La coordination est un défi majeur. Pour créer un système d’IA multi-agents robuste, maîtrisez les bons design patterns et évitez les pièges les plus courants.
LangChain, LlamaIndex ? Choisir le bon framework de développement d’agents intelligents dépend de votre projet. Apprenez à évaluer les options pour faire le bon choix.
Les IA monolithiques peinent sur les tâches complexes. Découvrez comment un réseau de micro-experts IA apporte modularité et robustesse à vos applications.
Quand la prédiction ne suffit pas, le raisonnement est essentiel. Une IA avec une architecture de raisonnement combine logique et data pour des décisions plus fiables.
Comment faire collaborer plusieurs IA ? Un orchestrateur cognitif d’IA agit comme un chef d’orchestre pour automatiser des tâches complexes et créer des workflows.
Au-delà de l’IA centralisée, l’intelligence artificielle distribuée offre une solution pour la scalabilité et la tolérance aux pannes. Comprenez ses principes.
Les modèles neuronaux seuls ne peuvent pas tout faire. Découvrez comment l’intelligence artificielle composite ajoute la logique pour plus de fiabilité et d’explicabilité.
Pensez à un système d’exploitation pour votre IA. Un OS pour intelligence artificielle d’entreprise unifie la gestion des modèles pour un déploiement sécurisé.
Le prompt engineering a ses limites. Le context engineering en IA est l’étape suivante pour garantir la pertinence et la cohérence des réponses de vos applications.
Quand le simple ‘retrieval’ ne suffit plus. Découvrez la différence entre RAG et Graph RAG et pourquoi ce dernier excelle pour raisonner sur des données connectées.
