2026, l'année où les petits modèles deviennent la norme
Plus rapides, moins chers et plus contrôlables, les 'Small Language Models' spécialisés s'imposent face aux géants généralistes.
Les dernières bonnes pratiques, des guides concrets et des retours d'expérience.
Plus rapides, moins chers et plus contrôlables, les 'Small Language Models' spécialisés s'imposent face aux géants généralistes.
Après le bruit des annonces, les signaux faibles qui vont vraiment impacter votre stratégie data et IA pour la fin d'année.
Les fournisseurs d'IA changent leurs prix. Décryptage des nouvelles tarifications et stratégies pour éviter l'explosion de la facture.
Comment nous avons réduit de 60% la facture d'inférence d'un modèle en production grâce à la distillation et la quantification.
Savoir ce qu'il y a dans vos modèles. Leçons sur la mise en place d'un 'Model Bill of Materials' pour la traçabilité.
Quand un modèle puissant devient juge de la qualité des autres. Retours sur l'approche 'LLM-as-a-judge' et ses limites.
Après un incident public, retour sur les garde-fous essentiels pour un RAG fiable: listes blanches de sources, citations et refus.
Quand l'outillage réconcilie la décentralisation du Mesh et l'unification de la Fabric, la gouvernance devient enfin pragmatique.
Après l'enthousiasme des nouveaux SDKs, un retour sur les vrais défis des agents autonomes en production.
Leçons d'une vulnérabilité critique dans une librairie Python et comment durcir votre chaîne d'approvisionnement logicielle.
Les nouveaux algorithmes d'indexation changent la donne pour le RAG. Comment en profiter sans tout reconstruire.
Les nouvelles métriques de qualité pour comprendre le comportement de vos applications LLM en production.