Le problème des 80 % et le vrai coût du vibe coding
L’agent écrit vite les 80 % faciles. Le coût réel se joue sur les 20 % restants, la dette et le harness qu’on n’a pas payé une fois.
Insights
Insights ingénierie IA
Architecture, économie, sécurité et ingénierie pour l'IA en production.
Ce qui a changé dans l’IA d’entreprise depuis mars
Depuis mars, trois déplacements comptent plus que le modèle de la semaine : routage, coût par tâche, et cadre réglementaire.
Le harness est le système
Quand un agent de code se trompe, changer de modèle n’est souvent pas la réponse. Le comportement vient surtout du harness autour.
Identité et permissions pour un agent IA
Un agent n’est pas un utilisateur : sans identité propre et droits minimaux, le prompt injection devient une clé partagée.
Évaluer un système IA en production
Passer de la démo à une décision d’exploitation : mesurer le résultat métier, la dérive et le coût du risque — pas seulement le score du jour.
Du vibe coding à l’ingénierie agentique
Le vibe coding n’est pas « avec IA » ou « sans IA ». C’est un spectre : ce qui compte, c’est la vérification avant de livrer.
Build vs Buy : à quoi doit ressembler votre stack IA d’entreprise ?
Build vs buy pour la stack IA entreprise : ce qu'il faut posséder, ce qu'il faut acheter, et comment éviter le lock-in inutile.
Sécuriser les systèmes IA contre le prompt injection
Défense multicouche contre le prompt injection : isolation des contextes, contrôles d'outils, validation des sorties et architecture de sécurité IA.
De l’expérimentation IA à la plateforme IA
Passer de l'expérimentation IA dispersée à une plateforme réutilisable : patterns, gouvernance, composants et scale.
TCO IA : les coûts que personne n’inclut dans le PoC
Le vrai coût total d'un système IA dépasse les tokens : infrastructure, retrieval, sécurité, engineering et maintenance.
Agents IA en production : l'architecture avant l'autonomie
Mettre des agents IA en production sans perdre le contrôle : outils, permissions, observabilité et limites d'autonomie.
Le vrai coût d’un LLM en production
Au-delà du prix des tokens : comprendre le TCO réel d'un LLM en production — infrastructure, retrieval, observabilité et maintenance.
Architecture RAG entreprise : ce qui compte vraiment
Ce qui compte vraiment dans un RAG entreprise : données, retrieval, évaluation, sécurité et exploitation — au-delà du tutoriel LangChain.
AI FinOps : maîtriser les coûts LLM à l’échelle
Contrôler les coûts LLM en production : routing, caching, retrieval, observabilité et gouvernance budgétaire.
RAG vs agents IA : quand utiliser chacun ?
Quand choisir un RAG, un agent, ou une combinaison des deux — en partant du processus métier, pas de la techno du moment.
Pourquoi la plupart des PoC IA n’arrivent jamais en production
Pourquoi la majorité des PoC IA restent en laboratoire — et ce qu'il faut réellement pour passer en production.