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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Créer une feuille de route pour les capacités futures des modèles linguistiques d'entreprise
Renee Serda janv.. 20 0Une feuille de route LLM efficace relie la technologie aux résultats commerciaux. Découvrez les 5 piliers, les erreurs à éviter et les étapes concrètes pour déployer une stratégie d'IA d'entreprise qui dure en 2026.
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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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Utilisation de logiciels open source en vibe coding : licences à privilégier et à éviter
Renee Serda janv.. 14 8Découvrez quelles licences open source vous permettent d'utiliser en toute sécurité les outils de vibe coding pour créer des logiciels commerciaux, et celles qui risquent de vous entraîner dans un litige juridique.
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Changelogs et decision logs : suivre les choix d'IA dans le temps pour une gouvernance fiable
Renee Serda janv.. 13 10Les changelogs et decision logs sont essentiels pour suivre les choix d'IA dans le temps. Ils garantissent traçabilité, conformité et confiance, surtout avec le Règlement européen sur l'IA en vigueur depuis 2025.
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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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Cadres d'évaluation de l'équité pour le déploiement des LLM en entreprise
Découvrez comment les frameworks comme FairEval et LangFair permettent aux entreprises de détecter et corriger les biais dans les LLM pour un déploiement éthique et légal.
Adaptation de domaine en NLP : Comment affiner les grands modèles linguistiques pour des domaines spécialisés
L'adaptation de domaine en NLP permet d'optimiser les grands modèles linguistiques pour des secteurs spécialisés comme la santé ou le droit. Découvrez les méthodes, les coûts, les pièges et les meilleures pratiques pour réussir cette transformation.
Compression et quantisation des grands modèles linguistiques : Les exécuter sur les appareils périphériques
Apprenez comment la compression et la quantisation permettent d'exécuter des modèles linguistiques puissants sur des appareils mobiles, avec des gains de taille, de vitesse et de confidentialité. Techniques récentes comme GPTVQ et TOGGLE révolutionnent l'IA locale.