Comment construire un système RAG fiable
Ingestion, découpage, recherche hybride, évaluation et réponses avec sources.
Demander ce guide ↗Des connaissances pratiques en IA,
sans effets de mode.
Une collection évolutive de guides techniques, de cadres de décision et de cas d’usage sectoriels. Les articles pourront être publiés progressivement sous forme de contenus bilingues originaux.
Guides pratiques prévus
RAG ou fine-tuning
Comment choisir selon l’actualisation des connaissances, le comportement, le coût et la maintenance.
Demander ce guide ↗LLM cloud ou sur site
Une comparaison pratique de la confidentialité, du contrôle, de la latence, du coût et de l’exploitation.
Demander ce guide ↗Quand un système multi-agents est-il pertinent ?
Responsabilités, routage, mémoire et situations dans lesquelles un workflow unique est préférable.
Demander ce guide ↗Évaluer une application fondée sur un LLM
Jeux de données de qualité, fidélité aux sources, métriques de recherche, latence et coût.
Demander ce guide ↗Un parcours pratique pour apprendre le ML
De Python et des statistiques aux projets, réseaux de neurones et bases de la mise en production.
Découvrir le coaching ↗L’IA par secteur
Conseil et services professionnels
Analyse documentaire, assistants de connaissances internes, accélération de la recherche et workflows de propositions.
SaaS et service client
Copilotes produit, agents de support, automatisation de l’intégration et recherche sémantique.
E-commerce et commerce de détail
Segmentation, recommandations, enrichissement des produits et analyse de la demande.
Construction et industrie
Structuration des données métier, traitement documentaire, recommandation et capitalisation des connaissances.
Ressources gratuites en préparation
Liste de contrôle pour un projet RAG
Les questions à traiter avant de choisir un modèle ou une base de données vectorielle.
Modèle de benchmark LLM
Un cadre réutilisable pour comparer la qualité, la latence, la confidentialité et le coût.
Parcours d’apprentissage du ML
Une progression structurée des fondamentaux aux projets appliqués.
Canevas de cas d’usage IA
Un outil d’une page pour relier un problème métier aux données et à une valeur mesurable.
Les ressources deviendront téléchargeables uniquement lorsque les fichiers auront été créés. Le site ne présente pas comme disponibles des ressources qui ne le sont pas encore.