Intelligence Artificielle
Explorez des analyses pratiques, des recherches et des références en intelligence artificielle, notamment l'IA générative, les grands modèles de langage, RAG, les cadres de gouvernance, les pratiques MLOps et le matériel d'IA. Comprenez les outils clés, les stratégies de mise en œuvre et les cas d'usage en entreprise qui façonnent le paysage de l'IA.
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Text-to-SQL: Comparaison de la précision des LLM
Nous avons exécuté 36 large language models sur 759 questions de BIRD-SQL, chaque model écrivant SQL contre une base de données qu’il devait identifier lui-même parmi 11 candidates. Toute requête analysable a été exécutée sur la base de données réelle et son ensemble de résultats comparé à l’ensemble de résultats de la requête de référence…
Benchmark du RAG agentique: routage entre 11 bases de données SQL
La précision de routage est le pourcentage de questions notées pour lesquelles le modèle désigne explicitement la bonne base de données dans sa réponse finale. Le résultat principal utilise les 184 questions signalées comme difficiles à la fois par notre test de similarité et par un jury de trois LLMs. Les déclarations explicites manquantes ne…
Top 7 des méthodes pour l'analyse des sentiments audio
À mesure que le nombre de consommateurs augmente et que les données des utilisateurs s’accumulent quotidiennement, une explosion des données n’est pas surprenante. Les entreprises utilisent la collecte et l’analyse de données pour améliorer les ventes, la connaissance client ou la réputation de la marque. Même si les données vocales sont le retour le plus…
Biais dans l'IA: exemples et 6 façons d'y remédier
L'intérêt pour l'IA augmente à mesure que les entreprises constatent ses avantages dans les cas d'usage de l'IA. Cependant, des préoccupations légitimes entourent la technologie de l'IA : Pour voir si des biais pouvaient découler du format des questions, nous avons testé les mêmes questions dans des formats ouverts et à choix multiple. Sur 64…
Comparer les 6 meilleurs créateurs de présentations IA
Nous avons évalué les 6 meilleurs créateurs de présentations IA sur 9 dimensions avec 4 prompts différents pour évaluer leur compréhension du contexte et des prompts, leur intégration visuelle de l’IA, ainsi que leurs capacités d’adaptation de la voix et du style de marque : Voir la méthodologie et les critères d’évaluation pour comprendre comment…
Chatbots bancaires: 8 outils, 5 cas d'utilisation et pratiques
Les secteurs où le service client est une priorité absolue font face à des coûts croissants en raison de la demande d’un excellent service client. Les chatbots bancaires permettent aux clients d’effectuer des transactions par voix ou par texte, réduisant les coûts opérationnels et améliorant la satisfaction client. À partir de 2026, l’assistant virtuel Erica…
20 Entreprises de Chatbot à Déployer
Avec plus de 200 plateformes de chatbot sur le marché, le choix n'est pas évident. Le bon fournisseur dépend de trois facteurs : la méthode de construction souhaitée par votre équipe (glisser-déposer vs code), les systèmes auxquels vous devez vous connecter, et le volume de conversations que vous gérez réellement. Nous avons comparé les 20…
Droit d'auteur de l'IA générative: législation et contentieux
Nous avons examiné des décisions de justice, des mesures réglementaires et des accords de licence pour répondre à trois questions clés sur l’IA générative et le droit d’auteur. En août 2026, Anthropic a fait face à de nouvelles actions en justice pour atteinte au droit d'auteur de la part de grands éditeurs de musique. Sony…
Benchmark de 40+ LLMs en finance: Claude Fable 5 & GPT-5.6 Sol
Nous avons évalué des LLMs sur 238 questions difficiles du benchmark FinanceReasoning (Tang et al.).1 Ce sous-ensemble cible les tâches de raisonnement financier les plus difficiles, évaluant un raisonnement quantitatif complexe en plusieurs étapes impliquant des concepts et des formules financières. Notre évaluation a utilisé une conception de prompt personnalisée et des critères de notation…
Top 5 des garde-fous de l'IA: Xnode Cortx & Weights and Biases
Les défaillances de sécurité de l'IA sont coûteuses et de plus en plus fréquentes. De nombreux incidents proviennent d'une gouvernance faible, notamment de lacunes dans le contrôle d'accès, les autorisations de données et la supervision de l'utilisation des models. Les garde-fous de l'IA réduisent ce risque en fixant des limites exécutoires sur la manière dont…