Dans un contexte où les IA génératives sont de plus en plus utilisées dans des applications concrètes — chatbots, moteurs de recherche, assistants métier — la fiabilité des réponses devient un enjeu majeur. L’un des défis récurrents reste la réduction des hallucinations, ces réponses inventées ou erronées générées par les modèles de langage (LLM). Une […]

Face à l’essor fulgurant des modèles de langage (LLM), une question revient souvent dans les architectures modernes : comment structurer et retrouver efficacement les données non structurées ? C’est là qu’intervient la notion de base vectorielle, et notamment l’une des solutions les plus avancées aujourd’hui : Pinecone. Qu’est-ce qu’une base vectorielle ? À la différence […]

Dans les systèmes d’intelligence artificielle générative, notamment ceux fondés sur les modèles de langage (LLM), le défi n’est pas seulement de générer une réponse, mais de générer la bonne réponse. C’est là qu’intervient le reranking — un processus souvent sous-estimé mais crucial pour améliorer la pertinence, la précision et la cohérence des réponses fournies par […]

OpenAI propose désormais un ensemble cohérent pour construire des agents performants : 1. Des modèles de raisonnement adaptés Le cerveau de l’agent repose sur des modèles de raisonnement capables de décomposer une tâche complexe en plusieurs étapes (Chain-of-Thought Reasoning). OpenAI propose quatre modèles principaux (avril 2025) : Modèle Complexité des tâches Latence Prix input ($/1M […]

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes d’information des entreprises devient de plus en plus essentielle pour automatiser les tâches et améliorer l’efficacité. Jusqu’à récemment, relier un modèle d’IA (comme ceux de type LLM, Large Language Model) aux applications métiers nécessitait des développements complexes. Avec l’émergence du Model Context Protocol (MCP), cette opération est désormais […]