Vibe Coding en Entreprise : Cas d'Usage à Faible Risque pour le Back-Office
Renee Serda avril. 22 0Découvrez comment le vibe coding transforme le back-office des entreprises. Guide sur les cas d'usage à faible risque, la sécurité et l'automatisation des processus.
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Composition du Corpus de Pré-entraînement pour les LLM Spécialisés
Renee Serda avril. 21 10Découvrez comment optimiser la composition du corpus de pré-entraînement pour créer des LLM spécialisés, performants et efficaces pour les entreprises.
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Télémétrie de sécurité pour LLM : Comment logger prompts, sorties et outils
Renee Serda avril. 20 4Guide complet sur la télémétrie de sécurité pour les LLM. Apprenez à logger les prompts, les sorties et l'usage des outils pour prévenir les injections et les fuites de données.
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LLM spécialisés en maths vs modèles généralistes : précision et coûts
Renee Serda avril. 19 7Comparatif entre LLM spécialisés en mathématiques et modèles généralistes. Analyse de la précision, des coûts d'inférence et impact des méthodes RL vs SFT.
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Versioning et Rollbacks pour LLM : Maîtriser la Gestion des Poids et des Modèles
Renee Serda avril. 18 6Guide complet sur le versioning et les rollbacks de LLM. Apprenez à gérer les poids, les datasets et les prompts pour sécuriser vos déploiements d'IA.
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Comment réduire les hallucinations des agents LLM avec le RAG et les Guardrails
Renee Serda avril. 17 0Découvrez comment combiner le RAG et les Guardrails pour éliminer les hallucinations des agents LLM et garantir des réponses fiables et ancrées dans vos données.
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Validation des entrées pour LLM : Sécuriser vos applications face aux injections de prompts
Renee Serda avril. 16 7Découvrez comment protéger vos applications LLM contre les injections de prompts grâce aux techniques de validation et de sanitisation. Guide complet 2026.
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Comment passer des millions aux milliards de paramètres : Le guide du scaling des LLM
Renee Serda avril. 15 8Découvrez comment passer des millions aux milliards de paramètres avec les scaling laws, l'infrastructure GPU et les nouvelles stratégies de RL en 2026.
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Calibrer la confiance des LLM hors anglais : Guide et stratégies
Renee Serda avril. 14 0Découvrez comment calibrer la confiance des LLM pour les langues non-anglaises afin d'éviter l'overconfidence et garantir une IA fiable et équitable pour tous.
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Contrôle qualité de l'IA générative multimodale : Guide de révision humaine et checklists
Renee Serda avril. 13 10Découvrez comment sécuriser les sorties d'IA générative multimodale grâce à la révision humaine structurée, la méthode 5M et des checklists de vérification rigoureuses.
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IA Générative Multimodale en Radiologie : Vers des Rapports Automatisés
Renee Serda avril. 12 0Découvrez comment l'IA générative multimodale (GenMI) transforme la radiologie en automatisant les rapports d'imagerie et en réduisant la charge de travail des cliniciens.
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Déploiement des LLM dans les domaines régulés : Guide d'éthique et de conformité
Renee Serda avril. 11 10Guide complet sur le déploiement éthique des LLM dans la santé, la finance et la justice. Découvrez comment gérer les biais, assurer la conformité à l'AI Act et instaurer une gouvernance responsable.
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Évaluer les grands modèles linguistiques : un cadre pratique pour le benchmarking
Apprenez à évaluer réellement les grands modèles linguistiques avec un cadre pratique basé sur les benchmarks les plus fiables en 2025. Découvrez pourquoi les scores publics sont trompeurs et comment choisir le bon modèle pour votre entreprise.
Conformité LLM : Guide Pratique pour le Traitement des Données en 2026
Guide pratique pour la conformité des LLM en 2026. Découvrez comment naviguer entre la Loi IA européenne, le RGPD et les lois étatiques américaines pour protéger vos données et éviter les amendes.
Nombre de paramètres dans les grands modèles de langage : pourquoi la taille et l'échelle déterminent les capacités
Les paramètres déterminent les capacités des grands modèles de langage, mais leur nombre n'est plus le seul facteur. Architecture, quantification et efficacité comptent autant que la taille. Découvrez ce qui fait vraiment la différence entre un modèle de 7 milliards et un modèle de 2 billions.