Qu'est-ce que le contexte ?
L'IA agentique constitue la nouvelle vague de transformation fondamentale des entreprises. Les capacités d'IA passent de la simple génération de contenu ou de prédiction à l'exécution autonome de processus et à la prise de décisions en vue d'accomplir des objectifs.
Le contexte permet aux agents IA de prendre des décisions précises, de s'aligner sur les objectifs humains, de se conformer aux politiques et de s'adapter aux défis en temps réel en fournissant des informations essentielles aux LLM et SLM.
Le contexte se définit comme le corpus de connaissance et d'informations d'une entreprise. Il concentre les objectifs, les indicateurs, les postes, les processus, les politiques, les contraintes et les systèmes aux niveaux opérationnel, tactique, stratégique et exécutif. Il révèle comment les individus et les équipes collaborent, communiquent et réagissent aux défis anticipés comme imprévus, en tenant compte des contraintes et en restant conforme à la réglementation. Il cartographie les interactions avec les autres équipes, les clients et les partenaires en s'appuyant sur des outils et des données/du contenu qui optimisent l'exécution, les décisions et les résultats à chaque niveau de l'entreprise.
À noter que le contexte recueille la sagesse collective de l'entreprise à partir des décisions (réussites et échecs, ce qui fonctionne ou non et pourquoi) ainsi que les boucles de commentaire qui alimentent l'apprentissage en continu, l'alignement comportemental et le changement adaptatif afin d'évoluer et d'améliorer les performances dans les environnements dynamiques.
Le contexte se manifeste dans le contenu structuré et non structuré, notamment les règles de gestion et politiques de conformité, les procédures opérationnelles, les workflows, les personas et les modèles d'exécution de fonctionnement concret des équipes.
L'ingénierie de contexte et son importance
L'ingénierie de contexte est une discipline émergente décisive pour la conception et la mise en œuvre de systèmes agentiques autonomes. Les ingénieurs de contexte travaillent à l'acquisition, au stockage, à la récupération et à l'utilisation du contexte en apportant la bonne information dans le bon format et au bon moment à un LLM ou un SLM.
Bien exécutée, l'ingénierie de contexte améliore la précision du raisonnement des agents IA, augmente la fiabilité de leurs décisions, garantit l'alignement des objectifs avec les intentions humaines, promeut un comportement cohérent avec la culture d'entreprise et la règlementation. Elle pose également les base d'une évolution collaborative entre humains et agents vers des objectifs partagés qui stimulent la valorisation de l'entreprise.
Les responsabilités d'un ingénieur de contexte
À mesure qu'ils s'impliquent auprès des clients à travers les différentes phases du cycle de vie du développement d'agent, les ingénieurs de contexte accomplissent les actions suivantes :
- Captation de connaissance, notamment des processus, des règles et des modèles d'exécution ;
- Création de processus, de méthodes et de solutions de gestion du cycle de vie contextuel complet ;
- Intégration des bonnes pratiques dans la gouvernance, la sécurité et les solutions de sécurité au service du contexte ;
- Mise en place de pipelines d'intégration pour la récupération, la synthèse, la diffusion et le stockage ;
- Mise en package des actifs contextuels réutilisables (« packs de contenu ») pour le déploiement évolutif ;
- Conception d'études préalables ainsi que de modèles techniques et fonctionnels pour des cas d’utilisation sectoriels.
Les avantages pour les entreprises
Le contexte concentre les savoirs et méthodes uniques d'une entreprise. La captation continue de données et de connaissance ainsi que leur transfert aux agents IA induira une plus grande agilité, plus d'intelligence et l'intégration d'avantages uniques dans les modèles opérationnels.
Voici quelques-uns des avantages constatés :
- Réduction du risque grâce à l'alignement des agents sur les normes et règlementations professionnelles ;
- Gain d'efficacité grâce à une meilleure précision des résultats qui réduit le besoin en révision ;
- Optimisation des coûts via des modèles rationalisés qui évitent les architectures complexes ;
- Accélération du délai de rentabilisation pour les systèmes agentiques par l'intégration d'accélérateurs spécifiques par domaine dans la structure contextuelle ;
- Confiance supérieure et hausse de l'adoption des IA agentiques par les salariés ;
- Intégration approfondie de la différentiation dans chaque modèle opérationnel des entreprises, étant donné que le contexte capte l'ADN unique de chaque entité.
Cognizant a investi dans la pérennité de cette capacité fondamentale. Dans une récente annonce, le groupe a révélé des plans de déploiement d'ingénieurs de contexte dans toutes nos lignes de services afin de proposer des produits et services de qualité supérieure à nos clients de tous secteurs.