Secure Prompting for Vibe Coding: Comment poser des questions pour obtenir des implémentations plus sûres
Renee Serda janv.. 25 10Apprenez à formuler des instructions précises pour guider les assistants d'IA vers du code sécurisé. Découvrez les techniques éprouvées pour réduire les vulnérabilités dans le vibe coding, sans ralentir votre productivité.
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Ancrez vos prompts IA : Citer les sources avec la génération enrichie par récupération
Renee Serda janv.. 24 8Apprenez comment ancrer vos prompts IA avec la génération enrichie par récupération (RAG) pour éliminer les hallucinations, citer des sources fiables et gagner la confiance des utilisateurs. Méthodes, outils et limites réelles.
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Automatisation des processus avec des agents LLM : quand les règles rencontrent le raisonnement
Renee Serda janv.. 23 7Les agents LLM transforment l'automatisation en passant des règles rigides au raisonnement contextuel. Découvrez comment ils fonctionnent, leurs avantages réels, leurs limites, et comment les implémenter sans erreur.
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Modèles de langage orientés agents : planification, outils et autonomie
Renee Serda janv.. 22 5Les modèles de langage orientés agents transforment l'IA passive en action autonome. Ils planifient, utilisent des outils et apprennent avec le temps. Découvrez comment ils fonctionnent, où ils sont déjà utiles, et les pièges à éviter.
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Comment scoper les prompts en tranches verticales pour livrer des fonctionnalités complètes plutôt que des fragments
Renee Serda janv.. 21 5Apprenez à scoper vos prompts en tranches verticales pour livrer des fonctionnalités complètes et utiles, plutôt que des fragments techniques. Découvrez comment réduire les délais de 40 % et gagner en feedback client.
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Infrastructure Requirements for Serving Large Language Models in Production
Renee Serda janv.. 19 0Déployer des modèles de langage de grande taille en production nécessite une infrastructure adaptée : mémoire GPU, stockage en couches, scaling dynamique et quantification. Découvrez les exigences réelles, les coûts et les meilleures pratiques pour éviter les échecs.
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Biais de logit et interdiction de jetons dans les LLM : piloter les sorties sans reformation
Renee Serda janv.. 18 7Apprenez à contrôler précisément les sorties des modèles de langage sans les reformer, grâce au biais de logit et à l'interdiction de jetons. Une méthode efficace pour bloquer les mots indésirables et renforcer la sécurité.
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Ce qui rend un modèle de langage 'grand' : au-delà du nombre de paramètres et vers les capacités émergentes
Renee Serda janv.. 17 10Ce qui fait un modèle de langage 'grand' n'est plus son nombre de paramètres, mais ses capacités émergentes. À partir de 62 milliards de paramètres, les modèles commencent à raisonner comme des humains. La prochaine révolution vient de la profondeur logique, pas de la taille.
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Des modèles de Markov aux transformeurs : Histoire technique de l'IA générative
Renee Serda janv.. 16 10Découvrez l'évolution technique de l'IA générative, des modèles de Markov aux transformeurs, en passant par les LSTM, GAN et VAE. Une histoire de probabilités, d'attention et de puissance de calcul.
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Apprentissage auto-supervisé pour l'IA générative : de la préformation à l'ajustement fin
Renee Serda janv.. 15 6L'apprentissage auto-supervisé est le moteur caché derrière les modèles d'IA générative comme GPT-4 et DALL-E 3. Il permet d'apprendre à partir de données non étiquetées, réduisant les coûts et augmentant les performances. Voici comment ça marche, de la préformation à l'ajustement fin.
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Agents autonomes dans l'IA générative pour les processus métier : du plan à l'action
Renee Serda janv.. 9 10Les agents autonomes en IA générative transforment les processus métier en passant du plan à l'action sans intervention humaine. Découvrez comment ils fonctionnent, où ils sont utilisés, et pourquoi ils représentent l'avenir de l'automatisation.
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Comment les grands modèles linguistiques apprennent : l'entraînement auto-supervisé à l'échelle d'Internet
Renee Serda déc.. 28 5Les grands modèles linguistiques apprennent en lisant Internet sans aide humaine. Cette méthode, appelée apprentissage auto-supervisé, leur permet de comprendre le langage à une échelle sans précédent, mais avec des risques de biais et d'erreurs.
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Fine-tuning efficace en paramètres des grands modèles linguistiques avec LoRA et les adaptateurs
LoRA et les adaptateurs permettent d'adapter des modèles linguistiques massifs avec 500 fois moins de mémoire, sans perte de précision. Découvrez comment les utiliser sur un seul GPU, leurs avantages, leurs limites et les meilleurs outils en 2026.
Boucles d'amélioration continue : Retraining, feedback et mise à jour des invites en MLOps
Les boucles d'amélioration continue permettent aux systèmes d'IA de s'adapter en temps réel grâce au feedback, au retraining automatique et à l'optimisation des invites. Sans elles, les modèles deviennent obsolètes. Voici comment les mettre en œuvre.
Automatisation des emails et du CRM avec les grands modèles linguistiques : personnalisation à grande échelle
Découvrez comment les grands modèles linguistiques transforment l'automatisation des emails et du CRM en permettant une personnalisation à grande échelle, avec des résultats concrets : réduction des coûts, gains de temps et amélioration de la satisfaction client.