Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : AI Engineering
Diagnostic des problèmes de sortie des LLM : quand utiliser des prompts, la récupération ou le fine-tuning
Une approche axée sur les symptômes pour déterminer si une fonctionnalité d’IA faible a besoin d’un meilleur prompt, d’une couche de récupération ou d’un affinage, et pourquoi entraîner un modèle sur des faits a des effets contraires.
7 min de lectureExécuter un affinage LoRA localement : vérifier, fusionner et éviter les échecs silencieux
Prouvez qu’un adaptateur LoRA a réellement amélioré un petit modèle, fusionnez-le et servez-le derrière une API locale compatible OpenAI, puis détectez les échecs qui génèrent des résultats erronés mais présentés comme fiables.
12 min de lectureSix concepts d’IA qui vous indiquent ce à vérifier avant de faire confiance à une réponse
Les tokens, les fenêtres de contexte, la température, l’hallucination, RAG et les agents sont présentés comme des outils de vérification, vous permettant d’identifier les erreurs, de contrôler les coûts et d’évaluer les affirmations des produits d’IA.
10 min de lectureComposition de modèles de discours, de vision et de génération en applications multimodales
Découvrez les six éléments fondamentaux de l’IA multimodale, la manière dont le langage parlé, la vision et les modèles génératifs s’assemblent en pipelines, ainsi que les outils et projets open source parfaits pour commencer.
11 min de lectureAméliorer les réponses RAG : une modification mesurée à la fois
Un flux de travail axé sur les mesures pour corriger des réponses RAG insuffisantes : ajuster l’agrégation en blocs, top_k, le réclassement, la recherche hybride et la réécriture des requêtes un par un, tout en suivant les métriques de récupération.
4 min de lectureQuinze concepts de LLM analysés à travers une seule demande de bot d’assistance
Suivez une question d’un client à travers un assistant IA pour comprendre ce que font réellement les modèles, les tokens, les embeddings, le contexte, RAG, les agents et l’évaluation, ainsi que là où s’arrête chacun d’eux.
13 min de lectureOutils d’évaluation pour les applications de LLM : ensembles de données, notation et seuils de régression
Découvrez ce qu’est un outil d’évaluation des LLM, ses quatre composants principaux, ainsi que la manière dont il détecte les dérives liées aux prompts et compare équitablement les modèles avant qu’ils n’arrivent aux utilisateurs.
9 min de lectureDes rapports de laboratoire scannés aux données structurées : compromis dans l’architecture OCR
Comment une startup de santé à budget limité peut évaluer les bibliothèques OCR, les API Google Cloud et un LLM de vision auto-hébergé pour transformer des scans médicaux en JSON structuré.
8 min de lecturePourquoi une appel à un LLM n’est pas une application : quelle est la place de LangChain dans un pipeline RAG ?
Découvrez ce que fait réellement LangChain en suivant le parcours d’une application de réponse à des questions sur des documents, depuis le téléchargement d’un PDF jusqu’à la réponse pertinente, et identifiez les moments où un framework alternatif est plus adapté.
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