelles essentielles, comme demander à un nouvel employé de gérer des tâches complexes sans accès aux systèmes de l’entreprise, aux politiques ou à l’historique des clients.

Quels sont les éléments clés impliqués dans une ingénierie contextuelle efficace ?

L'ingénierie de contexte efficace combine les instructions système, l'historique des conversations, la mémoire à long terme, la récupération de données en temps réel (RAG), les définitions d'outils, les sorties structurées et les états de flux de travail dans une architecture d'information cohérente.

Comment les systèmes de contexte dynamique pourraient-ils améliorer la fiabilité et les taux de réussite des agents d’IA ?

Les systèmes de contexte dynamique préviennent les échecs courants en fournissant automatiquement des informations pertinentes à chaque point de décision, réduisant ainsi les hallucinations et permettant à l'IA de gérer des tâches complexes en plusieurs étapes que les invites statiques seules ne peuvent pas prendre en charge.

De quelle manière la structuration et la conservation des informations impactent-elles les performances des tâches de l’IA ?

Un contexte bien structuré élimine la surcharge d'informations et les conflits, permettant à l'IA d'accéder rapidement et précisément à ce qui est nécessaire tout en filtrant le bruit, améliorant considérablement la précision de la réponse et réduisant le temps de traitement.