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Cursor, GitHub Copilot, Codeium ou Claude Code : quel assistant IA de codage choisir en 2026 ? Ce comparatif analyse les 4 acteurs majeurs sur 10 critères — dont la sécurité des données et…
Le fine-tuning avec LoRA (Low-Rank Adaptation) permet d'adapter un grand modèle de langage à un domaine spécifique en entraînant moins de 1 % des paramètres, sur un seul GPU grand public.…
Les agents IA autonomes représentent le prochain saut qualitatif de l'intelligence artificielle : contrairement à un simple LLM qui répond à une requête, un agent planifie, agit et…
Small Language Models (SLM) : risques de sécurité spécifiques. Phi-4 Mini, Gemma 3, Llama 3.2 — data leakage, model theft, edge devices.
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…
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.
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.
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.
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.
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.
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 ?
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 des règles YARA automatiquement avec des LLM open source. Guide SOC, threat hunting, cas d'usage et outils 2026.
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…
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…
LangChain est le framework open-source Python et JavaScript de reference pour construire des applications LLM : chatbots, pipelines RAG, agents et copilotes. Cette page entity-first…
Hugging Face est la plateforme communautaire et commerciale de reference mondiale pour l'IA open-source. Fondee a New York en 2016 par les Francais Clement Delangue, Julien Chaumond et…
Anthropic PBC est l'editeur d'IA generative fonde en 2021 par Dario et Daniela Amodei (ex-OpenAI). Cette page entity-first detaille la methode Constitutional AI, l'histoire et la gamme…
OpenAI est le laboratoire d'IA fonde le 11 decembre 2015 par Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever et al., editeur de ChatGPT (1,2 milliard d'utilisateurs hebdo en 2026),…
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…
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,…
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…
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…
Guide complet fine-tuning LoRA/QLoRA : PEFT, Unsloth, Axolotl, dataset Alpaca/ShareGPT, évaluation, déploiement vLLM/TGI. Comparatif RAG vs fine-tuning.
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