Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
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Un plan d’action sur six mois pour passer de débutant à ingénieur en IA opérationnel
Suivez un plan mois par mois couvrant Python, les API de LLM, RAG, les agents, l’évaluation, le déploiement et les coûts, accompagné de quatre projets de portfolio qui démontrent votre capacité à livrer des systèmes d’IA.
10 min de lectureUne feuille de route pour l’ingénierie IA en 2026 : de Python aux agents et aux outils LLMOps.
Un parcours d’apprentissage en plusieurs étapes pour 2026 en ingénierie IA, allant de Python et des mathématiques, en passant par l’apprentissage automatique classique et l’apprentissage profond, jusqu’aux techniques RAG, MCP, aux agents, aux évaluations et au déploiement.
14 min de lectureIngénierie des outils d’agent : état, vérification et contrôle autour du modèle
Une vue en temps réel des agents de production : pourquoi les prompts et le contexte ne suffisent pas, et comment l’état durable, la mise en œuvre, la vérification et l’observabilité comblent cette lacune.
13 min de lectureBoucles contre graphes : deux approches pour concevoir des agents d’IA
Ingénierie des boucles versus ingénierie des graphes pour les agents d’IA : fonctionnement de chacune de ces architectures, quand choisir l’une plutôt que l’autre, ainsi qu’une liste de contrôle à utiliser avant la mise en production.
12 min de lectureDes évaluations aux agents auto-améliorants : cinq époques de l’évaluation des agents
L’évaluation des agents signifie désormais l’audit des traces. Voir comment les vérifications déterministes, les juges LLM et les agents, la diagnostic et un méta-mécanisme créent un cycle d’amélioration sûr.
7 min de lectureAu-delà du wrapper API : une couche de middleware pour l’intégration de LLM en production
Les appels directs à l’API du LLM échouent sous un trafic réel. Une couche de middleware ajoute une abstraction du modèle, un routage de secours, des agents pilotés par des événements et un choix de modèle tenant compte des coûts.
6 min de lectureAgents d’IA gouvernés : un modèle de politique, plusieurs points d’application en temps de exécution.
Comment contrôler les coûts, le choix du modèle, les données, les outils et les appels MCP en temps de exécution : un cadre de gouvernance, une esquisse de politique neutre, des solutions de secours, des limites de sécurité et du suivi.
9 min de lectureAGENTS.md ou CLAUDE.md ? Quels contiennent réellement ces 592 dépôts de premier plan ?
Une étude portant sur 592 des meilleurs dépôts GitHub montre que CLAUDE.md fait principalement référence à AGENTS.md, et que les hooks, la couche de contrôle, sont bien moins fréquents que les documents.
7 min de lectureIncitation, RAG ou réglage fin : diagnostiquer la couche avant de choisir.
Une méthode pratique pour choisir entre l’incitation, le RAG et le réglage fin en 2026, en utilisant trois questions, un flux de décision, les coûts, la fraîcheur et les erreurs courantes.
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