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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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De la modification des prompts aux boucles de rétroaction : DSPy, GEPA et Claude Code
Apprenez comment DSPy, MIPRO, STORM, GEPA, Claude Code et MCP transforment le travail en intelligence artificielle, en passant de la réécriture de prompts à la création de programmes mesurables dotés de boucles de rétroaction exécutables.
10 min de lectureUn 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 lectureLes bases de LangChain : à quoi il sert et quand il est préférable de l’éviter complètement.
Découvrez ce que LangChain offre réellement, pourquoi les outils utilisant plusieurs fournisseurs incitent les équipes à l’adopter, quels paquets installer, et quand un wrapper simplifié est la meilleure solution.
7 min de lectureUn harnais de production pour Claude Code : six couches allant de Slack aux MR fusionnés.
Comment un harnais à six couches transforme les tickets Slack en code fusionné : traitement des événements, boucles d’agents contrôlés, état durable, auto-réparation, capacité d’observation et contrôle par l’opérateur.
42 min de lectureCinquante ans de recherche en récupération d’informations cachés au sein de votre pipeline RAG
Le découpage en blocs de texte, la recherche hybride, HyDE, le réclassement et les évaluations possèdent tous des ancêtres vieux de plusieurs décennies dans le domaine de la récupération d’informations. Un aperçu de la recherche et de ses limites.
17 min de lectureRéduire les coûts des tokens d’agent : mise en cache, routage et hygiène du contexte.
Réduisez les coûts des agents LLM grâce au stockage en cache des prompts et au stockage sémantique, au chargement différé des outils, à l’acheminement et aux cascades de modèles, aux sous-agents, ainsi qu’à une gestion rigoureuse du contexte.
16 min de lectureFondements de l’agent IA : objectif, conception des prompts et sélection du modèle
Comment poser les bases d’un agent IA de production : définir l’objectif et les métriques de succès, rédiger des prompts avec des objectifs et des contraintes, puis choisir le bon modèle.
21 min de lectureL’ingénierie de contexte en pratique : un agent de recherche du Claude Agent SDK
Créez un agent de recherche en Python à l’aide du Claude Agent SDK en utilisant les modèles d’écriture, de sélection, de compression et d’isolation, puis comparez-le à une version de base naïve lors d’exécutions mesurées.
20 min de lectureCe qu’un agent de différenciation de modèles découvre : les changements de style éclipsent un affinage restreint.
Un agent de différenciation de modèles a audité un affinage LoRA en finance : 82 % des exécutions ont détecté le changement de longueur et de structure, tandis que la modification de raisonnement prévue est restée cachée.
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