Harcèlement & IA - Page 3

Parcours de formation et certifications pour les développeurs enterprise en vibe coding

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Découvrez les parcours de formation et certifications reconnues en 2025 pour maîtriser le vibe coding en entreprise. Apprenez à choisir la bonne certification selon votre rôle, éviter les pièges, et intégrer la gouvernance sécurisée dans vos pratiques de développement assisté par IA.

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Comment fonctionnent les fenêtres de contexte dans les grands modèles de langage et pourquoi elles limitent les documents longs

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Les fenêtres de contexte limitent la capacité des modèles de langage à traiter les documents longs. Découvrez comment elles fonctionnent, pourquoi elles sont si restrictives, et comment les contourner efficacement en 2025.

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Prompts de localisation pour l'IA générative : Adapter le contenu aux régions et aux langues

Prompts de localisation pour l'IA générative : Adapter le contenu aux régions et aux langues

Apprenez à concevoir des prompts efficaces pour l'IA générative afin d'adapter le contenu culturellement et linguistiquement à chaque marché. Réduisez les erreurs de localisation et accélérez vos campagnes mondiales.

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Architecture de la documentation : ADR et journaux de décisions pour les systèmes générés par l'IA

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Apprenez à utiliser les ADR et les journaux de décisions pour documenter les choix architecturaux dans les systèmes générés par l'IA. Une approche humaine et technique pour éviter la perte de connaissance et renforcer la transparence.

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Évaluer la vérité des IA génératives : les benchmarks de précision factuelle en 2025

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En 2025, les benchmarks de vérité comme TruthfulQA révèlent que les IA génératives répètent souvent des mensonges courants. Gemini 2.5 Pro est le plus précis, mais même les meilleurs modèles échouent dans des contextes réels. La précision factuelle est devenue le critère essentiel pour une IA fiable.

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Choisir sa GPU pour l'inférence LLM : A100 vs H100 vs offloading CPU

Choisir sa GPU pour l'inférence LLM : A100 vs H100 vs offloading CPU

Découvrez pourquoi le NVIDIA H100 domine l'inférence LLM en 2025, comment il compare à l'A100 et pourquoi l'offloading CPU est une mauvaise solution pour la production. Choisissez la bonne GPU pour vos modèles de langage.

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Revuie de code en binôme avec l'IA : Comment humains et modèles travaillent ensemble pour un code plus fiable

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Découvrez comment combiner l'IA et les revues humaines pour accélérer la revue de code, réduire les bugs et éviter la fatigue des développeurs. Des outils comme GitHub Copilot et Greptile transforment les workflows de développement.

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Revu humaine dans les systèmes d'IA générative : arrêter les hallucinations avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs

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La revue humaine dans les systèmes d'IA générative est essentielle pour bloquer les hallucinations avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs. Découvrez comment la mettre en œuvre efficacement, les pièges à éviter, et les cas d'usage où elle sauve des vies et de l'argent.

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Auditer l'utilisation de l'IA : Exigences en matière de journaux, de prompts et de suivi des sorties

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L'audit de l'IA est devenu une exigence légale et opérationnelle. Ce guide explique ce qu'il faut enregistrer (prompts, sorties, métadonnées), comment protéger les journaux, les outils disponibles et les erreurs à éviter pour rester conforme en 2025.

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Contrôles d'accès aux modèles : Qui peut utiliser quels LLM et pourquoi

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Les contrôles d'accès aux grands modèles linguistiques déterminent qui peut utiliser quel LLM, avec quelles données et dans quelles conditions. Découvrez pourquoi ces systèmes sont essentiels pour la sécurité et la conformité des entreprises en 2025.

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Moyennage de points de contrôle et EMA : stabiliser l'entraînement des grands modèles linguistiques

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Le moyennage de points de contrôle et la moyenne exponentielle (EMA) stabilisent l'entraînement des grands modèles linguistiques en combinant plusieurs états du modèle. Cette technique améliore les performances sans coût supplémentaire, mais exige une bonne gestion du stockage.

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Assistance à la recherche avec les grands modèles linguistiques : revue de littérature et synthèse

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Les grands modèles linguistiques transforment la revue de littérature en réduisant jusqu'à 92 % du travail manuel. Découvrez comment les utiliser, leurs limites, les meilleurs outils et comment les intégrer dans votre recherche sans perdre en rigueur.

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