Alors que les organisations déploient des agents d’IA à l’échelle, l’ingénierie du contexte est la clé pour les rendre fiables dans les environnements d’entreprise.
Les récentes avancées en matière d’IA ont donné lieu à un récit selon lequel les agents d’IA remplaceraient les applications SaaS traditionnelles – gérant de manière autonome les flux de travail de l’entreprise, tout en comprimant des catégories entières de logiciels. Mais si les agents d’IA sont rapidement déployés dans les entreprises, cette perception ne prend pas en compte la manière dont les systèmes d’entreprise fonctionnent réellement.
L’IA ne remplace pas les données, l’infrastructure et les systèmes opérationnels sous-jacents dont dépendent les entreprises. Elle dépend intrinsèquement du contexte. Bien que les modèles soient de plus en plus performants, les systèmes d’IA n’ont d’efficacité que grâce au contexte et aux données qui leur sont fournis. Sans la pertinence et la base opérationnelle appropriées, l’IA peut mal exécuter les tâches et générer des hallucinations, des résultats qui semblent plausibles mais sont incomplets, trompeurs ou carrément erronés.
Le risque est majeur. Les erreurs peuvent rapidement se propager à travers les opérations : un modèle de risque de crédit mal jugé pourrait approuver des transactions frauduleuses, exposant l’entreprise à des pertes financières et à un examen réglementaire. Les agents d’IA dans la santé pourraient suivre des recommandations qui enfreindraient les règles de confidentialité voire même donner des conseils médicaux néfastes. Même les décisions stratégiques, comme l’approvisionnement de la supply chain, peuvent déraper si les modèles prédictifs interprètent mal les tendances du marché, entraînant des pertes de revenus, un gaspillage de ressources et portant atteinte à l’image de l’entreprise.
Les risques associés à une IA sans contexte renforcent l’importance de la surveillance humaine et d’un déploiement réfléchi. Les systèmes d’IA ont des besoins au-delà de la simple capacité brute des modèles. Ils exigent un environnement qui favorise la pertinence, assure l’alignement opérationnel et maintient la gouvernance.
Pour y remédier, les organisations doivent examiner attentivement la façon dont elles préparent l’IA à travailler et l’aident à performer au mieux. Pour beaucoup, la solution réside dans une approche connue sous le nom de “context engineering”.
Ce qui manque réellement aux agents d’IA
Le context engineering consiste à donner aux agents d’IA ce dont ils ont besoin pour fonctionner de manière fiable dans des environnements d’entreprise réels. Selon les analystes de Gartner, cette notion englobe« la conception et la structuration des données, des flux de travail et de l’environnement pertinents afin que les systèmes d’IA puissent comprendre l’intention, prendre de meilleures décisions et fournir des résultats contextuels et alignés sur l’entreprise ».
Considérez un agent d’IA dédié au support client gérant un litige de facturation. Pour que sa réponse soit utile, il a besoin d’accéder à l’historique du compte du client, à l’ensemble des transactions récentes, à la documentation du produit et à la politique de remboursement actuelle de l’entreprise. Et ce, tout à la fois, et dans le bon ordre de priorités. Sans ce contexte élaboré, même un modèle très performant produira des réponses qui sont, au mieux, génériques ; au pire, trompeuses.
De nombreux agents d’IA disposent aujourd’hui de modèles puissants mais manquent d’un accès constant au contexte opérationnel. Ils ne remplacent pas les plateformes, les magasins de données ou les systèmes opérationnels sous-jacents sur lesquels les entreprises comptent ; ils se situent au-dessus d’eux et ne sont aussi bons que le contexte que ces systèmes fournissent.
Résoudre le manque d’informations contextualisées nécessite une plateforme capable d’unifier les données structurées et non structurées, de repérer et exploiter les signaux les plus pertinents à travers les systèmes, et de donner aux équipes une visibilité sur la façon dont les résultats sont générés afin qu’ils puissent identifier les lacunes et itérer avec confiance. Les organisations qui mettent en œuvre efficacement le context engineering peuvent éviter une grande partie des frictions causées par la gestion de plusieurs outils. Et garantir que les agents d’IA fonctionnent de manière fiable dans des environnements complexes et réels.
En bref, le context engineering s’étend à chaque couche de la pile technologique. Grâce à lui, l’IA devient une couche puissante et fiable, par-dessus les systèmes d’entreprise existants. Mais elle n’est, en aucun cas, un remplacement des systèmes existants
Avec le bon contexte, l’IA propulsera toute votre organisation
Le context engineering ne consiste pas seulement à réduire les hallucinations ou à augmenter la fiabilité, bien que cela compte. Bien fait, il permet aux développeurs de construire des flux de travail d’IA complexes et multi-étapes, d’adapter les agents à des domaines spécifiques (médical, juridique, services financiers) et de garantir que les résultats répondent aux exigences en matière de ton, de style de raisonnement et de conformité.
Il confère également un rôle vital aux humains et à leurs interventions. La pertinence et le contexte ne sont pas statiques. Ils évoluent à mesure que les conditions commerciales, les réglementations et les besoins des utilisateurs changent. C’est pourquoi les acteurs de l’IA ont besoin de boucles de rétroaction, de surveillance et d’une supervision humaine, afin que les agents puissent s’adapter, maintenir la conformité et continuer à apporter de la valeur.
Avec le bon contexte, vous améliorerez plus que les résultats de l’IA. Vous renforcerez les décisions, l’efficacité et la résilience des personnes et des équipes qui travaillent à ses côtés, sans remplacer les systèmes fondamentaux qui les soutiennent.
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Par Yannick Fhima – Head of Solutions Architecture EMEA chez Elastic
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