Techniques

Les méthodes pour tirer le meilleur des modèles

44 articles · 3 sous-catégories

Red teaming agentique — quand le LLM n'est plus la cible principale

Pourquoi auditer un système agentique demande d'élargir le périmètre au-delà du LLM, taxonomie Dreadnode des 5 fronts, référentiel OWASP ASI, méthodologie d'audit en Pieuvre + mitigations actionnables.

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analyse Orchestration Multi-Agents

Le web qui se prépare aux agents IA — où la transition a vraiment lieu

Panorama empirique 2026 du web face aux agents IA — disintermediation du clic sortant, bimodalité headless enterprise vs grand public, agents prêts pour use cases bornés, standards fragmentés et bidirectionnels (MCP, NLWeb, Cloudflare Pay Per Crawl, llms.txt).

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analyse RAG & recherche documentaire

Panorama RAG avril 2026 — vectoriel, vectorless et approches émergentes

État de l'art du Retrieval-Augmented Generation en avril 2026 : familles vectorielle dense, vectorless/sparse/hybrid, approches émergentes (GraphRAG, Self-RAG, Agentic) et débat avec le long contexte. Version pédagogique.

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Red teaming agentique — quand le LLM n'est plus la cible principale

Le web qui se prépare aux agents IA — où la transition a vraiment lieu

Panorama RAG avril 2026 — vectoriel, vectorless et approches émergentes

IA agentique — les LLM qui passent à l'action

RLVR multi-réponses — entraîner un modèle à explorer

Agent0 — apprendre à s'améliorer sans aucune donnée humaine

Automatisation de la recherche en IA — jusqu'où ça marche ?

Context graphs — la nouvelle infrastructure pour agents IA ?

Harnesses d'agents — l'architecture qui enveloppe le LLM

MemEvolve — quand la mémoire agent s'auto-optimise

Meta-Harness — optimiser automatiquement le code autour du LLM

Agents codeurs asynchrones — stratégies de coordination efficaces

HACRL — quand des LLM de tailles différentes s'entraînent ensemble

λ-RLM — du λ-calcul pour fiabiliser le raisonnement des LLM

Audit automatisé multi-agents — quand les agents vérifient leur propre système

Chain-of-Debate — quand les agents argumentent pour mieux décider

Évaluer un agent LLM — méthodes et pièges

Exception handling multi-agents — quand les agents gèrent l'imprévu

Systèmes multi-agents — quand la collaboration amplifie (ou pas)

Planning en IA agentique — formuler, exécuter, adapter

Prompt chaining vs agent autonome — lequel choisir ?

Réflexion et auto-critique — quand les agents se corrigent eux-mêmes

Routing en IA agentique — comment les agents choisissent leur chemin

Self-Consistency — lancer 3 fois le même prompt

Agents LLM — comment un modèle de langage passe à l'action

Context prompting — guide pratique par niveau d'usage

35 agents LLM en parallèle — anatomie et positionnement

Distillation de modèles — transférer le savoir du grand au petit

LLM et génération de code — ce que les benchmarks ne disent pas

Modèles vocaux — l'IA qui parle et qui écoute

Optimisation de l'inférence LLM — comment l'industrie coupe la facture

Quantization — réduire un LLM sans le casser

Sécurité adversariale des LLM — attaques et défenses

Context engineering — au-delà du prompt engineering

Agents en production : ce que disent 1 200 cas réels

Dispatch cognitif — assigner le bon modèle à la bonne tâche

Escalade humaine vs auto-recovery — qui corrige l'agent ?

174 agents, 0 échec : fiabilité réelle ou biais de mesure ?

Fire-and-consolidate — un pattern d'orchestration multi-agents

Le paradoxe LLM/langage — pourquoi les machines préfèrent le langage machine

Le pattern Wave — orchestrer en deux vagues

Plus d'agents ≠ meilleurs résultats — le paradoxe du scaling multi-agents

Step 0bis — challenger sa propre architecture avant d'agir

Le triangle de décision : gouverner un système IA agentique