Du prompt à l’ingénierie contextuelle : ce que les vraies applications IA ont sous le capot

Article de Colin Bernet, CTO d'Araïko, Docteur Physicien des particules et Expert data science et IA.

Pourquoi les LLM ne se résument pas à quelques lignes de texte, et ce qu’il faut vraiment pour construire une application industrielle.

Le prompt, une illusion de simplicité

On associe souvent les LLM (Large Language Models) à l’usage quotidien qu’en font les particuliers : une courte phrase, une tâche bien définie, une réponse générée. Et ça marche plutôt bien.

Mais cette simplicité est trompeuse. Dans les applications industrielles, les LLM ne sont pas des boîtes magiques qui réagissent à une consigne. Ce sont des systèmes cognitifs qui nécessitent un environnement de travail riche, structuré et pertinent. C’est là qu’intervient l’ingénierie contextuelle.

Qu’est-ce que l’ingénierie contextuelle ?

L’ingénierie contextuelle consiste à préparer intelligemment tout ce que l’IA doit savoir pour bien exécuter une tâche. Cela va bien au-delà d’un prompt.

Elle implique :

• Une description précise de la tâche attendue,
• Des exemples ou des modèles de sortie (exemples de mails, de plans, de rapports),
• Des données externes récupérées dynamiquement, dans les documents de l'entreprise ou sur le web (RAG),
• Des outils que l’IA peut appeler (recherche, calcul, base de données),
• L’état du processus, l’historique, des règles métier, etc.

C’est à la fois une science (structurer l'information, gérer la mémoire, optimiser le coût de contexte) et un art (savoir doser, choisir le bon format, anticiper les raisonnements de l’IA).

Un équilibre délicat à maîtriser

Mettre trop peu d’informations dans le contexte, et le modèle n’a pas les éléments pour bien répondre.

En mettre trop ou de mauvaise qualité, et :

• les performances baissent,
• les coûts explosent (plus de tokens),
• et les résultats deviennent flous ou instables.

Le bon ingénieur IA n’est pas celui qui “prompt” bien. C’est celui qui sait structurer la pensée de l’IA comme on le ferait pour un collaborateur à qui on délègue une tâche complexe.

Une application LLM, c’est bien plus qu’un "prompt + réponse"

Construire une application LLM robuste et utile, c’est :

✔️  Découper le problème en étapes logiques et cohérentes
✔️ Composer dynamiquement la fenêtre contextuelle à chaque étape
✔️ Appeler les bons modèles, au bon moment, avec la bonne capacité
✔️ Gérer les interactions humaines (vérification, correction, réinjection)
✔️ Et aussi : sécurité, supervision, journalisation, évaluation, intégration aux outils existants...

C’est une architecture logicielle complète, pas un simple "ChatGPT avec une interface".

Des prompts aux agents : le vrai changement de paradigme

Avec les agents IA, la complexité monte encore d’un cran.

On ne demande plus à l’IA “rédige ce mail”. On lui confie un objectif, et elle :

• suit plusieurs étapes,
• récupère des infos,
• prend des décisions,
• interagit avec d’autres outils,
• s’auto-corrige si besoin.

L’ingénierie contextuelle devient alors un moteur d’orchestration intelligent. On ne donne plus d’ordres à un assistant. On met en musique un système autonome.

L’art subtil de parler à une IA

Ce travail demande aussi une certaine forme d’intuition. Il faut :

• comprendre comment le LLM “pense” (ou plutôt, infère),
• maîtriser ses biais cognitifs (ancrage, récence, surinterprétation…),
• utiliser les bons formats pour maximiser l’impact (tableaux, puces, JSON, markdown…),
• écrire pour une IA comme on écrit une notice pour un humain : claire, progressive, contextualisée.

En ce sens, l’ingénierie contextuelle est aussi une forme d’UX writing… pour machine.

Conclusion : sortons du mythe du “ChatGPT wrapper, et en particulier pour les utilisations industrielles !

Le terme “wrapper” sous-entend un simple emballage autour d’un modèle. Or, une vraie application LLM est un système d’ingénierie avancé, où chaque interaction est le fruit de choix techniques, ergonomiques et cognitifs.

La valeur ne se joue pas dans le prompt.

Elle se joue dans la capacité à orchestrer, structurer et faire évoluer un dialogue intelligent entre une IA et un métier.

Les entreprises qui l’ont compris prennent une longueur d’avance.