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Une équipe QA a bâti un système de 11 agents IA sur Claude Code qui transforme une tâche Jira en cas de test, tests automatisés et Merge Request en quelques heures plutôt qu'en plusieurs jours.
Pourquoi les LLM mentent et oublient des faits : comment fonctionne la mémoire des modèles de langage
Les modèles de langage ne stockent pas des faits comme une base de données : ils génèrent du texte plausible. Quatre raisons pour lesquelles les LLM hallucinent et oublient.
Un LLM a inventé un numéro d'écoute : pourquoi un prompt ne protège pas des hallucinations
Un modèle de langage a donné à une jeune femme en détresse le numéro d'une ligne pour enfants au lieu de celui d'un centre de crise. L'interdiction dans le prompt n'a rien changé : il faut revoir l'architecture.
T1 Cloud : H200 et L40S, revue technique des GPU pour l'IA générative
T1 Cloud publie une revue technique de ses serveurs GPU H200 et L40S, photos du datacenter à l'appui, et explique comment choisir l'accélérateur adapté à ses besoins en IA.
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B : test sur des tâches analytiques réelles avec un seul GPU
L'équipe de Luxms BI a testé pendant une semaine NVIDIA Nemotron 3 Super 120B sur de vraies tâches d'analyse d'entreprise : 120B de paramètres et 256K tokens de contexte sur une seule carte graphique.
Un best-seller international sur les grands modèles de langage paraît en russe
Les éditions BHV publient la traduction d'un best-seller international sur les LLM, un guide pratique pour les développeurs qui veulent comprendre et déployer ces modèles.
PSB dévoile comment il déploie l'IA dans la banque : chatbots, RAG et services pour les entreprises
PSB détaille son usage de l'IA générative pour les PME et ses employés : l'assistant Katyusha, des consultations RAG, des paiements en messagerie et des pilotes internes pour les ventes.
Yandex Cloud explique pourquoi le frontend pilote l'intégration des réseaux de neurones dans DataLens au démarrage
À travers DataLens, Yandex Cloud montre comment confier la première couche d'intégration de l'IA à un BFF côté frontend, pour lancer plus vite un assistant de chat et gérer le contexte au plus près de l'interface.
Claude Code sous Windows : comment monter un environnement de travail stable et rapide
Un ingénieur d'une équipe AWS gérant plus de 150 comptes explique comment rendre Claude Code stable et rapide sous Windows sans passer à Linux, avec les réglages d'avril 2026.
Anthropic, OpenAI et LangChain expliquent pourquoi les agents d'IA ont besoin d'un harness
Anthropic, OpenAI et LangChain déplacent l'attention des modèles vers l'agent harness : la couche d'orchestration, de mémoire et d'outils qui stabilise les agents d'IA en production.
Anthropic et d'autres modèles de langage peuvent appeler des outils cachés sans autorisation
Un chercheur décrit une faille : Anthropic, Gemini et Grok peuvent appeler un outil non autorisé s'il existe dans l'environnement et que le contrôle du nom côté API ou client est laxiste.
Le groupe fintech Svoi explique comment rendre les agents LLM moins chers et plus précis pour coder
Le groupe fintech Svoi a publié un guide pratique pour passer d'un LLM utilisé comme "moteur de recherche amélioré" à un agent maîtrisé, réduire les coûts en tokens et gagner en précision.
Comment un auteur de Habr a transformé sept scénarios n8n en système autonome d'actualités IA
En un mois et demi, l'auteur a transformé un fragile ensemble de sept scénarios n8n en un unique pipeline Python avec 11 workers, 5 agents IA, un LLM local et un pilotage via Telegram.
TAPe égale RF-DETR et YOLO en détection sur COCO avec un modèle de moins de 100 000 paramètres
Les auteurs de TAPe affirment que leur détecteur atteint le niveau de RF-DETR et YOLO sur COCO avec moins de 100 000 paramètres et 7–8 ms par image, en allégeant données et matériel.
Pourquoi OpenCode et les modèles performants écrivent des tests verts mais inutiles, et comment y remédier
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NVIDIA ouvre une API gratuite à plus de 100 modèles d'IA, compatible avec OpenAI
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Pourquoi le cerveau est des centaines de millions de fois plus efficace que GPT-4, et où vont les puces neuromorphiques
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