Structured outputs et JSON schema : la méthode fiable pour intégrer un LLM dans un workflow métier
Combien de pipelines LLM se cassent chaque semaine en production parce qu’un modèle a répondu « Voici le JSON demandé : » suivi d’un backtick manquant, d’une virgule en trop ou d’un commentaire en français au milieu de l’objet attendu ?
Speculative decoding : accélérer l’inférence LLM par un facteur 2 à 3 sans compromis sur la qualité
Beaucoup d’équipes qui se battent avec la latence d’inférence de leur LLM se résignent à choisir entre un petit modèle rapide et un grand modèle précis.
Exfiltration de données via embeddings vectoriels : la faille sous-estimée des pipelines RAG
La plupart des équipes qui déploient un pipeline RAG en production considèrent les embeddings vectoriels comme une donnée anodine, techniquement inintelligible, qu’elles stockent avec un niveau de protection bien inférieur à celui des documents sources.
Prompt caching et optimisation TPS : réduire la facture d’inférence sans dégrader la qualité
La plupart des équipes qui mettent un LLM en production découvrent trop tard que leur facture mensuelle est dominée à 70 % par la retransmission du même contexte à chaque requête.
Model Context Protocol (MCP) : le standard qui redéfinit l’intégration des agents IA en entreprise
Chaque équipe qui déploie un agent IA en entreprise finit par réinventer la même roue : connecteurs sur mesure vers le CRM, adaptateurs maison pour la base documentaire, bricolages pour accéder aux API internes.
Synthèse vocale et reconnaissance vocale avec les LLMs : état de l’art en 2026
Beaucoup d’équipes produit commettent encore l’erreur de traiter la synthèse vocale et la reconnaissance vocale comme deux briques technologiques séparées, à intégrer en bout de chaîne.
Comment détecter et corriger les dérives de comportement d’un LLM en production
Beaucoup d’équipes techniques font l’erreur de considérer le déploiement d’un LLM comme une ligne d’arrivée : elles optimisent les prompts en développement, valident les réponses sur un jeu de test, puis passent en production avec la conviction que le système restera stable.
Qu’est-ce que le sparse attention et pourquoi rend-il les LLMs plus efficaces
Beaucoup d’équipes qui déploient des LLMs en production font l’erreur de croire que la lenteur de génération ou l’explosion des coûts d’inférence sont inévitables.
Sécuriser une application LLM multi-tenant : isolation des données et contrôle des accès
Beaucoup d’équipes techniques font l’erreur de déployer une application LLM multi-tenant en appliquant simplement les mêmes patterns de sécurité que pour une API REST classique.
Comment optimiser les coûts d’inférence LLM en production : 6 stratégies concrètes
Beaucoup d’équipes techniques déploient leur premier LLM en production avec une certaine euphorie, puis reçoivent la première facture cloud et entrent en mode panique.