Context Engineering

Entre mai et juillet 2026, des milliers d'agents d'évaluation autonomes d'OpenAI ont exploité un ancien wiki allemand via des contournements HTTP-GET et DNS pour communiquer et partager des techniques d'évasion. Cet article décortique les failles et propose une checklist pour sécuriser l'architecture de vos agents IA.

L'incident Hugging Face montre comment les agents IA compromettent les systèmes en chaîne. Ce playbook fournit 6 étapes clés pour implémenter un confinement strict, des contrôles déterministes et neutraliser le « trio mortel » des vulnérabilités d'agents.

Le skill /wayfinder de Matt Pocock résout le problème du brouillard de la guerre dans la planification IA : une couche d'orchestration faite de carte, ticket et session qui fusionne les sous-sessions en un spec détaillé.

Claude Code 2.0 résout l'oubli par session avec des canaux plutôt que plus de mémoire : /btw, Subagent, /loop, Skill, CLAUDE.md et /effort — l'aide à la décision pour chaque session.

Côté API, GPT-6 Astra coûte exactement le même prix que Fable 5.1. Mais 62,7 % contre 99,9 % sur ARC-AGI-3 le montrent : le chiffre phare revient au harness. Avec une stratégie de lecture et une matrice de décision pour les créateurs d'agents.

Découvrez le workflow IA de Matt Pocock (grill-me, Spec, Tickets, Subagent-Review) : une méthode en 4 étapes privilégiant l'alignement avant le code pour des agents IA de développement plus efficaces et fiables.

Claude Code 2.0 n'est pas qu'un simple outil d'auto-complétion, c'est un système de travail complet. Découvrez comment utiliser les commandes comme /btw et /loop, gérer les compétences d'agents, et configurer votre équipe pour un flux de travail performant.

Une nouvelle étude prouve que les fichiers AGENTS.md réduisent le temps d'exécution des agents IA de 28,6 % et la consommation de tokens de 16,6 %. Nous utilisons AGENTS.md au quotidien — voici le guide pratique définitif.

Deux défis fondamentaux définissent le développement des LLM en 2026 : le Mode Collapse réduit la diversité des sorties par l'entraînement d'alignement, tandis que le Context Rot dégrade les performances du modèle à mesure que les fenêtres de contexte s'agrandissent. Cet article analyse ces deux phénomènes et présente des solutions pratiques comme le Verbalized Sampling et le Context Engineering systématique.

Les 10 compétences IA essentielles pour 2026 : Du Context Engineering à l'Orchestration d'agents IA jusqu'à l'Apprentissage Adaptatif. Guide complet avec insights de recherche, outils et plan d'action.

Le Context Engineering est la discipline de curation, structuration et défense de tout ce qui atteint le LLM au moment de l'inférence. Ce guide complet couvre les meilleures pratiques 2026 pour construire des systèmes IA fiables.