Harcèlement & IA

Choisir les familles de modèles pour des programmes LLM évolutifs : guide pratique

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Guide pratique pour choisir la bonne famille de modèles LLM en 2026 entre GPT-4o, Claude 3, Gemini, Llama 4 et Qwen. Apprenez à équilibrer performance, coût et compétences techniques selon votre cas d'usage.

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Prototypage accessible dès le départ avec le vibe coding : des tactiques qui fonctionnent vraiment

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Découvrez comment le vibe coding avec une approche accessibilité dès le départ permet de créer des prototypes conformes aux normes WCAG en seulement 72 heures, en intégrant les exigences d'accessibilité dans les premiers prompts IA.

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Protéger les poids des modèles et la propriété intellectuelle dans les grands modèles linguistiques

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Protéger les poids des grands modèles linguistiques est essentiel pour prévenir le vol d'IA. Découvrez comment le fingerprinting, les empreintes dans les poids et les watermarkings rendent les modèles inviolables et juridiquement protégés.

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IA générative en santé : découverte de médicaments, imagerie médicale et soutien clinique

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L'IA générative transforme la santé : elle accélère la découverte de médicaments, améliore les diagnostics par imagerie et soutient les médecins dans leurs décisions. Découvrez comment elle fonctionne, ses limites et son avenir.

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Programmation Local-First : Exécuter les modèles et outils directement sur votre machine

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La programmation local-first permet d'exécuter des modèles d'IA et des outils de développement directement sur votre machine, sans dépendre du cloud. Idéal pour la souveraineté des données, mais avec une courbe d'apprentissage raide.

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Risques de mémorisation dans les LLM : détecter et atténuer les fuites de données d'entraînement

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La mémorisation dans les modèles linguistiques peut révéler des données privées. Découvrez comment la détecter, pourquoi elle est dangereuse, et les meilleures méthodes pour l'atténuer en 2026.

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Mise en cache et performance dans les applications web générées par l'IA : par où commencer

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La mise en cache est essentielle pour réduire les coûts et la latence des applications web générées par l'IA. Découvrez comment commencer avec Redis ou MemoryDB, les différences entre les types de cache, et les erreurs à éviter.

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Optimiser le ROI : Choisir le meilleur modèle de langage pour équilibrer coût et qualité

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Découvrez comment choisir entre les modèles de langage les moins chers et les plus performants pour maximiser votre retour sur investissement en IA. Avec des données réelles de 2026, apprenez à combiner Grok 4 Fast, GPT-5 Mini et d'autres modèles pour réduire vos coûts jusqu'à 85 %.

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Comprendre la spécialisation des têtes d'attention dans les grands modèles de langage

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Les têtes d'attention dans les grands modèles de langage permettent de traiter simultanément la grammaire, les relations sémantiques et la cohérence du discours. Ce mécanisme explique leur capacité à comprendre des textes complexes, mais il reste difficile à interpréter et coûteux en calcul.

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Les transformateurs multimodaux permettent aux IA de comprendre texte, image, audio et vidéo dans un même espace. Découvrez comment ils fonctionnent, leurs limites réelles, et pourquoi ils changent l'analyse vidéo et les systèmes de recherche.

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Déboguer les modèles de langage : Diagnostiquer les erreurs et les hallucinations

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Apprenez à diagnostiquer et corriger les erreurs et hallucinations des modèles de langage avec les méthodes les plus efficaces en 2026 : tracing, auto-débogage, analyse d'exécution et pré-traitement des données.

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Meta-Raisonnement : Comment les LLM analysent et améliorent leurs propres réponses

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Le meta-raisonnement permet aux LLM de choisir et d'adapter leur méthode de raisonnement en temps réel. Découvrez comment cette avancée améliore la précision, réduit les coûts et transforme les applications professionnelles de l'IA.

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