Fine-tuning d’embeddings : adapter un modèle de retrieval à votre domaine métier
Les modèles d’embeddings généralistes (text-embedding-3, bge, e5) sont excellents sur du contenu courant, mais ils plafonnent dès qu’un domaine métier spécialisé entre en jeu.
Détecter et prévenir les fuites de données personnelles dans les logs d’un LLM en production
Les logs d’une application LLM contiennent typiquement l’intégralité des prompts et des réponses du modèle, incluant les données personnelles que les utilisateurs ont introduites — nommément, incidemment ou en confidence.
Développer un agent IA avec LangGraph et des tools persistants : guide pratique en Python
Beaucoup d’agents IA développés avec LangGraph se contentent d’un état en mémoire qui disparaît à chaque redémarrage et de tools stateless qui réinitialisent leur contexte à chaque appel.
Long-context LLMs : techniques et limites pour exploiter réellement 1 million de tokens en production
L’annonce de context windows à 1 million voire 2 millions de tokens a créé l’illusion que le RAG serait bientôt obsolète : il suffirait de tout mettre dans le prompt.
Comment construire un système de reranking pour améliorer la pertinence d’un RAG en production
La plupart des pipelines RAG déçoivent en production pour une seule raison : la recherche vectorielle seule remonte souvent les mauvais documents en tête de liste.
KV cache management : la clé pour maîtriser la mémoire GPU dans les déploiements LLM à grande échelle
La plupart des équipes qui dimensionnent leur infrastructure GPU pour servir un LLM se concentrent sur la taille du modèle, et sous-estiment massivement la consommation du KV cache.
Supply chain IA : auditer la sécurité d’un modèle open source avant intégration en production
Télécharger un modèle sur Hugging Face et l’intégrer directement dans un pipeline de production, c’est l’équivalent IA d’importer une dépendance npm sans jamais regarder son code source.
Caching sémantique pour LLMs : réduire latence et coûts d’inférence sans sacrifier la pertinence
Dans tout chatbot ou assistant LLM à volumétrie élevée, une proportion importante des requêtes utilisateur sont sémantiquement équivalentes à des requêtes déjà traitées.
Intégrer Model Context Protocol dans une application Python : guide pratique étape par étape
Dire que MCP est un standard d’intégration pour agents IA est une chose ; l’intégrer concrètement dans une application Python en est une autre.
Comment choisir une base vectorielle pour un RAG en production : Pinecone, Weaviate, Qdrant et pgvector comparés
Choisir sa base vectorielle est l’une des premières décisions structurantes d’un projet RAG, et probablement l’une des plus mal instruites.