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 : LLM
RAG expliqué : comment les systèmes d’IA récupèrent des connaissances fraîches sur demande.
Apprenez comment fonctionne la génération augmentée par récupération, des blocs de données et des embeddings à la recherche vectorielle, afin que les modèles d’IA puissent répondre aux questions sans être réentraînés.
2776 motsLireC’est l’accès à l’IA, et non les capacités, qui représente le véritable risque de dépendance.
Cet article analyse des incidents récents de contrôle des exportations concernant Claude et GPT-5.6 afin de démontrer que l’accès aux modèles d’IA est une variable instable indépendante des capacités brutes.
2598 motsLireL’IA agente expliquée : des modèles de langage aux agents autonomes
Une présentation structurée de la manière dont les LLM évoluent vers des systèmes agents grâce à des outils, une mémoire, de la planification, des architectures multi-agents et l’intégration MCP.
4402 motsLireBuilding Multi-Step AI Agent UIs with Next.js and the AI SDK
Learn how to architect a production-ready AI agent interface using typed tools, multi-step loops, and streaming generative UI components in Next.js.
1729 motsLireReAct Explained: How AI Agents Combine Reasoning with Real-World Actions
Learn how the ReAct framework blends reasoning and tool use to power AI agents, and how it differs from Chain-of-Thought, RL, and reasoning models.
1180 motsLireComparing Frontier AI Agents: Astra, Flash, Fable, and Mythos
A breakdown of how the latest GPT, Gemini, and Claude model releases perform on real agentic tasks like coding, browsing, and tool use, not just benchmarks.
2056 motsLire
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