Blog — IA générative
IA générative
LLM, RAG, agents, fine-tuning et déploiement souverain d'IA en contexte industriel.
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Stack IA open-source en entreprise : 7 briques sérieuses + focus Claude Mem Palace
Quelles briques open-source intégrer dans un stack IA d'entreprise sécurisé en 2026 — vLLM, MCP, LangSmith, Qdrant, Mem Palace. Retour terrain d'un POC interne BCUB3.
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Intégrateur IA industriel : ce que ça veut dire en 2026 (et les 12 questions à poser avant de signer)
Intégrateur IA industriel = qui fait quoi en 2026 ? Critères de choix, cas d'usage à ROI rapide, coût réaliste, contraintes souveraineté + AI Act, stack technique typique. Sans le marketing, avec les chiffres.
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Cursor vs Claude Code vs Cline en 2026 — comparatif terrain
Comparatif feature-by-feature des trois outils agentic dev en 2026 : hooks, MCP, sub-agents, slash commands, context, coûts, failure modes.
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Le vrai coût d'une stack RAG en production — chiffres PME
Breakdown honnête d'une stack RAG en prod : tokens Anthropic/OpenAI, Qdrant cloud vs self-host, infra compute, maintenance dev.
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Quand un seul agent ne suffit plus — pattern orchestrator pour PME
Limites d'un LLM mono-agent (context, biais, rate limit), seuils concrets pour basculer vers du multi-agent, patterns.
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Agent RAG pour rédiger un devis industriel — architecture concrète
PME qui reçoit un cahier des charges PDF, doit sortir devis en 24h. Stack ingestion PDF → Qdrant → agent LLM avec historique → humain relit.
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Un système agentique peut-il remplacer un ERP ?
TCO ERP classique vs stack agentique (LLM + RAG + LangGraph + BDD) pour une PME 15-50 salariés.
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État de l'art Claude Code en 2026 — ce que fait vraiment le produit
Hooks, MCP, sub-agents, context window, coûts token réels. Comparaison agnostique avec Cursor, Cline, Aider, OpenHands.
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Comment un RAG retrouve la bonne info : cosinus, Euclidienne, dot, Jaccard expliqués sans math
Quatre métriques de similarité utilisées en RAG, expliquées sans formules intimidantes.
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Sécurité des LLM : OWASP Top 10, prompt injection et bonnes pratiques pour l'industrie
Les 10 risques OWASP pour les LLM, les attaques par prompt injection, le red teaming.
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Mode opératoire : entraîner un SLM pour l'industrie, de A à Z
Guide pas-à-pas pour fine-tuner un Small Language Model industriel. Du choix du modèle de base au déploiement en production.
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Construire des agents IA industriels : la méthode RIGO et les frameworks agentiques
Rôle, Instructions, Guardrails, Output — la méthode RIGO pour concevoir des agents IA fiables. Comparatif LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP.
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Optimiser un LLM pour l'industrie : prompt engineering, RAG, fine-tuning et déploiement souverain
Guide complet d'optimisation des modèles de langage pour les ETI industrielles : prompt engineering, RAG, fine-tuning LoRA, quantization, routing.
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Combien coûte vraiment l'IA en industrie : cloud vs on-premise, le calcul que personne ne fait
Abonnements max vs on-premise, bilans Anthropic/OpenAI, extrapolation des coûts par token, break-even à 50% de marge, benchmark hardware.
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