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AI FLUENCY — FICHE DE RÉVISION
Ingénierie du contexte
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Gérer le budget de tokens : compaction, recherche juste-à-temps, mémoire agentique.
6 termes

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* Agentic Memory
  Des notes ou un état persistants qu'un agent écrit et lit d'une étape ou d'une session à l'autre, afin de ne pas avoir à redéduire les mêmes informations.
  ex. Une liste de tâches courante que l'agent met à jour au fur et à mesure qu'il progresse.

* Compaction
  Résumer ou supprimer un contexte ancien pour libérer de l'espace dans la fenêtre de contexte à mesure qu'une conversation ou une tâche s'allonge.
  ex. Remplacer 50 anciens messages par un résumé de 3 phrases.

* Context Engineering
  Sélectionner délibérément les informations qui entrent dans la fenêtre de contexte limitée d'un modèle, et dans quel ordre, afin d'obtenir des résultats meilleurs et moins coûteux.
  ex. Élaguer l'historique de conversation non pertinent avant un nouveau tour.

* Context Rot
  La tendance des performances d'un modèle à se dégrader à mesure que des informations non pertinentes ou obsolètes s'accumulent dans une longue fenêtre de contexte.
  ex. Un agent perdant de vue l'objectif initial après 100 appels d'outils.

* Just-in-Time Retrieval
  Récupérer une information seulement au moment où elle est nécessaire, plutôt que de tout précharger dès le départ, afin de garder un contexte léger.
  ex. Consulter le contenu d'un fichier uniquement lorsqu'une tâche y fait réellement référence.

* Token Budget
  La portion de la fenêtre de contexte délibérément allouée à un type de contenu donné (instructions, historique, documents récupérés) afin que les informations les plus importantes ne soient pas évincées.
  ex. Plafonner les documents récupérés à 2 000 tokens pour que les instructions tiennent toujours.

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Astuce : collez ce fichier dans votre assistant IA préféré et demandez un tutorat.