Développement IA
8 articles dans cette série
Un parcours large de développement IA couvrant apps, intégration API, capacités des modèles, automatisation et pratiques de mise en œuvre.
Refactoriser 10 000 lignes de legacy avec l'IA : retour d'expérience réel en 2 semaines
Retour complet sur la refactorisation de 10 000 lignes de code Vue legacy avec Claude Code. D'un monolithe intouchable depuis 3 ans à une mise en production sans incident en 2 semaines, avec modèles Prompt pour tests, diagnostic, refactorisation et pièges à éviter.
Guide de développement d'applications IA multimodales : de la sélection du modèle au déploiement
Parcours complet du développement d'applications IA multimodales : comparaison de GPT-4V, Claude Vision et Gemini, code pratique pour images/vidéos/documents, optimisation des coûts et bonnes pratiques de déploiement.
Développement d'applications IA multimodales : guide complet de fusion texte, image et voix
Comparaison de GPT-4V, Gemini et Claude avec exemples de code complets pour fusionner texte, image et voix, principes d'architecture système et techniques de maîtrise des coûts pour maîtriser rapidement le développement multimodal.
LangChain LCEL en pratique : de la chaîne traditionnelle à la réponse en streaming — un paradigme moderne
LCEL restructure le développement LangChain avec l'opérateur |, réduisant le code de 70 % et ajoutant le streaming automatique. Approfondissement du Pipe, interface Runnable, mécanisme de streaming et guide de migration.
Comparaison des frameworks d'évaluation LLM : LangSmith vs W&B vs MLflow
Comparaison approfondie de LangSmith, Weights & Biases et MLflow : traçage, méthodes d'évaluation, déploiement en production et coût réel, pour choisir la solution adaptée à votre équipe.
IA auto-évolutive : voies techniques clés pour un apprentissage continu
Analyse des quatre voies de l'IA auto-évolutive : évolution du modèle, du contexte, méta-apprentissage et de l'architecture — du savoir figé à la croissance dynamique, avec cas pratiques.
IA auto-évolutive : 4 méthodes pour un apprentissage continu en 2026
Analyse approfondie des tendances d'apprentissage continu en 2026, du self-distillation SDFT au cycle d'auto-évolution MiniMax M2.7, avec 4 méthodes pour apprendre en usage et le cadre d'évolution en trois couches LangChain.
Hyper Company Brain : concevoir une base de connaissances pour AI Agent
À partir des détails publics de l’architecture Hyper, ce guide explique comment une base de connaissances d’entreprise pour AI Agent doit gérer la validité des facts, les permissions, les chaînes de décision, le retrieval hybride, les hooks/MCP et la correction humaine.
