IA générative & LLMs
Comment fonctionnent vraiment les LLMs, capacités et limites, hallucinations et les fondations à connaître.
13 articles
Shopify ouvre le checkout aux agents IA, et le droit à l'erreur rétrécit
Shopify étend son support WebMCP au checkout, permettant à des agents IA de finaliser des achats au nom d'un acheteur. Quand un modèle hallucine une adresse, un produit ou un montant à ce stade du tunnel, les conséquences ne sont plus théoriques.
20 sept. 2026Une hallucination d'IA a failli déclencher une frappe militaire américaine sur des installations nucléaires chinoises
Un modèle de langage utilisé par des analystes militaires américains a produit des informations fausses sur des composants nucléaires chinois, poussant des décideurs à envisager une réponse armée. Ce cas illustre ce qui arrive quand on confie une décision à enjeux extrêmes à un système conçu pour prédire des tokens, non pour vérifier des faits.
4 sept. 2026Agent IA : ce que le terme signifie vraiment, et où s'arrête le marketing
Le mot "agent" est aujourd'hui collé sur presque tout ce qui touche à l'IA générative, au point de ne plus rien vouloir dire. Cet article démonte la mécanique réelle d'un agent IA et aide à distinguer ce qui est opérationnel de ce qui relève encore du discours commercial.
22 août 2026Fenêtre de contexte : ce que ce paramètre change concrètement dans votre travail
La fenêtre de contexte d'un LLM détermine combien d'information le modèle peut traiter en une seule fois. Comprendre ce mécanisme change radicalement la façon dont on structure ses prompts, ses workflows, et ses attentes.
18 août 2026Modèles de raisonnement : arrêtez de les utiliser par défaut
Les modèles de raisonnement comme o3 d'OpenAI ou Claude 3.7 Sonnet sont présentés comme la prochaine étape obligatoire pour quiconque veut des résultats sérieux avec l'IA. Cette réputation est partiellement méritée, mais elle pousse des professionnels à faire de mauvais choix d'outils au quotidien.
10 août 2026Modèles ouverts ou fermés : le mauvais débat qui coûte cher aux entreprises
La question "open source ou propriétaire ?" est devenue un réflexe dans les discussions sur l'IA en entreprise. C'est souvent la mauvaise question, posée au mauvais moment, par des équipes qui confondent architecture technique et stratégie opérationnelle.
8 août 2026Modèles de raisonnement : comment choisir et les utiliser efficacement
Les modèles de raisonnement comme o3 d'OpenAI ou Claude Sonnet 3.7 promettent des performances bien supérieures sur les tâches complexes, mais les déployer sans méthode génère des coûts élevés et des résultats décevants. Ce playbook vous donne une séquence concrète pour décider quand les utiliser et comment en tirer le meilleur parti.
30 juil. 2026Mettre l'IA multimodale au travail : le playbook opérationnel
Texte, image, voix, vidéo : les modèles d'IA actuels traitent ces quatre modalités, souvent simultanément. Ce guide vous montre comment orchestrer ces capacités dans vos tâches quotidiennes, sans perdre de temps sur des expérimentations sans résultat.
26 juil. 2026L'IA multimodale : comprendre ce qui se passe quand un modèle voit, entend et lit à la fois
Les modèles d'IA multimodaux traitent simultanément plusieurs types de données : texte, image, audio, vidéo. Comprendre leur mécanique interne change la façon dont on les utilise et dont on évite leurs pièges.
18 juil. 2026Température, tokens, contexte : ce que tout utilisateur d'IA devrait comprendre sur le fonctionnement des LLMs
Les grands modèles de langage produisent des résultats très différents selon la façon dont on les sollicite, et la plupart des utilisateurs ignorent pourquoi. Comprendre quelques mécanismes fondamentaux change radicalement la qualité du travail produit avec ces outils.
11 juil. 2026Température, top-p, contexte : ce que chaque professionnel devrait comprendre sur le fonctionnement des LLMs
Les grands modèles de langage produisent des résultats très différents selon la façon dont on les configure et les sollicite. Comprendre les mécanismes fondamentaux, même sans formation technique, change radicalement la qualité de ce qu'on en obtient.
4 juil. 2026Comprendre les LLM sans être ingénieur : ce que tout professionnel doit savoir en 2026
Les grands modèles de langage sont désormais présents dans la plupart des outils métier, mais leur fonctionnement reste opaque pour beaucoup d'utilisateurs. Comprendre quelques mécanismes clés change radicalement la façon dont on les exploite au quotidien.
27 juin 2026Hallucinations, contexte et raisonnement : ce que tout professionnel doit vraiment comprendre sur les LLMs en 2026
Les grands modèles de langage transforment les pratiques professionnelles, mais leur adoption reste freinée par des malentendus fondamentaux sur leur fonctionnement. Comprendre ce que les LLMs font réellement, et ce qu'ils ne font pas, est devenu une compétence stratégique incontournable.