Insights et analyses sur l'IA en entreprise
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Routing de tickets, agents, fraude, garde-fous, RAG : 7 cas d'usage où Jev, le « System One model » de TypeSafe, décide à la place du LLM.
Deep Agents en sandbox isolée, sous-agents cloisonnés, reporting 40× moins cher : l'architecture que LangChain documente sur son propre agent marketing.
Distiller vos dépôts de code en compétences agentiques vérifiées : la méthode (BAAI) qui fait progresser un agent IA de +134 % sans toucher au modèle.
Votre agent IA échoue par intermittence et personne ne sait pourquoi. Latence et taux d'erreur ne détectent pas les échecs silencieux : la réponse est dans vos traces. Découvrez la boucle AgentOps qui transforme les traces de production en tests de régression et en quality gates.
Vos agents IA échouent en silence : boucles infinies, sorties jamais vérifiées, coûts de raisonnement incontrôlés. Le harness engineering corrige ces dérives sans changer de modèle. Framework, patterns éprouvés et checklist d'audit inclus.
Nous avons mené 8 expériences de compression de GPT-2 Large avec ASVD et récupération LoRA. Résultat : 1,6× d'accélération à l'inférence tout en surpassant le modèle d'origine de 13 %. Voici ce que nous avons appris et pourquoi ça change les choses pour le déploiement IA en entreprise.
Avec l'essor des assistants IA en entreprise, deux patterns d'extension dominent : les Skills et les MCP servers. Ils semblent proches, mais répondent à des besoins très différents. Voici comment choisir.
Ces deux termes circulent partout dans les discussions autour de l'IA, souvent utilisés de façon interchangeable. Pourtant, ils désignent des réalités très différentes — et choisir la mauvaise approche peut coûter cher.
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