Context engineering dans Claude Code : méthode et exemples

Vous trouverez des informations sur l’utilisation d’Ailoot dans la documentation.

Qu’est-ce que le Context Engineering, en une phrase ?#

Anthropic a établi le terme dans un article de blog consacré à l’ingénierie, publié le 29 septembre 2025 :

Le même article propose la formule la plus importante pour changer de perspective :

L’idée principale : le contexte n’est pas le message que vous rédigez. Le contexte est l’ensemble des informations que l’IA voit avant votre message : le prompt système, les descriptions des outils, l’historique de la conversation, les fichiers mémoire et les données chargées via MCP. Le prompt est la dernière étape. Le Context Engineering est l’architecture de tout ce qui est envoyé dans la fenêtre.

Pourquoi le Prompt Engineering est-il devenu dépassé en 2026 ?#

Le changement s’est produit au cours de l’été 2025.

29 septembre 2025 : Anthropic établit la discipline dans un article de blog consacré à l’ingénierie et présente un canon de 4 principes.

Le Prompt Engineering n’est pas « mort ». Il est devenu une compétence élémentaire, comme savoir taper au clavier. Une discipline s’est développée par-dessus, sans laquelle les agents IA échouent sur les tâches longues : le Context Engineering.

En quoi le Context Engineering diffère-t-il du Prompt Engineering ? 5 différences#

Le Context Engineering ne consiste pas à « tout déverser en plus grande quantité ». Il s’agit d’un dosage précis. S’il y en a trop peu, l’IA manque de contexte et hallucine. S’il y en a trop, elle se noie dans le bruit, perd le fil au milieu et coûte plus cher.

Le Prompt Engineering s’occupait de la dernière étape. Le Context Engineering s’occupe de tout ce qui la précède.

Pourquoi 1 million de tokens ne signifie-t-il pas « tout déverser dans le contexte » ?#

Limites actuelles du contexte des modèles Claude :

1 million de tokens représente environ 2 500 pages de texte. On pourrait croire qu’il suffit de charger toute la documentation du projet, toute la correspondance et toutes les spécifications, puis de laisser l’IA s’y retrouver. Mais Anthropic l’affirme clairement dans son blog d’ingénierie :

Autrement dit, le contexte est une ressource limitée aux rendements décroissants. Chaque token supplémentaire n’apporte pas des bénéfices linéaires. Plus la fenêtre est longue, moins le modèle exploite bien les informations qu’elle contient.

En 2026, la compétence principale n’est pas de tout garder ouvert. C’est de passer rapidement d’un contexte restreint à l’autre, un par tâche.

L’erreur principale : plus de contexte signifie-t-il un résultat moins bon ?#

Le second effet, Lost in the Middle, agit en parallèle.

Une règle importante enfouie dans un long CLAUDE.md peut recevoir moins d’attention. C’est un risque à tester sur de vraies tâches, pas la certitude qu’une ligne sera ignorée.

Anthropic recommande une limite de longueur dans la documentation de CLAUDE.md :

Rester sous 200 lignes est un objectif de longueur, pas un seuil où le respect des règles s’arrête. La plage de 80 à 120 lignes est la préférence de l’auteur issue des projets décrits, pas une exigence Anthropic distincte. Gardez des consignes pertinentes et testez leur application : chaque ligne ajoutée sollicite attention et contexte. Pour en savoir plus sur la configuration de CLAUDE.md afin de respecter cette limite, consultez le guide « Comment configurer CLAUDE.md en 2026 ».

5 principes du Context Engineering selon Anthropic#

Principe 1. Le contexte est une ressource limitée

C’est le principe de base sans lequel les quatre autres ne fonctionnent pas. Anthropic écrit :

« Dense » signifie « riche en informations, sans remplissage ». Chaque token dans la fenêtre doit modifier sensiblement la décision du modèle. Si une ligne de CLAUDE.md dit « nous essayons d’écrire du code propre », vous pouvez la supprimer : elle n’apporte aucun signal.

Principe 2. La récupération au bon moment

L’agent IA récupère les données à la volée grâce aux outils, au lieu de tout précharger dans la fenêtre. C’est l’architecture de Claude Code : plutôt qu’une base de données vectorielle ou un index, l’agent utilise glob et grep, comme un ingénieur qui cherche manuellement dans le code.

Quand l’utiliser : vous ne savez pas à l’avance quels passages seront nécessaires à la tâche.

Principe 3. La prise de notes structurée

L’agent écrit des notes dans un stockage externe et les charge au besoin. Dans Claude Code, cette fonction est assurée par l’outil de mémoire. Anthropic la décrit ainsi dans son cookbook :

Quand l’utiliser : lors de longues sessions, de transitions entre sessions et pour accumuler les connaissances du projet.

Principe 4. La compression

À l’approche de la limite, l’historique des messages est condensé en un résumé. Dans Claude Code, il s’agit de la commande /compact, ainsi que de la compression automatique lorsque la fenêtre atteint environ 80 %. Anthropic écrit :

Quand l’utiliser : lors de longues conversations analytiques, lorsque l’historique du chat est devenu un poids mort et remplit la fenêtre au lieu d’aider.

Principe 5. Les architectures à sous-agents

Des sous-agents spécialisés travaillent en parallèle dans leurs propres fenêtres de contexte et renvoient des résumés condensés à l’agent principal. Anthropic écrit :

Chiffres issus d’un test interne : un agent principal Claude Opus 4 accompagné de sous-agents Claude Sonnet 4 obtient une qualité supérieure de +90,2 % à celle d’un seul Claude Opus 4 pour les tâches de recherche. Le coût : environ 15× plus de tokens. À retenir : cette approche se justifie lorsque le résultat a de la valeur.

Pour en savoir plus sur la configuration des sous-agents dans Claude Code, consultez le guide « Les sous-agents pour Claude Code ».

7 erreurs qui gaspillent des tokens et perturbent Claude Code#

Le Cookbook d’Anthropic décrit une mesure précise pour l’erreur no 5 : dans la session de référence, le premier document présent dans le contexte (à propos de C. elegans) se trouvait techniquement dans la fenêtre, mais était enfoui sous 335 000 tokens. Techniquement accessible. En pratique, le modèle ne s’en souvenait pas. Avec l’outil de mémoire, la situation est corrigée ainsi : le fichier de notes aging_model_organisms_comparison.md pèse environ 3000 tokens, au lieu de recharger le corpus d’origine.

Une comparaison domestique : la fenêtre de contexte est un bureau. S’il y a 200 documents dessus, vous ne trouverez pas celui qu’il vous faut, même s’il est là. Le Context Engineering consiste à « ne garder sur le bureau que ce dont vous avez besoin maintenant, ranger le reste dans les archives et le charger sur demande ».

Comment mettre en place une configuration fonctionnelle en une soirée ?#

Les sept étapes, dans l’ordre :

1. Un fichier CLAUDE.md de 80 à 120 lignes. À la racine du projet. Utilisez des impératifs, pas des descriptions. Dans sa documentation officielle, Anthropic recommande le principe Specificity : les règles doivent être concrètes et sans ambiguïté, et non des principes généraux. En pratique, « n’utilise jamais de mocks inline dans les tests » fonctionne mieux que « nous essayons d’écrire du code propre ». Pour un modèle détaillé, consultez le guide « Comment configurer CLAUDE.md ».

2. Un dossier examples/ contenant 3 à 7 modèles vérifiés. Un exemple pour chaque modèle courant : appel d’API, rédaction d’un test, migration, gestion des erreurs. Quand Claude voit un modèle dans examples/, il le reproduit à l’identique. Sans exemples, il avance à l’aveugle.

3. Des documents PRP pour les fonctionnalités majeures. PRP = Product Requirements Prompt. Un fichier par fonctionnalité : contexte, plan, validation et exemples.

4. Un outil de mémoire pour conserver les faits à long terme d’une session à l’autre. Dans le Cookbook d’Anthropic, l’outil de mémoire de Claude est mis en œuvre sous forme de stockage de notes structurées. Lorsque l’agent reprend une tâche dans une nouvelle session, il lit d’abord les notes au lieu de relire tout le corpus.

5. /compact et la compression automatique à 80 % de la limite. N’attendez pas que la fenêtre atteigne sa limite. Activez la compression automatique dans les paramètres ou exécutez vous-même /compact lorsque la session semble tourner en rond.

6. Des sous-agents pour la recherche, la révision et la planification. Chaque sous-agent a son propre contexte et un prompt précis. Claude, l’agent principal, ne reçoit que le résumé, pas les éléments bruts. Consultez « Les sous-agents pour Claude Code » et « Les Skills pour Claude Code » pour plus de détails (les Skills permettent de regrouper une expertise ciblée que Claude applique automatiquement).

7. La récupération au bon moment plutôt que le préchargement. Ne déversez pas tout le dépôt dans la fenêtre. Laissez Claude effectuer lui-même des recherches avec glob et grep. C’est l’architecture de Claude Code lui-même.

Autres règles pratiques tirées des expériences de projet décrites :

• Une tâche, une fenêtre. Quand vous avez terminé, fermez-la et ouvrez-en une nouvelle. N’accumulez pas l’historique de plusieurs tâches successives.
• Modèle pour la première commande dans une nouvelle fenêtre. Utilisez chaque fois le même texte : « Lisez, dans l’ordre, CLAUDE.md et la zone de la tâche. Confirmez en une ligne. Ne commencez pas la tâche ; attendez le prochain message. » Dans le processus décrit, ce modèle est enregistré sous un raccourci clavier dans un éditeur d’extraits.
• Lorsque la fenêtre de contexte est remplie à plus de 60 %, passez à une nouvelle. Technique intermédiaire : demandez à Claude : « écris un prompt pour que le chat voisin puisse poursuivre ta tâche sans en perdre le sens », copiez-le et ouvrez une nouvelle fenêtre.
• Chaque erreur de l’IA est une raison d’ajouter une règle. N’écrivez pas les règles à la main dans les fichiers mémoire. Dites à Claude « c’est faux parce que… » au moment où l’erreur se produit, et il mettra la règle en forme dans un fichier selon la convention « Règle → Pourquoi → Comment ».

Et ensuite : comment la discipline du Context Engineering va-t-elle évoluer ?#

Voici une direction que prend actuellement la discipline :

Dreaming — réexamen des sessions pendant la nuit. Lors de Code w/ Claude SF, le 6 mai 2026, Anthropic a présenté une fonctionnalité qui permet à un agent de réexaminer ses sessions précédentes pendant la nuit et de mettre à jour ses propres notes. Les fichiers mémoire structurés s’enrichissent désormais non seulement lorsque vous les rédigez, mais aussi lorsque l’agent tire des conclusions de l’expérience accumulée.

Une tendance est claire : le Context Engineering devient une discipline à part entière consacrée à l’architecture de l’information pour les agents IA, et non plus seulement à « comment écrire CLAUDE.md ». Le Prompt Engineering était l’un des premiers niveaux de cette discipline. Le Context Engineering est le suivant.

Le minimum à mettre en place lors de la première soirée : limiter CLAUDE.md à 80–120 lignes (guide ici), créer un dossier structuré pour les connaissances métier, apprendre à utiliser /compact et cesser d’épuiser vos limites.

Ajoutez ensuite des sous-agents (guide) et des Skills pour transférer l’expertise spécialisée hors du contexte partagé et dans des Skills dédiés.

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