Articles Intelligence Artificielle — Page 8

Guide GEO/LLMO 2026 : citer ChatGPT, Claude, Perplexity

Le GEO (Generative Engine Optimization), aussi appelé LLMO (Large Language Model Optimization), est la discipline qui consiste à rendre un site web exploitable, citable et réutilisable par les moteurs d'inférence comme ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini. En mai 2026, près de 30 % des recherches techniques en cybersécurité passent désormais par une interface conversationnelle, court-circuitant la SERP traditionnelle. Le SEO classique, optimisé pour des dix liens bleus de Google, ne suffit plus : il faut écrire pour des modèles qui ingèrent, vectorisent, citent et reformulent. Nous publions cet article-pilier après dix-huit mois d'application sur 1396 articles, 294 termes glossaire, 7 datasets ouverts et 12 guides rouges.

27 juil. 2026

Lire

LM Studio vs Ollama : Le Comparatif LLM Local 2026

Comparatif technique exhaustif entre LM Studio et Ollama en 2026 : 30 critères évalués, benchmarks réels sur Llama 3.1 8B, Mistral 7B et Mixtral 8x7B, compatibilité matérielle CUDA/ROCm/Metal, formats GGUF et MLX, API OpenAI, gouvernance d'entreprise et verdict par profil utilisateur.

27 juil. 2026

Lire

Intégrer une API LLM en Fonction IA : Guide Tutoriel 2026

Tutoriel pas à pas pour intégrer une API LLM en tant que fonction IA : du function calling au protocole MCP, en passant par JSON Schema, la boucle ReAct multi-tour, la sécurité (Pydantic, sandbox, audit), les frameworks (OpenAI SDK, Anthropic SDK, LangChain, Pydantic AI) et les cas d'usage cybersécurité (SOC, threat intel, IR runbook).

26 juil. 2026

Lire

AWQ Quantization : Optimiser les LLM en INT4 sans perte

AWQ (Activation-aware Weight Quantization) est devenue la technique de référence pour compresser les LLM en INT4 sans perte de qualité. Guide complet : algorithme, comparatif GPTQ/SmoothQuant/SpQR, implémentation AutoAWQ, déploiement vLLM/TensorRT-LLM, benchmarks Llama 3.1 70B, Mixtral, Qwen 2.5, DeepSeek-V3 et workflow pratique pour quantifier un modèle frontier sur un seul GPU H100.

26 juil. 2026

Lire

Tokenization vs Embedding : Différences et Usage en IA

Tokenization vs embedding expliqué : BPE, WordPiece, SentencePiece, tiktoken. Modèles embedding OpenAI, Cohere, BGE. Impact RAG, context window, pricing.

26 juil. 2026

Lire

Orchestration Multi-Agents IA : LangGraph, CrewAI, AutoGen

Comparatif orchestration multi-agents IA : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel. Patterns séquentiel/parallèle/superviseur, protocoles A2A/MCP, coût.

26 juil. 2026

Lire

Fine-Tuning LoRA et QLoRA : Guide Pratique LLM 2026

Guide complet fine-tuning LoRA/QLoRA : PEFT, Unsloth, Axolotl, dataset Alpaca/ShareGPT, évaluation, déploiement vLLM/TGI. Comparatif RAG vs fine-tuning.

26 juil. 2026

Lire

GraphRAG : Knowledge Graph + RAG — Guide Architecture

Guide complet GraphRAG : architecture Knowledge Graph + RAG, implémentation Neo4j + LangChain, Microsoft GraphRAG, comparatif vectoriel vs graphe, benchmarks.

27 juil. 2026

Lire

Bases de Données Vectorielles : Comparatif Complet 2026

Comparatif détaillé de 8 bases de données vectorielles : Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma, Qdrant, pgvector, FAISS, LanceDB. Benchmarks, tutoriel Python et guide de choix.

27 juil. 2026

Lire

AWQ vs GPTQ 2026 : Quantization LLM Comparé [VRAM 75%]

Guide expert AWQ et GPTQ : quantization post-entraînement de LLM pour déploiement on-premise. Comparaison GGUF/bitsandbytes, déploiement vLLM/TGI/Ollama et benchmarks reproductibles.

27 juil. 2026

Lire

Qdrant vs Milvus vs Weaviate : bases vectorielles RAG

Comparaison détaillée de Qdrant, Milvus et Weaviate pour les pipelines RAG sécurisés : architecture, benchmarks, sécurité, multi-tenancy, coûts et recommandations pour choisir la base vectorielle adaptée à vos contraintes.

27 juil. 2026

Lire

Jailbreak LLM : Taxonomie et Détection Automatisée

DAN, AIM, persona switch et token smuggling : taxonomie complète des jailbreaks LLM et pipeline de détection automatisée

26 juil. 2026

Lire