Articles Intelligence Artificielle

Small Language Models : Risques de Sécurité Spécifiques

Protocole MCP — le nouveau standard des agents IA 2026

Comprenez le protocole MCP (Model Context Protocol) en 2026 : architecture, sécurité, déploiement enterprise. Comment MCP remplace les intégrations API ad-hoc pour les agents IA et ses implications RSSI.

Systèmes multi-agents autonomes — architecture et risques

Maîtrisez les systèmes multi-agents LLM en 2026 : architectures hierarchiques vs. swarm, orchestration, guardrails, blast radius. Risques RSSI des agents autonomes et stratégies de contrôle.

Hallucinations LLM — causes fondamentales et solutions 2026

Décryptez les causes profondes des hallucinations LLM en 2026 : tokenization limits, temperature, RLHF side effects, mitigation via RAG, self-consistency, Constitutional AI. Guide pour les équipes IA.

RAG scalable — architectures, problèmes et alternatives 2026

Maîtrisez les architectures RAG scalables en 2026 : chunking strategies, vector stores, reranking, GraphRAG, HyDE. Limites du RAG naïf et alternatives pour les corpus d'entreprise volumineux.

Quantization LLM : Comparaison GPTQ, AWQ, EXL2, GGUF

Comparez les méthodes de quantization LLM en 2026 : GPTQ, AWQ, EXL2, GGUF. Impact sur la qualité, la VRAM requise, la vitesse d'inférence. Guide technique pour choisir la quantization optimale.

Optimisation cluster GPU pour l'inférence LLM en production

Optimisez votre cluster GPU pour l'inférence LLM : tensor parallelism, pipeline parallelism, KV-cache management, batching strategies, autoscaling Kubernetes. Guide technique pour les équipes MLOps.

vLLM vs Ollama vs TGI vs SGLang — benchmark serveurs LLM

Benchmark complet des serveurs LLM en 2026 : vLLM, Ollama, TGI, SGLang. Throughput, latence P50/P99, consommation GPU, facilité de déploiement. Quel serveur choisir selon votre cas d'usage ?

Souveraineté IA : pourquoi les entreprises rapatrient

Décryptez les enjeux de la souveraineté IA en 2026 : risques RGPD des LLM cloud, coût TCO on-premise vs API, solutions vLLM/Ollama/Scaleway, ROI du rapatriement pour les ETI françaises.

YaraGen-AI : Générer Règles YARA avec LLM Open Source

YaraGen-AI est un générateur Python open source de règles YARA assisté par LLM. Architecture, installation, validation, comparatif avec yarGen et Yara-Forge, cas d usage ransomware et APT.

Benchmark LLM : Classement Complet GPT-5, Claude, Gemini

Le seul classement francais des LLM mis a jour chaque mois. Mai 2026 : GPT-5 reprend la 1re place devant Claude Opus 4.7. Methodologie transparente sur MMLU, HumanEval+, GPQA et LMSYS Arena Elo. 12 modeles testes, recommandations par cas d usage et conformite AI Act.

vLLM : Moteur d'Inférence LLM Haute Performance 2026

vLLM est un moteur open-source d'inférence et de service pour LLM, écrit en Python et CUDA, conçu pour offrir un débit maximal et une latence prévisible sur GPU et accélérateurs spécialisés. Né en 2023 au Sky Computing Lab de UC Berkeley sous l'impulsion de Woosuk Kwon, Zhuohan Li, Ion Stoica et Hao Zhang, vLLM cumule en mai 2026 plus de 52 000 étoiles GitHub, 1 100 contributeurs et fait partie de la PyTorch Foundation. Cette page entity-first détaille PagedAttention, le continuous batching, l'architecture worker/scheduler/executor, les 250+ architectures supportées (Llama 4, Mistral, Mixtral, Qwen 3, DeepSeek V3/R1, Phi-4, Gemma 3, GLM-4.5), les backends CUDA/ROCm/CPU/TPU/Neuron/Gaudi, les formats FP8/AWQ/GPTQ/NVFP4, l'API OpenAI-compatible, le speculative decoding, le disaggregated prefill, le prefix caching, le multi-LoRA serving, la vLLM Production Stack Helm Kubernetes, le monitoring Prometheus et les benchmarks face à Ollama, TensorRT-LLM, llama.cpp et SGLang.