Ingénieur en Intelligence Artificielle : Rôles et responsabilités
Le monde de la technologie évolue à une vitesse folle. L’ingénieur en intelligence artificielle, ou AI Engineer, s’impose comme le pivot indispensable […]
J’ai fait tourner DiffusionGemma (le dLLM de Google DeepMind) en local : l’effet “imprimerie” à 700 t/s, ça change tout
Salut, Je viens de passer une bonne partie de mon week-end à poncer DiffusionGemma, le modèle expérimental en “open-weights” que Google DeepMind […]
Ingénieur IA vs Ingénieur Machine Learning
Le monde de la technologie se transforme. Deux profils dominent cette révolution : l’ingénieur IA et l’ingénieur Machine Learning. Le premier assemble. […]
J’ai testé la retouche photo sur Gemini (et comparé avec ChatGPT) C’est puissant, mais y a un “mais”
Salut à tous, Ça fait quelques semaines que je teste intensivement les fonctionnalités de retouche d’image directement dans l’interface de chat de […]
Hyperparamètres (LLM)
Les grands modèles de langage (LLM) ne relèvent pas de la magie. Ce sont des assemblages de statistiques complexes que nous pouvons […]
Nous avons migré notre pipeline d’agents vers LangGraph (Supervisor + Human-in-the-loop)
Salut tout le monde. Honnêtement, si vous avez déjà essayé de construire un système multi-agents avec des frameworks de chaînage classiques, vous […]
Repetition Penality – Pénalité de Répétition
Une pénalité de répétition est un hyperparamètre d’inférence. Elle empêche les grands modèles de langage de s’enfermer dans des boucles infinies. Elle […]
Top-p Sampling
Le contrôle de la génération textuelle des modèles de langage repose sur des mécanismes précis, parmi lesquels le Top-p sampling, aussi nommé […]
Top-K Sampling
Le paramètre Top-K structure la génération de texte dans les grands modèles de langage (LLM). Il fixe une limite numérique stricte au […]
Température des modèles de langage (LLM)
Je commence toujours mes cours sur l’intelligence artificielle par une question simple : comment transformer un algorithme froid en un écrivain inspiré […]
Sampling Parameters (paramètres de configuration)
Imaginez un chef cuisinier face à un plan de travail couvert d’ingrédients. L’algorithme ne choisit pas une réponse unique d’un seul coup. […]
Contexte (LLM)
Imaginez un interlocuteur brillant mais amnésique. À chaque fois que vous clignez des yeux, il oublie votre existence. C’est le quotidien des […]