La data, fondation de votre contexte

Bâtir un socle solide : les indispensables

Pour que l’IA soit un levier et non un fardeau, la préparation est reine. Ce socle repose sur cinq piliers complémentaires.

1) Une documentation technique rigoureuse

C’est le point de départ incontournable. Une documentation claire, structurée et maintenue à jour n’est pas un luxe : c’est le carburant de votre utilisation de l’IA en contexte professionnel. Conventions de nommage, architecture cible, choix technologiques, patterns adoptés, tout cela doit être formalisé.

Mon retour d’expérience est sans appel : utilisez votre modèle préféré pour vous guider dans l’écriture du prompt initial, mais construisez-le sur votre propre documentation. Chaque projet adapte l’outil à son cadre de travail. Se reposer uniquement sur la documentation publique d’un framework illustre un manque de maturité documentaire. Et les gains sont réels : moins d’allers-retours correctifs, moins d’hallucinations, et une productivité qui monte en flèche à mesure que la documentation s’affine.

2) Des APIs précisément documentées

Une API mal documentée est une source d’hallucinations garantie. Le modèle comblera les zones d’ombre avec ce qu’il connaît, c’est-à-dire d’autres APIs, d’autres conventions, d’autres projets, et non avec la réalité de votre système.

Un schéma OpenAPI propre et exhaustif reste la référence. Chaque endpoint doit décrire ses paramètres, ses types, ses codes de retour et ses cas d’erreur. Dans le cadre de la RTBF, nous utilisons le pattern Backend For Frontend, dont l’avantage est d’agréger les services par domaine et de simplifier ces contrats. Les derniers tests effectués avec Claude Opus 4.6 montrent que le modèle est capable de reconstituer l’arborescence d’information à partir d’un schéma bien construit, à condition que ce schéma soit là.

3) Un Schema Registry comme source de vérité

Tout échange entre applications ou au sein d’une même application s’effectue via un contrat représenté par un schéma. Le Schema Registry centralise ces contrats, garantit leur versioning et devient la référence unique pour la validation des données. Sans lui, vous naviguez à vue : les modèles ne peuvent pas distinguer ce qui est valide de ce qui ne l’est pas.

Dans le cadre de la RTBF, nous utilisons notamment le pattern Backend For Frontend, dont le gros avantage est d’agréger les services par domaine. Certains de nos schémas sont gérés via un embrillon de Schema Registry (Repo GIT dédié), ce pattern permet de fournir à l’IA des schémas propres et stables, réduisant drastiquement les erreurs d’interprétation.

Pas encore de Schema Registry dans votre organisation ? Commencez par un dépôt Git structuré par domaine : c’est déjà un premier pas décisif.

4) Un RAG pour documenter sans saturer le contexte

La fenêtre de contexte des modèles a beau croître à un rythme soutenu, la saturer de documentation exhaustive reste une mauvaise stratégie : coûteuse en tokens, bruyante pour le modèle, et difficile à maintenir. C’est là qu’intervient le Retrieval-Augmented Generation.

En indexant votre documentation technique dans un système RAG, vous permettez au modèle d’accéder dynamiquement aux informations pertinentes au moment où il en a besoin, sans les injecter en masse dans chaque prompt. Le résultat : des réponses plus précises, un contexte allégé, et une meilleure maîtrise des coûts.

5) Un écosystème de serveurs MCP pour interagir avec vos outils

Le Model Context Protocol ouvre une nouvelle dimension dans l’usage professionnel de l’IA. Plutôt que de copier-coller des données depuis vos outils tiers dans vos prompts, les serveurs MCP permettent aux modèles d’interagir directement avec votre écosystème : CMS, APIs internes, bases de données, gestionnaires de tickets, systèmes de déploiement…

C’est le chaînon manquant entre le modèle et la réalité opérationnelle de votre projet. Bien configuré, cet écosystème transforme l’IA d’un assistant textuel en véritable agent de travail capable d’agir sur vos systèmes, en temps réel, avec une connaissance contextuelle de votre environnement.