Qu'est-ce que la fenêtre de contexte en intelligence artificielle ?	C'est un espace de travail de taille fixe contenant tout ce à quoi l'IA peut prêter attention ; elle ne peut pas accéder à ce qui se trouve en dehors.
Comment la fenêtre de contexte se comporte-t-elle différemment des autres propriétés de l'IA ?	Elle a une nature "abrupte" : les choses fonctionnent jusqu'à ce qu'elles ne fonctionnent plus, plutôt qu'une dégradation progressive.
Quel est le mode de défaillance principal de la fenêtre de contexte ?	La troncature silencieuse : le contenu est coupé sans avertissement, et l'utilisateur n'en est pas toujours informé.
Qu'est-ce que la stratégie de "front-loading" ?	Placer les informations importantes au début de l'entrée pour s'assurer que l'IA les traite correctement.
Pourquoi l'IA ne peut-elle pas apprendre de vos corrections dans une conversation ?	Parce que le modèle ne répond qu'à ce qui se trouve actuellement dans le contexte ; il n'apprend pas entre les sessions.
Quelles sont les zones de performance de la mémoire de travail ?	La zone de capacité (matériel adapté, session actuelle, contexte pertinent) et la zone de limitation (longs documents, continuité entre sessions, informations critiques enterrées).
Quelles solutions produit existent pour repousser la limite de la fenêtre de contexte ?	Les fonctionnalités de mémoire, la compaction, les projets, les fenêtres plus grandes, et les flux de travail multi-agents.
Que montre l'exercice "Lost in the Middle" ?	Que les instructions importantes placées au milieu d'un long document risquent d'être ignorées, contrairement à celles placées au début.
Comment tester si l'IA se souvient d'une correction d'une conversation précédente ?	Ouvrir une nouvelle conversation et poser une question qui suppose que l'IA se souvient ; elle repartira de zéro.
Pourquoi le contexte est-il considéré comme un "levier" ?	Parce que la même tâche avec le bon contexte fourni peut passer d'un brouillon médiocre à quelque chose de véritablement utile.