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Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Chercheur en IA
28 Articles
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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle possède une expérience en analyse de données acquise dans divers secteurs, où elle a travaillé à la transformation d'ensembles de données complexes en informations exploitables. Elle fait également partie de l'équipe d'évaluation comparative, spécialisée dans les grands modèles de langage (LLM), les agents d'IA et les frameworks d'agents. Nazlı est titulaire d'un master en analyse commerciale de l'Université de Denver.

Derniers articles de Nazlı

IAAvr 24

Comparaison des modèles de langage visuel avec la reconnaissance d'images

Les modèles de vision et de langage (VLM) avancés peuvent-ils remplacer les modèles de reconnaissance d'images traditionnels ? Pour le savoir, nous avons comparé les performances de 16 modèles de pointe répartis en trois paradigmes : les CNN traditionnels (ResNet, EfficientNet), les VLM (tels que GPT-4.1, Gemini 2.5) et les API cloud (AWS, Google, Azure). La précision moyenne (mAP) a constitué notre principal indicateur de précision, complétée par la latence, le coût et les performances spécifiques à chaque classe.

DonnéesAvr 10

Les 7 meilleurs extracteurs de vidéos en 2026 : testés et classés

Les principaux réseaux de partage de vidéos sont des environnements très dynamiques qui présentent des défis importants pour l'extraction automatisée de données. Des obstacles techniques, tels que la prévalence du défilement infini dans les flux vidéo courts, empêchent souvent les outils d'extraction classiques de récupérer les données de manière systématique. Nous avons mené une analyse comparative des fournisseurs sur 100 mots-clés et 1 000 ressources vidéo uniques afin d'identifier les plus performants.

DonnéesAvr 10

2026 Web Crawler Benchmark : De l'indexation à l'agentic Intelligence

Nous avons comparé quatre API d'exploration sur trois domaines de difficulté variable (amazon.com, entrepreneur.com, theregister.com) à trois niveaux de profondeur maximum (5, 10, 20) avec une limite de 1 000 pages. Nous avons mesuré la couverture d'exploration, le temps d'exécution, la découverte des liens, la qualité des liens Markdown et la précision de l'extraction des titres. Si vous souhaitez comparer les performances des robots d'exploration web, vous pouvez consulter notre méthodologie.

DonnéesAvr 7

Les 6 meilleurs grattoirs LLM en 2026

Nous avons effectué un test de performance pour comparer les résultats des principaux fournisseurs de scraping LLM, tels que Bright Data, Oxylabs et Apify, avec des modèles comme ChatGPT, Gemini, Perplexity et Google AI Mode. Afin de garantir des résultats fiables, nous avons réalisé 1 000 tests par fournisseur, chaque requête étant répétée 10 fois pour assurer la cohérence des résultats. Le fournisseur le plus performant est présenté ci-dessous.

IAFév 2

Outils d'observabilité LLM : Poids et biais, Langsmith

Les applications basées sur les modèles linéaires latents (LLM) gagnent en puissance et en complexité, rendant leur comportement plus difficile à interpréter. Chaque résultat de modèle résulte d'instructions, d'interactions avec des outils, d'étapes de récupération et d'un raisonnement probabiliste qui ne peuvent être inspectés directement. L'observabilité des LLM répond à ce défi en offrant une visibilité continue sur le fonctionnement des modèles en conditions réelles.

IAJan 28

Outils de détection des hallucinations par IA : W&B Weave et Comet

Nous avons comparé les performances de trois outils de détection d'hallucinations : Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator et Comet Opik Hallucination Metric, sur 100 cas de test. Chaque outil a été évalué selon quatre critères : exactitude, précision, rappel et latence, afin de permettre une comparaison équitable de leurs performances en situation réelle.

IAJan 23

Comparatif des 9 principaux fournisseurs d'IA

L'écosystème des infrastructures d'IA connaît une croissance rapide, les fournisseurs proposant diverses approches pour la création, l'hébergement et l'accélération des modèles. Bien que tous visent à alimenter des applications d'IA, chacun se concentre sur une couche différente de la pile technologique.

IAJan 22

Analyse comparative de la latence LLM par cas d'utilisation en 2026

L'efficacité des grands modèles de langage (GML) dépend non seulement de leur précision et de leurs capacités, mais aussi de leur rapidité d'interaction avec les utilisateurs. Nous avons évalué les performances des principaux modèles de langage dans divers cas d'utilisation, en mesurant leurs temps de réponse aux entrées utilisateur.