AI

Parce que la valeur n’est plus seulement dans le modèle, mais dans ce qu’on en fait tourner en production. Le

OKF complète plutôt le RAG qu’il ne le remplace. Là où le RAG retrouve des morceaux d’information, OKF aide un

L’évaluation RAG se choisit selon ce que je veux mesurer : récupération, génération ou qualité finale. RAGAS, TruLens et DeepEval

Gemini 3.6 Flash vaut surtout le coup si vous cherchez moins de tokens, moins d’appels d’outils et un coût plus

La prompt compression réduit les tokens envoyés au LLM sans retirer ce qui compte vraiment. Je l’utilise surtout pour baisser

Il faut préparer vos campagnes pour être choisies dans Copilot, Bing et les réponses IA, pas seulement cliquées dans une

Je commencerais par Microsoft et Hugging Face, puis Anthropic, Shoham et Leyton-Brown, Google et Kaggle. Ce parcours évite de bricoler

En surveillant les modèles, les données, les prompts et les dépendances comme un système vivant. L’AI security monitoring sert à

Une fonction de perte donne au modèle un score d’erreur clair. Plus ce score est haut, plus il s’est trompé.

Je le pilote en instrumentant les traces, les spans, les métriques de coût, de qualité et les appels d’outils. Le