Thèmes

Choisir, évaluer et mesurer les modèles LLM en production : cadres de décision, suites d'evals, métriques et prompt engineering.

• 18 août 2026

  Choisir son modèle LLM en 2026 : GPT, Claude, Gemini, open-source — comment je décide

• 22 juillet 2026

  Évaluer un LLM en production : construire une suite d'évals qui compte

• 28 mai 2026

  Prompt engineering en 2026 : ce qui compte vraiment

• 20 mai 2026

  Pourquoi l'évaluation des LLM est le vrai travail d'ingénierie

• 15 mai 2026

  Comment évaluer un modèle IA en production : métriques, evals et pièges à éviter

Construire et déployer des agents IA en production : systèmes multi-agents, LangGraph, CrewAI et leçons terrain.

• 27 juin 2026

  Ce que j'aurais voulu savoir avant de déployer mon premier agent en production

• 24 juin 2026

  Agents IA en 2026 : ce qui a changé (et ce qui ne change pas)

• 26 mai 2026

  Construire un système multi-agents : ce que j'ai appris

• 22 mai 2026

  LangGraph vs CrewAI : ce que j'ai appris en production

• 22 mai 2026

  Pourquoi l'agent IA seul ne suffit pas : le rôle du contexte métier

• 18 mai 2026

  MCP, LangGraph, agents : ce que les vrais projets enseignent

Retrieval-Augmented Generation et systèmes de mémoire intelligents : erreurs courantes, architectures et stratégies au-delà du RAG simple.

• 22 août 2026

  RAG en production : les 7 erreurs qui cassent la qualité (et comment les corriger)

• 30 juin 2026

  RAG en production : les 5 erreurs que j'ai vues partout

• 29 juin 2026

  Pourquoi le RAG ne suffit plus : vers des systèmes de mémoire intelligents

Claude Code, Cursor, MCP et vibe coding : outils d'IA pour ingénieurs et ce qu'ils changent concrètement dans le workflow de développement.

• 29 juillet 2026

  Coder avec un agent IA : mon setup Claude Code + MCP au quotidien

• 27 juillet 2026

  Claude Code en production : mon workflow d'ingénieur IA

• 21 juin 2026

  Vibe coding : ce que ça change vraiment pour les équipes produit

• 25 mai 2026

  Claude Code en production : retour d'expérience

Lancer, cadrer et faire adopter l'IA en entreprise : POCs, ROI, formation, intégration d'équipe et erreurs classiques à éviter.

• 27 août 2026

  Combien coûte un projet GenAI en 2026 : budget, délais, ROI

• 22 juin 2026

  Pourquoi j'ai arrêté de faire des POCs et ce que je fais à la place

• 29 mai 2026

  Mesurer le ROI d'un projet IA : ce que les directions attendent

• 24 mai 2026

  Quand automatiser et quand ne pas automatiser : le vrai arbitrage

• 23 mai 2026

  Formation IA en entreprise : ce qui marche vraiment

• 12 mai 2026

  L'IA générative en entreprise : par où commencer vraiment

• 11 mai 2026

  Pourquoi votre POC IA ne passe pas en production (et comment y remédier)

• 10 mai 2026

  Comment intégrer l'IA générative dans une équipe tech en 2025

• 3 mai 2026

  Les 3 erreurs les plus communes dans les projets IA en entreprise

Déployer des LLM à l'échelle : architecture production, leçons chez Google et Microsoft, automatisation et qualité des données.

• 27 juin 2026

  Ce que Google et Microsoft m'ont appris sur le déploiement à l'échelle

• 19 juin 2026

  Ce que j'ai appris en déployant des LLM pour de vrais clients

• 18 juin 2026

  IA et data : pourquoi la qualité des données fait tout

• 27 mai 2026

  De l'audit IA au déploiement : anatomie d'un projet réel