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Loop Engineering pour les Product Managers : la compétence de demain n'est pas le prompt
La prochaine compétence des Product Managers n'est pas le prompt engineering mais la conception de boucles : signal produit hebdomadaire, evals comme tests unitaires, et un dépôt versionné comme mémoire du produit.
Pourquoi le Prompt Engineering est mort (Vive le Loop Engineering)
Le prompt engineering optimise une exécution unique ; le Loop Engineering optimise un système qui s'améliore à chaque tour. Pourquoi le paradigme bascule, et ce qui survit de l'art du prompt.
Le Compound externalisé : quand la capitalisation devient un bien commun vérifié
À cette seconde, des milliers d'agents résolvent le même bug, chacun de son côté, puis l'oublient : l'« Ephemeral Intelligence Gap ». Quand la capitalisation du SDLC sort des murs, la rareté se déplace — générer est bon marché, vérifier en production ne l'est pas.
Compound-1 & Compound-2 : les deux phases où le SDLC piloté par l'IA apprend
Un bug vu deux fois n'est pas un bug, c'est un trou dans le système. Comment le SDLC SFEIR transforme chaque cycle en capital : deux phases de capitalisation — leçons statiques avant livraison, leçons runtime en prod — rechargées au plan suivant. − 30 % d'itérations après 10 cycles.
Votre vélocité de dev a triplé. Votre coût total, personne ne sait s'il monte ou descend.
La vélocité de vos équipes a triplé, mais vous enrichissez-vous à chaque feature ? Le bon indicateur n'est pas la vitesse, c'est le TCO. Dette cachée du vibe coding (Low CapEx / High OpEx) contre investissement agentic amortissable. Le vibe coding finit 3 à 10× plus cher par feature.
Le budget de tokens du contexte : un actif, pas une dépense
La facture IA explose ? Le vrai levier n'est pas de couper les tokens — c'est de comprendre que le contexte est un actif capitalisable, pas une dépense Opex. ROI ×5, architecture Hot/Warm/Cold, prompt caching : le cadre de décision du DSI.
Le contexte de vos agents IA est une surface d'attaque
Le contexte des agents IA est à la fois leur carburant opérationnel et leur principale surface d'attaque. Injection de contexte, exfiltration via la Knowledge Base, empoisonnement de la Hot Memory : trois vecteurs distincts, cinq leviers de gouvernance concrets.
Context engineering vs RAG, fine-tuning et MCP : le guide de décision
RAG, fine-tuning, MCP, context engineering : ces quatre approches répondent à quatre problèmes distincts. Un guide de décision pour savoir quoi choisir, quand, et dans quel ordre les combiner.
Le problème que personne n'a nommé : comment dix agents peuvent ignorer ce qu'un seul sait déjà
Warm Memory, compaction du contexte, tool clearing : le guide architectural du context engineering multi-agents pour les équipes qui déploient des systèmes agentiques en production.
Pourquoi le temps passé et les ETP sont des indicateurs obsolètes
Avec l'IA générative, le volume de code n'est plus corrélé à l'effort humain. Mesurer la valeur au temps passé revient à pénaliser l'efficacité. Il est temps de passer à l'engagement de résultats.
Architecture 3-Tier du contexte : Hot, Warm et Cold Memory
Le paradoxe du prompt vide : quand 80 % du travail se fait avant d'écrire Une étude portant sur 283 sessions de travail avec des agents IA révèle un chiffre qui devrait faire réfléchir tout architecte logiciel : l'infrastructure contextuelle représente désormais 24,2 % de la doc...
Le CDLC : traiter le contexte comme une dépendance logicielle
Le paradoxe du prompt vide : quand 80 % du travail se passe avant d'écrire Vous avez probablement déjà vécu cette situation : un développeur passe une heure à peaufiner un prompt, obtient un résultat médiocre, reformule, recommence, et finit par se demander si l'IA tient vraimen...
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