Harcèlement & IA - Page 2

Projets éducatifs avec Vibe Coding : enseigner l'architecture logicielle grâce à l'IA

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Découvrez comment le vibe coding révolutionne l'enseignement de l'architecture logicielle grâce à l'IA, en permettant aux étudiants de concevoir des applications complexes sans maîtriser la syntaxe. Des résultats concrets de Stanford et de l'ASU.

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Comment choisir entre une API et un modèle LLM open-source en 2025

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En 2025, choisir entre une API et un modèle LLM open-source dépend de votre budget, de vos données et de votre équipe technique. Les APIs sont plus simples, les modèles open-source sont plus économiques et sécurisés - mais exigent plus de compétences.

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Procurement of AI Coding as a Service: Contracts and SLAs

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Les contrats gouvernementaux pour l'IA de codage imposent des exigences strictes : précision, sécurité, conformité. Découvrez comment les agences fédérales achètent cette technologie en 2025, les SLAs obligatoires, et les pièges à éviter.

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Mesurer le ROI de l'IA générative : productivité, qualité et indicateurs de transformation

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Apprenez à mesurer réellement le retour sur investissement de l'IA générative en combinant productivité, qualité et transformation. Découvrez les métriques qui font la différence et évitez les erreurs courantes.

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Gestion des fournisseurs et contrats pour les fournisseurs de modèles de langage à très grande échelle

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Les contrats traditionnels ne protègent pas contre les risques des modèles de langage à très grande échelle. Découvrez les clauses essentielles, les exigences légales et les erreurs à éviter pour gérer vos fournisseurs d'IA en 2025.

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Guides de style pour prompts : obtenir un code cohérent entre les sessions

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Apprenez à mettre en place un guide de style pour obtenir un code cohérent entre les sessions, réduire les erreurs et gagner du temps en revue. Automatisation, outils et meilleures pratiques pour une maintenabilité durable.

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Templates de prompts pour réduire les hallucinations des LLM sur les données d'entreprise

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Les templates de prompts structurés réduisent jusqu'à 89 % les hallucinations des LLM sur les données d'entreprise. Découvrez les 5 éléments clés, les pièges à éviter et les meilleures pratiques pour rendre l'IA fiable dans vos processus métier.

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Sensibilité culturelle dans les contenus générés par l'IA : éviter les stéréotypes nuisibles

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Les IA génératives reproduisent souvent des stéréotypes culturels dangereux. Découvrez pourquoi, comment cela se produit, et quelles solutions concrètes existent pour éviter les biais dans les contenus générés par l'IA.

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Pourquoi les grands modèles linguistiques hallucinent : la génération de texte probabiliste en pratique

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Les grands modèles linguistiques inventent des faits parce qu'ils prédisent des mots, pas des vérités. Ce guide explique pourquoi les hallucinations sont inévitables, comment elles se produisent, et comment les réduire dans les applications réelles.

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Mesurer le taux d'hallucinations dans les systèmes LLM en production : métriques et tableaux de bord

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Apprenez à mesurer et à contrôler les hallucinations des modèles de langage en production grâce aux métriques fiables, aux tableaux de bord et aux meilleures pratiques de 2025. Réduisez les risques et protégez votre réputation.

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Jeux de données d'évaluation pour le fine-tuning de modèles de langage spécifiques à un domaine

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Découvrez comment créer et utiliser des jeux de données d'évaluation adaptés à un domaine spécifique pour affiner les modèles de langage avec précision, éviter les erreurs coûteuses et garantir des performances fiables en production.

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Décomposition des requêtes pour les questions complexes : un guide pratique sur le raisonnement étape par étape des LLM

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La décomposition des requêtes permet aux modèles d'IA de répondre aux questions complexes en les divisant en étapes simples. Découvrez comment ReDI, le BRIGHT benchmark et les frameworks comme Haystack améliorent la précision des réponses avec des données concrètes.

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