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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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Mettre les agents en production grâce au Foundry Agent Service et au Agent Framework
Comment un agent de préparation des ventes passe d’un code local à une déploiement hébergé, ciblé sur l’identité, isolé et surveillé, publié dans Microsoft 365 et basé sur des données commerciales.
11 min de lectureAgent ou flux de travail ? Séparer la réflexion de l’exécution dans l’IA d’entreprise
Utilisez des agents pour l’interprétation des intentions et la récupération d’informations, ainsi que des workflows déterministes pour les transactions : comment RAG, LangGraph, MCP, les processus d’approbation et SQS contribuent à une architecture plus sûre.
7 min de lectureQui est responsable d’un agent IA dans votre entreprise : Six responsabilités et leurs titulaires
Qui possède un agent IA dans votre entreprise ? Avec le SR 26-2 qui reste silencieux sur les agents, les six rôles responsables, la manière de les pourvoir en personnel à partir des équipes existantes, ainsi que la gestion au quotidien.
16 min de lectureMCP pour les débutants : créer un serveur et un client, puis les mettre en œuvre dans un environnement d’entreprise.
MCP pour débutants : le problème N x M, les idées fondamentales expliquées simplement, un serveur et un client de helpdesk en TypeScript avec Node.js, ainsi que la transition vers des déploiements HTTP sécurisés.
14 min de lectureMicrosoft Foundry transforme les appels API de modèles en opérations d’IA gérées.
Microsoft Foundry transforme les appels API uniques de modèles en opérations gérées : catalogues de modèles, agents, RBAC, suivi, observabilité et évaluation en un seul endroit.
7 min de lectureRecherche hybride pour le RAG d’entreprise : la densité seule ne suffit pas
Les IDs exacts et les codes rares perturbent les embeddings. Le RAG d’entreprise nécessite une recherche hybride, avec BM25 et une récupération dense fonctionnant en parallèle et fusionnées, afin de couvrir la véritable diversité des requêtes.
11 min de lectureKernel sémantique, LangChain, LangGraph, AutoGen : choisir en fonction des contraintes et non de la mode
Comparaison du Kernel sémantique, de LangChain, de LangGraph et d’AutoGen pour un usage en entreprise dans les domaines du DX, des langages, des agents, de l’orchestration, du RAG et de la sécurité, en fonction des contraintes réelles.
13 min de lecturePourquoi l’Enterprise RAG a besoin d’une recherche hybride, et non seulement de vecteurs
Les embeddings omettent les IDs de facture et les codes d’erreur. RAG d’entreprise nécessite une recherche hybride : BM25 combiné à une récupération dense avec fusion des classements comble ce manque d’identifiants.
5 min de lectureComment choisir une bibliothèque JavaScript pour les applications d’entreprise en 2026
Une liste de contrôle pratique pour choisir une plateforme JavaScript — exigences, composants, architecture des données, accessibilité, outils, tests et prototypes — avec Ext JS comme exemple d’entreprise.
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