Décryptages
Des analyses documentées sur les évolutions de l’intelligence artificielle et leurs implications concrètes : sécurité des agents, coûts réels, choix des modèles, passage en production. Chiffres sourcés, tableaux et listes de contrôle réutilisables.
Architecture7 min de lecture
La mémoire persistante rend un agent IA utile sur la durée et transforme une erreur ponctuelle en état durable. Ce qu’il faut trancher avant de l’activer.
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Architecture7 min de lecture
Le Model Context Protocol standardise l’accès des agents IA aux outils de l’entreprise. Ce qu’il simplifie, ce qu’il déplace, et les six contrôles à poser.
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Gouvernance7 min de lecture
Valider chaque étape d’un agent IA détruit son intérêt, tout lui laisser est intenable. Comment décider action par action ce qui reste autonome ou interdit.
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Industrialisation7 min de lecture
Beaucoup de processus confiés à un agent IA seraient mieux traités par un workflow déterministe. Cinq critères pour trancher avant de commencer à construire.
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Savoir & Contexte7 min de lecture
Connecter ses documents à un LLM apprend à un agent ce que l’entreprise sait, pas comment elle travaille. Comment formaliser méthodes, exceptions et limites.
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Shadow AI7 min de lecture
Assistants grand public, agents locaux, extensions de code : le Shadow AI échappe à la DSI. Comment le détecter, comprendre ce qu’il révèle et l’encadrer.
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Identité agentique7 min de lecture
Quelle identité utilise un agent IA dans votre SI ? Identité dédiée, responsable nommé, droits calibrés, révocation : le modèle d’identité non humaine.
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Données & Souveraineté7 min de lecture
Entraînement, rétention, résidence des données et de l’inférence : le parcours réel des données envoyées à un LLM et les questions à poser au fournisseur.
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Commerce agentique7 min de lecture
Commerce agentique : déléguer un paiement à un agent IA suppose un mandat vérifiable. Où en est le protocole AP2, et ce qu’un marchand peut préparer.
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Multi-agents6 min de lecture
A2A (Agent2Agent) fait dialoguer les agents IA là où MCP les relie à des outils. Ce que le multi-agents apporte, ce qu’il coûte, et quand il se justifie.
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Adoption11 min de lecture
Déployer ChatGPT, Gemini ou Copilot ne crée pas l’adoption. Ce qui sépare l’accès d’un usage métier réel, et l’usage d’une transformation mesurable.
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Gouvernance14 min de lecture
Qui répond d’une action exécutée par un agent IA ? Autonomie par action, attribution, échelle d’arrêt, rôles nommés : 7 règles et ce qu’exige l’AI Act.
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Qualité11 min de lecture
Golden dataset, critères métier, LLM-as-judge, évaluation de trajectoire : la méthode pour valider une application IA avant sa mise en production.
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Architecture7 min de lecture
Le RAG n’est pas mort, il ne répond qu’à une partie du problème. Le Context Engineering décide quoi fournir au modèle, à quel moment et sous quelle forme.
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Observabilité11 min de lecture
Traces, appels de modèles, outils, trajectoires : ce qu’il faut instrumenter pour détecter la dérive d’un agent IA en production et diagnostiquer un incident.
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Industrialisation10 min de lecture
Évaluation, cas non passants, coûts, observabilité, sécurité, fallback, adoption : les sept différences entre une démo IA réussie et un système exploitable.
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Produit & Tech10 min de lecture
Les pull requests mergées par développeur ont doublé, la charge de revue aussi : à quelles conditions l’IA rend-elle les développeurs plus productifs ?
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Architecture11 min de lecture
Qualité, coût, latence, contexte, outils, sécurité : la méthode Slash Tech pour choisir le LLM adapté à votre cas d’usage, pas le mieux classé sur un benchmark.
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FinOps9 min de lecture
Le prix au million de tokens ne dit pas le coût d’un agent IA : le contexte relu, les boucles de vérification, les outils et les échecs font la facture.
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Sécurité11 min de lecture
Permissions effectives, isolation d’exécution, journalisation, révocation testée : les sept contrôles à vérifier avant de connecter un agent IA à votre SI.
Lire le décryptageLes évolutions de l’IA qui comptent vraiment pour les entreprises, analysées à partir de nos missions.
Des retours d’expérience et des décryptages concrets pour transformer les évolutions de l’IA en décisions utiles.
Trente minutes, sans engagement.