L'ingénierie contextuelle fonctionne-t-elle en marketing ?

L'ingénierie des prompts et le codage vibratoire. Deux termes très répandus en ligne. L'un consiste à formuler vos questions de manière à obtenir la réponse parfaite des modèles d'IA. L'autre permet aux personnes, principalement non-développeurs, de créer des fonctions sans écrire une seule ligne de code.

Maintenant, nous avons un troisième terme - l'ingénierie contextuelle.

L'ingénierie contextuelle est le sur-ensemble de l'ingénierie des prompts. Une méthodologie où vous construisez des systèmes pour les modèles de langage large (LLMs) qui donnent à vos agents d'IA les bonnes informations et outils, dans le bon format, pour qu'ils puissent accomplir une tâche.

Peu importe sa complexité.

Puisque l'ingénierie contextuelle fonctionne en synchronisant les données, la mémoire, les outils et l'intention de l'utilisateur, c'est un moyen sûr d'obtenir des résultats qui comptent vraiment, et plus la qualité du contexte est bonne, meilleures sont les performances. Actuellement, elle est utilisée pour créer des assistants de codage IA et des chatbots de service qui accélèrent le développement de produits et le service client.

Mais qu'en est-il de l'ingénierie contextuelle dans le marketing - comment cela fonctionne-t-il ? Dans cet article, vous trouverez les réponses à cette question et apprendrez comment les marketeurs peuvent l'utiliser pour réduire la charge de travail et obtenir une personnalisation à grande échelle.

Qu'est-ce que l'ingénierie contextuelle ?

Bien que relativement nouvelle, l'ingénierie contextuelle est ancrée dans les principes de gestion du flux d'informations pour les systèmes d'IA. Ce n'est rien d'autre que la pratique d'alimenter un modèle d'IA avec tout ce dont il a besoin, que ce soit des données, des outils ou des instructions, pour qu'il puisse faire son travail de manière fiable, à chaque fois.

Voici un tweet d'Andrej Karpathy, ancien membre de l'équipe fondatrice d'OpenAI, sur la nature de l'ingénierie contextuelle :

"Les gens associent les prompts aux brèves descriptions de tâches que vous donneriez à un LLM dans votre utilisation quotidienne. Alors que dans chaque application LLM de niveau industriel, l'ingénierie contextuelle est l'art et la science délicate de remplir la fenêtre de contexte avec exactement les bonnes informations pour l'étape suivante."

Ce n'est pas comme le prompt engineering, où vous tapez une commande. Après tout, un seul prompt ne peut vous mener que jusqu'à un certain point. Car que se passe-t-il lorsque l'IA doit se rappeler des conversations passées, extraire des données utilisateur, résumer des discussions antérieures, puis écrire un e-mail personnalisé à un utilisateur ?

Pas en parties, mais en un seul flux de travail ?

C'est pour cela que l'ingénierie contextuelle est conçue. Elle déplace le récit des conceptions centrées sur les prompts vers des systèmes holistiques qui donnent aux modèles LLM un "cerveau externe" – complet avec contexte structuré, journaux de conversation, stockages de documents, APIs et données en temps réel.

Comment fonctionne l'ingénierie contextuelle ?

Commençons par ce que signifie le "contexte" dans l'ingénierie contextuelle. Le contexte est tout ce à quoi les modèles d'IA se réfèrent avant de générer une sortie. Et ce ne sont pas seulement les requêtes de l'utilisateur ; cela inclut également les prompts système sur la façon dont l'agent doit se comporter, ainsi que les enregistrements d'interaction utilisateur, les données récupérées à la demande, et les outils que le modèle peut utiliser.

Avec le bon contexte, un LLM sans état est transformé en un agent qui semble "se souvenir", "comprendre" et "agir" selon vos directives.

Cela dit, voici les composants essentiels du "contexte" dans l'ingénierie contextuelle :

• Prompt système : Définit le rôle, les règles et la voix de l'agent ("Vous êtes un assistant marketing...").
• Prompt utilisateur : La demande ou tâche immédiate de l'utilisateur.
• Mémoire à court terme : Un résumé ou historique de la conversation en cours.
• Mémoire à long terme : Préférences utilisateur, archives de projets et historiques des conversations passées stockés dans une base de connaissances externe.
• Génération Augmentée par Récupération (RAG) : Récupération dynamique de documents externes, bases de données ou APIs pour fournir des faits actualisés.
• Outils et définitions disponibles : Un catalogue de fonctions appelables (APIs, exécuteurs de code, analyseurs de documents) avec noms et descriptions.
• Sortie structurée : Formats prédéfinis (JSON, tableaux ou modèles markdown) guidant la forme de réponse du modèle.
• Métadonnées : Indices contextuels comme l'horodatage, la localisation de l'utilisateur ou le type d'appareil.

Voici comment ces éléments s'assemblent. D'abord, le prompt système instruit l'assistant AI sur son comportement. Ensuite, l'utilisateur pose une question. Cela déclenche un processus de récupération de données qui extrait les informations pertinentes, tandis que la mémoire fournit à la fois le résumé de la conversation actuelle et les préférences passées de l'utilisateur.

Nous avons également le catalogue d'outils en attente. Par exemple, des APIs pour envoyer des emails, des bases de données pour interroger les dossiers clients, ou des analyseurs pour extraire le contenu PDF.

Tous ces composants fusionnent en un "bundle contextuel" que le modèle consomme en un seul appel. Le LLM traite tout — l'historique des conversations, les données externes et les instructions d'outils — comme un ensemble unifié. Il produit ensuite une sortie qui s'aligne parfaitement avec le schéma défini, que ce soit un brouillon d'email marketing ou un tableau récapitulatif de produit.

Une fois qu'il génère une réponse, une boucle de rétroaction s'enclenche. Si la réponse nécessite des ajustements, vous pouvez affiner les composants du contexte. Au fil du temps, ce réglage itératif garantit que chaque bundle contextuel devient plus précis et finement adapté aux besoins de l'utilisateur.

Alors, pourquoi l'ingénierie contextuelle est-elle importante de nos jours ?

Les LLMs, tels que nous les connaissons, ne conservent rien d'une interaction à l'autre. Ils commencent presque toujours chaque nouvelle conversation sans mémoire des événements passés.

Une IA agentique ne peut pas naviguer qui est l'utilisateur ou ce que la tâche exige sans un cadre clair pour fournir un contexte pertinent. Au lieu de cela, elle s'égare, recycle des erreurs, ou fait simplement une supposition. L'ingénierie contextuelle comble ces lacunes en assemblant tout ce dont le modèle a besoin en une seule unité bien structurée.

Avec les bundles contextuels, vous éliminez les quatre échecs majeurs associés aux LLMs : les hallucinations, l'absence d'état, les réponses génériques et les réponses obsolètes.

• Hallucinations puisque les sorties sont basées sur des données réelles.
• Absence d'état car vous construisez des systèmes de mémoire à court et long terme.
• Réponses génériques grâce aux préférences utilisateur et aux données d'interaction passées.
• Réponses obsolètes grâce aux documents ou flux API à jour.

Généralement, un agent AI échoue non pas parce qu'il n'a pas les bonnes données ou outils pour faire le travail, mais parce que le LLM sur lequel il fonctionne se trompe. C'est largement dû au fait que les LLMs ne reçoivent pas le bon contexte pour générer une bonne réponse.

Soit le contexte est manquant, soit il est mal formaté.

Et même les meilleurs modèles n'aideront pas si la qualité du contexte est médiocre. Donc, à mesure que vos flux de travail AI deviennent plus complexes, suivre les meilleures pratiques, comme définir un schéma clair ou étiqueter les sources de données, garantit que votre agent a toujours les informations correctes dans le bon format.

En concevant le contexte, en décidant exactement ce que l'agent "voit", comment il le voit et dans quel ordre, vous transformez un générateur de texte à invite unique en un assistant fiable à plusieurs étapes. Le meilleur dans tout ça ? Il suit vos règles et apprend de ses erreurs passées.

Ingénierie Contextuelle vs. Ingénierie de Prompts

Vous pensez peut-être : "L'ingénierie contextuelle n'est-elle pas simplement de l'ingénierie de prompts sophistiquée ?" Pas vraiment. L'ingénierie de prompts consiste à choisir les bonnes phrases, mots-clés et structures de phrases pour obtenir la meilleure réponse possible d'un LLM.

Pourtant, à elle seule, cette méthode fonctionne dans le vide : elle ne fournit aucune donnée supplémentaire au modèle, n'intègre pas d'instructions et ne se connecte pas à des outils externes. Elle ne fait qu'affiner une seule commande sans donner au modèle l'intelligence nécessaire pour résoudre des défis complexes.

En revanche, l'ingénierie contextuelle entremêle règles, documents, ensembles de données dynamiques et outils dans un seul cadre. En marketing, cela peut impliquer d'alimenter un LLM avec un catalogue de produits, des directives de marque et des données comportementales utilisateur, ainsi que des instructions claires sur le ton et le format.

Infographie de Dex Horthy, publiée sur X/Twitter.

Cela ne signifie pas que les prompts ne sont pas importants dans un système d'ingénierie contextuelle.

Créer des questions spécifiques aide les applications d'IA à naviguer correctement dans leur vaste base de connaissances. Mais les prompts ne sont qu'une partie d'un ensemble plus vaste. Lorsque vous construisez un agent IA capable de se souvenir des conversations précédentes, d'extraire des données externes ou de s'intégrer à un CRM, vous pratiquez l'ingénierie contextuelle.

Vos prompts guident les actions du modèle, mais le contexte fournit la "mémoire", les données et les règles du modèle.

Quatre Applications Majeures de l'Ingénierie Contextuelle

Selon Tobi Lutke, le PDG de Shopify, "[L'ingénierie contextuelle]... décrit mieux la compétence fondamentale (de l'ingénierie des prompts) : l'art de fournir tout le contexte nécessaire pour que la tâche soit plausiblement résolue par le LLM."

La méthode permet de construire des systèmes dynamiques qui peuvent non seulement accéder à des données externes mais aussi utiliser des outils externes pendant les conversations. Ils peuvent rechercher des documents, trouver des informations pertinentes via des APIs, et les inclure dans la fenêtre de contexte avec la question ou la tâche. Et plus vous les utilisez, mieux ils fonctionnent.

Ainsi, il n'est pas surprenant que l'ingénierie contextuelle puisse être utilisée à différentes fins, dont certaines sont présentées ci-dessous.

Assistants de codage IA

L'ingénierie contextuelle est au cœur des assistants de codage modernes. Windsurf et Cursor sont les meilleurs exemples dans ce cas, fusionnant le RAG avec un comportement de type agent pour interagir avec des bases de code hautement structurées et interconnectées.

Prenez une demande comme la refactorisation d'une fonction. Cela peut sembler être une simple réécriture de quelques lignes. Mais un assistant IA nécessite plus de contexte. Il doit savoir où cette fonction est utilisée dans la base de code, les types de données qu'elle gère, comment elle interagit avec les dépendances externes, et ce qui pourrait se briser si la logique change, même légèrement.

Les bons agents de codage sont conçus pour gérer cette complexité. Ils s'adaptent à votre style de codage, maintiennent une conscience de la structure du projet et des relations entre fichiers, et suivent les commits récents pour développer une mémoire de travail du système.

Gestion des connaissances

Pour les entreprises qui emploient des systèmes agentiques en interne, l'ingénierie contextuelle rassemble des silos de données fragmentés – enregistrements CRM, tickets Jira, wikis internes, et plus – pour fournir des réponses à jour sans submerger ses homologues humains.

Ces systèmes résument automatiquement les historiques de session, récupèrent des documents pertinents à la volée, et appliquent des règles personnalisées pour que chaque réponse s'aligne sur les directives internes. En même temps, ils coordonnent la mémoire et le changement de tâches entre les départements, ainsi l'IA peut gérer des requêtes multicouches et à plusieurs étapes tout en répondant avec une seule réponse.

Chatbot(s) de service client

Dans le service client, l'ingénierie contextuelle peut être utilisée pour construire des chatbots intuitifs et des systèmes de conversation IA qui guident chaque interaction client.

Sachez qu'un chatbot basique fournit des réponses génériques, parfois avec des données obsolètes.

Cependant, l'ingénierie contextuelle transforme ces bots basiques en systèmes qui donnent un sentiment de familiarité.

Comme ils ont accès à une gamme de données, comme les transcriptions de support, les demandes de facturation, les statuts de compte utilisateur, les préférences et les documents produits, ils peuvent constamment fournir des informations personnalisées à l'utilisateur.

Ainsi, au final, vous avez des agents de support qui s'adressent à vous par votre nom, se souviennent de vos demandes précédentes et vérifient l'état de votre compte avant de recommander une solution.

Agents IA

Les agents IA autonomes sont la prochaine étape de l'ingénierie contextuelle. Ils vont au-delà des systèmes RAG de base et deviennent des entités dynamiques, orientées objectifs, capables de raisonner, planifier et agir.

Ces agents ne se contentent pas de répondre aux prompts ; ils résolvent des problèmes.

L'ingénierie contextuelle alimente leur capacité à gérer la mémoire, définir des objectifs et utiliser les bons outils, même pendant des sessions longues ou complexes. Par exemple, ils pourraient appeler une API marketing pour extraire des insights publicitaires ou connecter plusieurs outils pour compléter un workflow de campagne complet. Ils décident quels outils utiliser selon la tâche en temps réel.

Plutôt que de donner des réponses ponctuelles, ces agents s'adaptent aux situations changeantes et exécutent des tâches multi-étapes dans des contextes réels. Ils agissent comme des collègues numériques, repérant les problèmes et livrant des résultats avec une supervision humaine minimale.

Jusqu'à présent, nous avons couvert quatre cas d'utilisation de l'ingénierie contextuelle dans différents secteurs.

Alors, l'ingénierie contextuelle peut-elle être appliquée au marketing ? Absolument. Dans la section suivante, nous verrons comment elle transforme la prospection générique en expériences personnalisées qui génèrent réellement de l'engagement.

Contexte, Agents IA, et Flux de Travail Marketing

Il y a quelque temps, Christina J. Inge, professeure de marketing à l'Université Harvard, a présenté Delve AI dans son bulletin Marketing AI & Analytics News sur LinkedIn.

Pour commencer, elle a parlé de comment vous pouvez utiliser le logiciel pour créer des personas en utilisant les données de votre site web. Ce qui est intéressant, c'est le cas d'utilisation qu'elle a mentionné ensuite : alimenter les personas générés dans ChatGPT et lui demander de créer des calendriers de contenu, tester des stratégies de messagerie et simuler des réponses de groupes de discussion.

Ce n'est pas simplement un autre exemple d'expérimentation en automatisation ; c'est un exercice d'ingénierie contextuelle.

Ce type de fusion que vous voyez ici entre les personas et l'IA générative, où un outil alimente un autre en texte riche en données pour créer une stratégie marketing, c'est l'essence même de l'ingénierie contextuelle en marketing.

Lorsque cette approche est combinée avec des agents — entités IA autonomes capables d'utiliser des outils et de prendre des décisions avec une intervention humaine minimale — il devient possible d'automatiser de grandes parties de vos flux de travail marketing sans perdre la profondeur stratégique attendue d'une équipe dirigée par des humains.

Cela pourrait signifier gérer une campagne e-mail de bout en bout.

L'agent e-mail ne se contentera pas d'écrire des e-mails ; il segmentera votre audience, vérifiera votre calendrier, puisera dans votre CRM, s'adaptera aux promotions et mesurera l'engagement. Il utilisera tous les outils et points de données disponibles pour atteindre vos objectifs marketing.

Mais contrairement à un humain, il ne sera pas débordé en gérant des milliers de clients. Il n'oubliera pas les détails ni ne perdra le contexte.

Ce que l'ingénierie contextuelle signifie pour les spécialistes du marketing...

Cela signifie créer un agent marketing, ou un copilote, fonctionnant sur un système qui dispose du contexte pertinent : vos profils d'audience, données de performance des campagnes, ressources de marque, analyse concurrentielle, objectifs commerciaux, signaux du marché, et plus encore.

Ainsi, ce n'est pas qu'un simple générateur de texte générique mais un assistant dynamique et conscient du contexte.

L'ingénierie des prompts, c'est du passé. Les spécialistes du marketing doivent aller au-delà de l'utilisation superficielle d'outils comme ChatGPT et Claude, et augmenter l'engagement et les conversions avec l'ingénierie contextuelle.

Au lieu de considérer les données, les fonctions et les outils comme des composants isolés, vous devez construire un système interconnecté et holistique qui comprend : qui est le client, où il en est dans son parcours, ce que représente la marque, et comment les campagnes passées ont performé pour accomplir des tâches et prendre des décisions.

Une fois que vous avez terminé de construire le contexte, d'unifier les ressources, les outils, les données du marché, les règles et les KPI commerciaux, votre agent IA peut :

• Créer des supports marketing respectant la voix et les messages de la marque.
• Fournir du contenu personnalisé et des recommandations de produits basés sur l'historique de navigation et le comportement d'achat.
• Exploiter des données en temps réel comme la localisation ou la météo pour offrir des réductions ou des coupons.
• Automatiser les tâches marketing répétitives comme la capture de leads, les suivis et les flux de nurture.
• Prédire les besoins des utilisateurs et recommander le meilleur produit ou contenu suivant avant que l'utilisateur ne le demande.

Ces agents IA vous donnent la capacité de tout personnaliser à grande échelle et d'optimiser automatiquement vos plans marketing basés sur les données du marché en temps réel, avec une boucle de rétroaction réactive qui ne cesse de s'améliorer.

Les Problèmes de l'Ingénierie Contextuelle

Bien que l'ingénierie contextuelle offre de grands avantages, elle apporte également des défis qui nécessitent des solutions intelligentes pour bien fonctionner.

1. Empoisonnement du contexte

Lorsque l'AI hallucine ou interprète mal ses données d'entraînement, cette mauvaise réponse peut s'infiltrer dans son contexte. À partir de ce moment, le système peut continuer à citer ou à s'appuyer sur des détails erronés. Au fil du temps, ces erreurs s'accumulent et leur suppression devient fastidieuse.

Solution: Intégrer des contrôles de validation stricts et des stockages de contexte versionnés. Lorsque vous repérez un mauvais extrait, vous pouvez revenir en arrière ou remplacer uniquement ce fragment, sans tout effacer.

2. Distraction du contexte

Lorsque vous commencez à alimenter plus de données au modèle, des situations peuvent survenir où il commence à se concentrer sur l'historique accumulé. Au lieu de s'appuyer sur son entraînement, il boucle sur d'anciennes réponses.

Solution: Utiliser la synthèse et l'abstraction du contexte. Compresser périodiquement les longs historiques en résumés concis. Cela maintient l'AI concentrée sur les informations fraîches et pertinentes.

3. Confusion du contexte

Surcharger le contexte avec des informations supplémentaires peut conduire à des réponses confuses. Des données non pertinentes, comme des directives marketing lors de la rédaction d'un e-mail de support, peuvent faire dévier l'AI. Vous obtenez des réponses qui mélangent deux tâches ou plus.

Solution: Appliquer des filtres de contexte. Avant chaque appel, filtrer tous les documents ou descriptions d'outils non pertinents pour que le modèle ne "voie" que ce dont il a besoin pour cette tâche.

4. Conflit de contexte

Parfois, deux sources dans le contexte se contredisent, par exemple, deux versions d'une spécification de produit ou des prix obsolètes par rapport aux tarifs actuels. L'AI doit alors deviner à laquelle faire confiance, ce qui conduit à des réponses confuses.

Solution: Utiliser l'élagage du contexte. Scanner régulièrement les entrées obsolètes ou contradictoires et les supprimer. Cela maintient la "mémoire" cohérente et fiable.

Relever ces défis est la clé pour construire des flux de travail marketing efficaces et précis.

La Voie à Suivre

L'ingénierie contextuelle est l'une des compétences les plus essentielles à l'ère de l'IA. Elle a, très clairement, dépassé l'ingénierie des prompts traditionnelle, donnant à ses utilisateurs un avantage significatif sur ses concurrents.

Vous n'avez plus besoin d'un prompt parfait pour rédiger une copie publicitaire ; vous avez besoin d'un système intelligent qui gère et exécute des campagnes entières.

Avec l'ingénierie contextuelle et les agents IA, vous pouvez personnaliser le contenu à grande échelle, vous adapter aux préférences évolutives des clients et fournir des réponses spécifiques au domaine qui créent de la valeur pour la marque, sans aucune intervention manuelle.

Ce n'est pas un futur lointain. Avec l'ingénierie contextuelle, vous pouvez créer des flux de travail où les agents IA fonctionnent comme des assistants marketing. Ils connaissent vos clients, parlent le langage de votre marque et prennent des décisions basées sur les données.

Bien sûr, il y a toujours des personnes au centre, guidant l'agent et affinant les résultats de la campagne. Mais les tâches répétitives et contextuelles ? Elles peuvent maintenant être gérées par vos collègues alimentés par l'IA.

Et pour les spécialistes du marketing qui veulent avancer rapidement sans perdre en nuance, c'est une grande victoire.