Harcèlement & IA

Évaluer les sorties de l'IA générative : comment noter la qualité des réponses

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Apprenez à concevoir des prompts d'évaluation pour noter la qualité des sorties d'IA générative. Découvrez les méthodes fiables, les pièges courants et les meilleures pratiques pour un usage éducatif et professionnel.

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Pipelines de données pour l'entraînement de l'IA générative : déduplication, filtrage et conception des mélanges

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Les pipelines de données pour l'IA générative déterminent la qualité des modèles. Déduplication, filtrage et conception des mélanges sont les trois piliers indispensables pour éviter les erreurs, les biais et les coûts excessifs.

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Contrôle de qualité des sorties multimodales de l'IA générative : revue humaine et checklists

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Contrôler les sorties multimodales de l'IA générative exige bien plus qu'un algorithme. Des checklists humaines fondées sur des sources de vérité vérifiables permettent de détecter les erreurs subtiles que les machines ignorent, surtout dans les secteurs réglementés comme la pharmacie ou la fabrication de précision.

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Codage IA centré sur l'humain : Maintenir les gens au contrôle des systèmes critiques

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Le codage centré sur l'humain (HCAI) garantit que les systèmes intelligents restent sous contrôle humain dans les domaines critiques. Découvrez comment il réduit les erreurs de 37 % et pourquoi il devient obligatoire dans la santé, l'aviation et la finance.

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Évaluation continue en production : les tests ombre pour les grands modèles linguistiques

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Les tests ombre permettent d'évaluer en toute sécurité de nouvelles versions de grands modèles linguistiques en production, sans exposer les utilisateurs à des risques. Méthode essentielle en 2026 pour éviter les hallucinations, les erreurs et les coûts cachés.

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Génération de sorties structurées en IA générative : limiter la dérive avec des schémas

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Les schémas de sortie structurée en IA générative limitent la dérive des modèles en imposant un format JSON rigoureux. Cela élimine les erreurs de parsing, garantit la compatibilité avec les systèmes externes et permet des déploiements fiables en production.

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Politiques de sécurité pour l'utilisation légale de l'IA générative : enseignements de l'affaire Mata v. Avianca

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L'affaire Mata v. Avianca a révélé les dangers des hallucinations de l'IA dans le droit. Découvrez les politiques de sécurité essentielles pour utiliser l'IA générative sans risquer sanctions et rejets de dossiers.

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La compréhension des requêtes dans RAG transforme les questions vagues en recherches précises, augmentant la fiabilité des réponses des LLM sans re-entraîner le modèle. Techniques, outils et pièges à éviter en 2026.

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Gestion des secrets dans les projets vibe-coded : Ne jamais hardcoder les clés API

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Apprenez à gérer les secrets dans vos projets vibe-coded en évitant le hardcoding des clés API. Découvrez les bonnes pratiques, les outils et les erreurs à éviter pour protéger vos applications contre les fuites de données.

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Personnalisation des modèles : Pourquoi les grands modèles linguistiques open-source offrent un contrôle total

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Les modèles open-source comme Mistral 7B et LLaMA 3 permettent de personnaliser l'IA pour vos besoins spécifiques, sans frais d'API, sans dépendance ni risque de fuite de données. Contrôle total, coût réduit, précision accrue.

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Les modèles de conception utilisés dans le vibe coding aident les LLM à générer du code cohérent et maintenable. Tranche verticale, documentation explicite, bibliothèque de composants et ingénierie du contexte sont les piliers d’une collaboration efficace entre humains et IA.

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L'IA générative révolutionne la gestion des services IT en automatisant le tri des tickets et en créant des articles de connaissance intelligents. Moins d'attente, plus de précision, et des équipes libérées pour les vrais problèmes.

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