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IA pragmatique
Intégration d’un composant IA dans le SI : données, secrets, recette, observabilité. Pas l’actualité des outils.
Architecture multi-agent : quand découper un agent complique le service
Des agents spécialisés peuvent clarifier un système, mais aussi multiplier les transferts, les coûts et les points de panne. Un cas fictif et des critères concrets pour décider où placer les frontières.
Context language models : décider quoi confier à la gestion du contexte
Avant d’évaluer un context language model, vérifiez si le contexte variable est bien la source du problème. Une méthode pour choisir un cas d’essai, définir les contrôles et décider si un pilote mérite d’être poursuivi.
Pizza Bot : une boîte de réception pour cadrer le travail des agents IA
Pizza Bot propose une interface de type boîte de réception pour des agents IA travaillant en arrière-plan. Pour une PME, l’enjeu est de déterminer quelles tâches lui confier, où garder la décision humaine et quels coûts ou risques vérifier avant un essai.
IA en production : qui valide une décision que le modèle peut changer ?
Une PME peut avoir testé un modèle sans avoir défini qui autorise ses changements en production. À partir d’un cas fictif, voici comment répartir les décisions, préparer une chronologie d’approbation et vérifier les preuves avant le lancement.
Agent IA ou automatisation classique : comment choisir ?
Une grille de décision pour choisir entre règles, workflow, intégration API et agent IA sans surdimensionner la solution.
Projet IA en entreprise : commencer par le problème métier
Une méthode pragmatique pour choisir un cas d’usage IA mesurable, tester les données et garder un contrôle humain avant d’industrialiser.