Le domaine de l’IA générative évolue à un rythme effréné. Début 2023, le terme « prompt engineering » entrait dans le vocabulaire courant. La presse annonçait alors des salaires à six chiffres pour les spécialistes de la formulation de requêtes aux modèles de langage1.
Deux ans plus tard, c’est un nouveau terme qui apparaît : le « context engineering ». Entre-temps, les modèles de langage ont évolué. Leurs fenêtres de contexte se sont élargies (jusqu’à un million de tokens pour Gemini). Les premiers agents IA sont apparus, capables de simuler un raisonnement à plusieurs étapes, de rechercher des informations sur le web, d’exécuter du code ou encore d’utiliser des outils.
Le prompt engineering reste primordial. Le dossier publié par Véronique Mesguich dans les deux numéros précédents de NETSOURCES (Le prompt, un art pour la veille stratégique et la recherche d’information . Netsources , no 178 & 179 ) en présente les fondamentaux : savoir structurer une requête, guider le raisonnement du modèle, fournir des exemples pour orienter les réponses2. Ces techniques constituent la base de toute interaction efficace avec un modèle de langage.
Avec le développement des agents IA, un nouveau défi émerge : la complexité et la durée des tâches traitées augmentent rapidement (selon METR, cette durée doublerait tous les sept mois3). Dans ce contexte, le prompt est un levier parmi d’autres pour orienter les résultats. Instructions système, mémoire, documents, outils : tout ce qui alimente le modèle IA constitue son « contexte ». Savoir l’assembler, le structurer, le gérer devient un enjeu à part entière.
C’est l’objet du context engineering, qui englobe le prompt engineering . Cet article en explore les fondements : définition, composantes, illustrations dans les outils du quotidien, et perspectives pour les métiers intellectuels.
Qu’est-ce que le context engineering ?
Le terme a été popularisé en juin 2025 par Tobi Lütke, CEO de Shopify, avant d’être relayé et amplifié par Andrej Karpathy ( cf. Fig.1 ), figure influente du monde de l’IA et cofondateur d’OpenAI. Dans un tweet du 25 juin 2025, ce dernier définit le context engineering comme « l’art et la science de remplir la fenêtre de contexte avec exactement les bonnes informations pour la prochaine étape ».
