Le contexte est le nouveau périmètre : gouverner les agents d’IA grâce à une mise à disposition programmable des applications

Lori Mac VittieIngénieur émérite et évangéliste en chef | F5

Un mythe tenace et dangereux persiste dans le domaine de l’AIOps : « MCP n’est qu’une API comme une autre. »

Bien sûr. Et SOAP n’était que du XML avec des rêves de grandeur.

Les architectures à base d’agents, en particulier celles qui reposent sur le Model Context Protocol (MCP), s’appuient sur des blocs de contexte explicites transmis avec chaque requête. Il ne s’agit pas d’intuitions neuronales ni de « mémoire du LLM ». C’est un contexte opérationnel, structuré et sérialisé — pensez JSON, pas ressenti — qui accompagne chaque appel afin d’aider les agents à suivre les objectifs, les rôles, les politiques et l’état du workflow.

Mais voici la réalité : le contexte dérive. Et lorsque cela se produit, vos agents ne se contentent pas d’être désorientés. Ils se trompent avec assurance, deviennent imprévisibles sur le plan opérationnel, voire carrément dangereux.

Le problème, c’est que ceux qui expérimentent déjà avec des agents d’IA — et qui les déploient — ont une longueur d’avance. Et c’est bien le cas. Nos dernières recherches révèlent que 9 % ont déjà mis des agents d’IA en production, que 29 % ont défini une approche formelle pour aller de l’avant et que 50 % supplémentaires en sont aux « premières étapes » de leur réflexion. Il ne reste donc que 11 % qui n’envisagent même pas encore les agents d’IA.

Ils avancent vite. Plus vite que le secteur.

Il n’existe pas de véritables outils de conformité, ni de dispositifs de sécurité, ni de bonnes pratiques. Il n’existe pratiquement aucune solution pour faire face aux risques de sécurité qui apparaissent avec toute nouvelle technologie.

À l’exception de la programmabilité. Oui, c’est là que votre plateforme de mise à disposition et de sécurisation des applications entre en jeu. Non pas comme un simple tuyau, mais comme un gardien programmable de l’hygiène cognitive et de la rigueur contextuelle.

Comment le contexte circule réellement

Le contexte n’est pas une abstraction. Il se trouve directement dans la charge utile. Voici à quoi ressemble une requête MCP réelle :

POST /agent/v1/invoke HTTP/1.1

Host: agentmesh.internal

Authorization: Bearer xyz123

Content-Type: application/json

X-MCP-Version: 1.0

{

"context": {

"user": { ... },

"goal": "...",

"prior_messages": [ ... ],

"task_state": { ... },

"security": { ... }

},

"input": { "prompt": "Maintenant, visualisez-le à l’aide d’un graphique rapide." }

}

Ce bloc de contexte n’est pas facultatif. Il constitue la mémoire de travail de l’agent. Il contient tout ce que l’agent « sait » et toutes les hypothèses sur lesquelles il s’appuiera pour agir. À chaque étape, il est transmis tel quel : non compressé, parfois non vérifié et presque toujours un peu plus obsolète à chaque échange.

Comment le contexte dérive (et pourquoi c’est important)

C’est ce bagage qui finit par entraîner une dérive du contexte. Cette dérive se produit lorsque :

• Les anciens objectifs et l’état des tâches persistent alors que l’utilisateur est déjà passé à autre chose.
• Les messages précédents s’accumulent, alourdissant les requêtes et induisant les agents en erreur.
• Les balises de sécurité persistent là où elles n’ont pas leur place.
• Plusieurs agents mettent à jour le même fil sans supprimer les éléments superflus.

Lorsque l’agent n° 4 prend le relais, il prend ses décisions en se fondant sur des instructions obsolètes, des contrôles d’accès archaïques et des « objectifs » dont plus personne ne se soucie. Les agents ne se plaignent pas. Ils hallucinent simplement avec aplomb et transmettent le désordre aux étapes suivantes.

Programmabilité : le concierge du contexte dont vous avez vraiment besoin

Si vous considérez encore votre plateforme de mise à disposition d’applications comme un simple équilibreur de charge, félicitations. Vous jouez aux dames pendant que le reste du monde joue aux échecs.

Dans les architectures agentiques, la couche programmable de mise à disposition des applications est la seule à disposer des éléments suivants :

• Visibilité complète sur chaque requête
• Le pouvoir d’inspecter, de transformer, de bloquer ou d’assainir le contexte
• Aucun attachement à l’opinion ou à la mémoire d’un agent en particulier

Troncature du contexte en périphérie

Ne laissez pas les agents traîner avec eux toute l’histoire de l’humanité à chaque requête.

• Limitez prior_messages aux N derniers échanges.
• Faire expirer automatiquement les objectifs en fonction du temps écoulé ou d’un changement d’état.
• Supprimer task_state lorsque l’intention passe de continuation à new-task.

Vous imposez désormais des limites de mémoire et une hygiène cognitive avant même que l’agent ne traite l’entrée.

Classification et application des politiques

Si votre bloc de contexte indique « security.classification = confidential », mais que vous êtes sur le point d’appeler une API publique de synthèse, vous avez besoin, en périphérie, d’un mécanisme programmable chargé de faire respecter les politiques afin de bloquer, de caviarder ou de masquer les champs sensibles, et de valider le périmètre d’accès à chaque requête. Les grands modèles de langage (LLM) ne remettront pas vos politiques en question ; ils se contenteront de divulguer les données.

Détection de la dérive d’intention

L’utilisateur est-il passé de « résumer les indicateurs trimestriels » à « générer une présentation » ? Le contexte doit être réinitialisé, et pas simplement continuer à s’accumuler. Si l’intention de la requête change, mais que le contexte contient toujours des objectifs obsolètes et l’état de la tâche précédente, supprimez le contexte et repartez de zéro. C’est ainsi que vous éviterez que les agents résolvent le problème d’hier avec les données d’aujourd’hui.

Télémétrie et surveillance de la dérive

Votre couche de déploiement d’applications doit assurer le suivi des éléments suivants :

• Évolution de la taille en jetons des blocs de contexte
• Taux de croissance de prior_messages
• Schémas d’inadéquation entre objectifs et tâches par agent

C’est ainsi que vous repérez l’accumulation excessive de contexte et les dérives avant qu’elles ne deviennent incontrôlables. La supervision vous apporte des réponses concrètes lorsque la direction vous demande pourquoi vos « agents autonomes » se comportent comme des stagiaires trop sûrs d’eux.

Vous avez besoin d’un agent d’entretien du contexte, pas seulement d’un pare-feu

Les LLM absorberont volontiers tout le contexte que vous leur fournirez et sèmeront la pagaille si vous n’y prenez pas garde. Les agents ne vous avertiront pas lorsque le contexte dérive, que les objectifs deviennent obsolètes ou que l’historique des tâches devient toxique. Votre couche de diffusion programmable, elle, le fera — et elle le doit.

C’est la seule couche neutre et omnisciente encore capable de faire respecter les politiques.

À l’ère de l’IA agentique, votre plateforme de mise à disposition d’applications ne se contente plus d’acheminer le trafic. Elle est votre pare-feu sémantique, votre garante de la conformité et votre meilleur dernier espoir d’empêcher les agents de devenir des menteurs trop sûrs d’eux disposant d’un accès root.

Car si vous laissez la dérive et la complexité excessive l’emporter, vous perdez. Pas seulement le contrôle, mais aussi la confiance dans l’ensemble de votre infrastructure d’IA.

À propos de l’auteur

Lori Mac VittieIngénieur émérite et évangéliste en chef | F5

Lori MacVittie est ingénieure émérite et évangéliste en chef au sein du bureau du directeur technique de F5. Elle possède une expertise approfondie dans la fourniture d’applications, les stratégies d’automatisation et les infrastructures. Elle est réputée pour sa capacité à rendre la complexité intelligible, qu’elle définisse des garde-fous pour les agents d’IA, analyse des architectures multicloud fragiles ou explore les limites des systèmes évolutifs. Elle cumule plus de trente ans d’expérience dans le secteur, couvrant le développement d’applications, l’architecture informatique ainsi que l’exploitation des réseaux et des systèmes. Avant de rejoindre F5, elle a été rédactrice spécialisée dans les technologies et a reçu plusieurs distinctions. MacVittie est titulaire d’un master en informatique et est une autrice prolifique dont les publications couvrent la sécurité, le cloud et l’architecture d’entreprise. Elle est également une passionnée de jeux de société et de jeux vidéo, et assume pleinement ses avis bien tranchés sur le fromage.

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