Blogue
Mon blogue sur l'ingénierie IA pratique, les LLMs, les agents, la recherche et ce qui est réellement utile à construire.
La partie utile n’est pas de donner plus de contexte aux agents. C’est de rendre vos recherches, vos notes et vos sources de nouveau accessibles lors de la prochaine session.
Le choix d’un modèle ne dépend pas seulement de ses scores aux benchmarks. Il dépend aussi du comportement dont le modèle a hérité.
Pourquoi un rabais de 90 % peut vous coûter votre code
Le véritable processus derrière Midjourney, Gemini, FLUX et ChatGPT
Tout le monde riait de Gemini. Maintenant, il est partout.
L’IA auto-améliorante n’est plus de la théorie
Des laboratoires d’IA américains accusent la Chine de vol
Les garde-fous, audits et boucles de révision humaine qui fonctionnent réellement
La façon la plus claire de comprendre la différence entre le prompt engineering, l’ingénierie du contexte et les harnesses
Changez-vous réellement le modèle ou lui donnez-vous seulement du contexte?
Après avoir reçu plus de 100 candidats en entrevue, voici ce qui se démarque réellement dans les entrevues et projets à faire à la maison en ingénierie IA
Agentic AI Engineering vous apprend à concevoir, évaluer et déployer des systèmes autonomes qui ne s’effondrent pas devant de vraies contraintes
Parce que le prompting n’a jamais été le vrai problème
Un aide-mémoire pour éviter de coûteux remaniements dans les systèmes d’agents.
Vous ne créez pas des agents. Vous créez des workflows (et c’est très bien)
Comment repérer et retirer le « slop IA » de vos textes
Une explication claire de ce que les LLMs apprennent réellement, de ce qui distingue les humains et de la raison pour laquelle l’AGI n’est pas à nos portes
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Deep Research d’OpenAI expliqué
Le raisonnement, les outils, les coûts et les cas où mini est meilleur
Un contexte d’un million de tokens? Des outils bon marché? Le moment idéal pour les agents
La vérité sur l’IA « intelligente »
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