Qu'est-ce que le context engineering de l'IA ?

Le secteur est passé de prompts de base aux pipelines de contexte complexes. Jusqu'à présent, les analystes passaient des heures à modifier quelques phrases dans une zone de conversation pour obtenir un meilleur rapport. Aujourd'hui, nous créons des systèmes qui collectent, filtrent et structurent automatiquement les données avant que l'IA ne les voie. Nous sommes passés des saisies de texte manuelles à une infrastructure automatisée comme Agent Platform et le protocole MCP (Model Context Protocol).

Les jetons sont les unités de base de la mémoire et du coût d'une IA. Vous pouvez les considérer comme la "RAM" d'un grand modèle de langage. Actuellement, des modèles comme Gemini 3.1 ont étendu leurs fenêtres de contexte à 1 à 2 millions de jetons. Cette capacité massive change la façon dont nous concevons les logiciels. Au lieu d'essayer de condenser les informations dans un espace restreint, nous pouvons désormais fournir d'une traite des codebases entiers, des vidéos d'une heure ou des milliers de lignes de données BigQuery.

Jusqu'à présent, les développeurs devaient fortement réduire ou "élaguer" les données pour réaliser des économies, ce qui entraînait souvent une perte d'informations. Désormais, avec la mise en cache du contexte dans Agent Platform, nous pouvons stocker de grandes quantités de données dans la mémoire active du modèle, tout en bénéficiant d'une réduction des coûts de 90 %. Le modèle reste ainsi rapide et économique, tout en s'appuyant sur de vastes quantités d'informations générales réutilisables.