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Le blog
Les dernières bonnes pratiques, des guides concrets et des retours d'expérience.
Choisir entre prompt tuning, LoRA et fine tuning
Comparer impact, données requises et coûts selon vos cas d'usage.
FinOps pour LLM coûts et latence
Optimiser température, tokens, cache et batching pour maîtriser la facture.
Copyright, licences et IA
Comprendre droits et obligations: données d'entraînement, contenus générés, citations.
Gouvernance et risques de l'IA générative
Hallucinations, fuites, conformité: poser des garde-fous sans bloquer l'usage.
Vecteurs et bases de vecteurs en prod
Choisir, indexer et exploiter une base vecteur pour recherche sémantique et RAG.
LLMOps des briques au runbook
Observabilité, gestion des prompts, versions et incidents pour les applications LLM.
Évaluer les LLM métriques et protocoles
Du offline au online: exactitude, utilité, sécurité et coûts de réponse.
Guide pratique de prompt engineering
Structurer, contraindre et tester vos prompts pour des réponses utiles et stables.
RAG relier un LLM à vos données
Construire une chaîne retrieval-augmented robuste: index, chunks, citations et cache.
IA générative un levier produit et opérations
Aligner objectifs, cas d'usage et risques pour transformer l'entreprise avec l'IA générative.
Model serving canary, shadow, A B
Déployer sans casse et mesurer l'impact avant de généraliser.