Bibliothèque de connaissances
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30 contenus pratiques dans la base de connaissances canonique.
ChatGPT Plus vs Claude Pro vs Google AI Pro : lequel choisir
Comparaison pratique des abonnements IA personnels selon les workflows, limites, recherche, code, écosystème, confidentialité, coût total et règles de changement.
Codex : abonnement vs API pour accès, facturation et automatisation
Comparaison pratique de Codex via un forfait ChatGPT et une clé OpenAI API dédiée selon la facturation, l’identité, les limites, les tâches locales et cloud, la CI, la gouvernance, l’observabilité et la migration.
Claude Pro vs Max vs Team vs Enterprise : quel forfait choisir ?
Comparaison pratique de Claude Pro, Max, Team et Enterprise selon l’usage, Claude Code, la collaboration, l’identité, la sécurité, la rétention, la gouvernance et le coût total.
Abonnement Claude Code vs API : choisir accès et facturation
Comparaison pratique de Claude Code via Pro, Max, Team ou Enterprise et de l’accès facturé aux tokens via Anthropic Console ou un fournisseur cloud selon facturation, identité, limites, automatisation, observabilité et sortie.
ChatGPT Business vs Enterprise : quel forfait choisir ?
Comparaison pratique de ChatGPT Business et Enterprise selon la taille, le cycle d’identité, la sécurité, la rétention, la résidence des données, les journaux, le support, le coût et le déploiement.
Google AI Plus vs Pro vs Ultra : quel forfait Gemini choisir
Comparaison pratique de Google AI Plus, Pro et Ultra selon les limites Gemini, le contexte, Deep Research, Notebook, Flow, le stockage, la confidentialité et la frontière Google Workspace.
Perplexity Free vs Pro vs Max : lequel choisir
Comparaison pratique des forfaits Perplexity personnels selon Search, Research, modèles, fichiers, Comet, Computer, confidentialité, limites, crédits et coût total.
Microsoft Copilot Free vs Personal vs Family vs Premium
Comparaison pratique de Microsoft Copilot Free et Microsoft 365 Personal, Family et Premium selon le chat, les apps Office, le grounding, les crédits IA, les agents, la confidentialité, les limites de compte et le coût total.
ChatGPT Memory vs Projects vs knowledge des custom GPT
Comparaison pratique de ChatGPT Memory, Projects et du knowledge des custom GPT : persistance entre chats, limites de contexte, sources et tests de suppression et de fuite.
MCP tools vs resources vs prompts : quand les utiliser
Comparaison pratique des tools, resources et prompts MCP : contrôle, discovery, schémas, permissions, fraîcheur, UX, tests et conception sûre du serveur.
AI agent harness : concevoir un runtime fiable
Guide pratique des AI agent harnesses : boucle d’exécution, tools, sandbox, état durable, context assembly, permissions, checkpoints, evals, observabilité et recovery.
OpenAI Responses vs Claude Messages vs Gemini Interactions API
Une comparaison pratique des principales API d’OpenAI, Anthropic et Google pour l’IA en production : state, tools, streaming, background jobs, portabilité, évaluation et contrôles de migration.
MCP Tasks vs tool calls synchrones : exécuter des opérations longues
Un choix pratique entre MCP tools/call standard et MCP Tasks expérimentales pour les opérations longues : capability negotiation, états, polling, annulation, sécurité, tests et rollout.
MCP form vs URL elicitation : demander des données utilisateur en sécurité
Un choix pratique entre form et URL elicitation dans MCP : capability negotiation, données sensibles, OAuth tiers, completion, contrôles anti-phishing, tests et rollout.
Comment évaluer les browser agents : checklist pratique
Un protocole de release reproductible pour les browser et computer-use agents : task state, visual grounding, trajectoires, side effects, recovery, sécurité et rollout borné par le risque.
Benchmarks d’agents IA : GAIA, WebArena, OSWorld et SWE-bench
Un guide pratique pour choisir un benchmark d’agent IA : ce que GAIA, WebArena, OSWorld et SWE-bench évaluent réellement, comment lire les résultats et transférer ce signal externe vers son propre release gate.
Évaluation des trajectoires d’agents IA : vérifier le chemin et le résultat
Guide pratique pour évaluer les trajectoires d’agents IA : contrat de trace, tool calls, permissions, retries, effets, graders, taxonomie et release gate.
Comment évaluer les défenses contre le prompt injection : checklist pratique
Un protocole reproductible pour tester les défenses contre le prompt injection : threat modeling, fixtures source-to-sink, tool traces, exfiltration de données, side effects, faux positifs, release gates et rollback.
Comment évaluer le tool calling d’un agent IA : checklist pratique
Un protocole reproductible pour évaluer function calling et tool use : sélection des outils, arguments, trajectoire, side effects, retries, état terminal, coût et release gate.
Comment évaluer les hallucinations des LLM : checklist pratique
Un protocole reproductible pour évaluer factuality et groundedness : types d’affirmations, preuves vérifiées, abstention, calibration, réponses long-form, segments de risque et release gate.
Comment évaluer un générateur d’images IA : checklist pratique
Un protocole reproductible pour évaluer les générateurs d’images IA selon le respect du prompt, l’édition, la cohérence, le texte, les droits, la provenance, la sécurité, le coût et le rollback.
MCP Apps vs sortie d’outil simple : quand une intégration IA a besoin d’une UI
Un choix pratique entre une réponse MCP texte ou structurée et une MCP App interactive : critères de valeur, architecture, sécurité, fallback, tests et rollout.
Évaluer le RAG : métriques de retrieval, groundedness et qualité des réponses
Un système pratique d’évaluation du RAG qui sépare retrieval et génération, relie les métriques aux modes de défaillance, calibre les juges LLM et transforme le jeu d’évaluation en release gate.
Prompt caching chez OpenAI, Anthropic et Gemini : architecture et choix
Un guide pratique du prompt caching : construire un préfixe stable, comparer le caching automatique et explicite, calculer l’économie, protéger les données et diagnostiquer les cache misses.
Knowledge graphs dans le RAG
Comment intégrer un knowledge graph gouverné au RAG : ontologie, entity linking, traversal, preuves textuelles, provenance, validation des faits et mises à jour opérationnelles.
Human-in-the-loop pour l’IA
Une architecture de production pratique pour la supervision humaine : faire intervenir une personne à un point de risque précis avec assez de contexte pour un contrôle réel, et non purement formel. Couvre les contrats, limites d’autorité, modes de défaillance, évaluation et déploiement contrôlé.
Product discovery pour les produits d’IA
Le product discovery IA valide la valeur du workflow plutôt qu’une démonstration du modèle : besoin utilisateur, disponibilité des preuves, erreurs acceptables, contrôle humain, baseline, économie et voie de déploiement sûre.
Évaluer les fournisseurs d’IA
Un système pratique pour choisir un fournisseur d’IA : des exigences et d’un jeu d’évaluation contrôlé à la sécurité, aux garanties contractuelles, au coût de migration et au suivi continu après l’achat.
RAG de zéro : du document à la réponse vérifiée
Un pipeline RAG de production allant de l’ingestion, la normalisation, le chunking et les embeddings au retrieval, au reranking, à la génération grounded, aux citations et à l’évaluation.
Le prompt engineering comme discipline système
Comment concevoir instructions, contexte, exemples, critères de qualité et contrôles afin que le prompt fasse partie d’un système fiable plutôt que d’une formule magique.