Évaluer un LLM ou un assistant IA : qualité, latence, coût et régressions
Un benchmark public classe des modèles sur des tâches générales. Une évaluation produit mesure votre qualité, avec vos données, vos contraintes et vos erreurs coûteuses.
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Analyses techniques, guides pratiques et retours d’expérience pour concevoir, moderniser et maintenir des applications durables.
RGPD et IA générative : cartographier les données avant de connecter un modèle à l’entreprise
Un prompt n’est pas le seul endroit où des données personnelles peuvent apparaître. Documents indexés, logs, traces, mémoire, sorties, feedback et outils connectés forment une chaîne qu’il faut rendre visible avant de choisir les garanties.
Assistant IA : acheter une solution, la construire ou combiner les deux ?
Le bon choix ne dépend pas du nombre de fonctionnalités. Il dépend de ce qui différencie l’entreprise, de ce qui doit rester sous contrôle et de ce qu’un fournisseur peut assumer durablement.
MCP, A2A et AGNTCY : comprendre l’interopérabilité des agents IA en 2026
Tous les protocoles agentiques ne résolvent pas le même problème. Les empiler sans besoin clair augmente la surface d’attaque et la complexité opérationnelle.
MCP en entreprise en 2026 : architecture, autorisation, gouvernance et migration vers la spécification 2026-07-28
MCP standardise la connexion entre applications IA, données et outils. Il ne standardise ni la confiance, ni les droits métier, ni la gouvernance : ces responsabilités restent à concevoir.
Document Intelligence en 2026 : au-delà de l’OCR, extraire structure, tableaux et preuves
Le texte brut ne suffit pas lorsqu’un montant dépend d’une colonne, qu’une signature doit être localisée ou qu’une citation doit revenir à une zone précise du document.
PRA et PCA d’une application web : définir RTO, RPO, sauvegardes et scénarios de crise
Un PRA n’est pas un document rangé dans un dossier. C’est une capacité testée à restaurer un service, ses données et ses dépendances dans un délai accepté par le métier.
Choisir un modèle IA en 2026 : GPT-5.6, Mistral Medium 3.5 et modèles spécialisés sans tomber dans le piège des benchmarks
Le meilleur modèle général n’est pas forcément le meilleur composant de votre application. En 2026, la sélection doit comparer des versions précises sur des tâches réelles, puis prévoir routage, canary, fallback et réévaluation.
LLMOps : versionner, observer et exploiter les applications d’IA générative
Une application générative change lorsque le modèle, le prompt, le corpus, les outils ou les politiques évoluent. L’exploitation doit pouvoir attribuer chaque résultat à cette configuration.
Plateforme multisite, multimarque et multilingue : architecture, gouvernance et SEO
Mutualiser ne signifie pas rendre tous les sites identiques. Une bonne plateforme partage ce qui doit l’être et rend explicites les marges de liberté locales.
Contrat de maintenance applicative : SLA, TMA, astreinte et budget sans zone grise
Un bon dispositif de maintenance ne promet pas que rien ne tombera en panne. Il définit comment les incidents sont détectés, qualifiés, rétablis et empêchés de se répéter.
Agents de développement en 2026 : accélérer la livraison sans dégrader l’architecture ni la sécurité
Un agent de code peut modifier plusieurs fichiers, lancer des tests et préparer une pull request. Sa vitesse rend les garde-fous d’architecture et de revue plus importants, pas moins.