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Données et IA
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L'IA agentique décryptée : agents autonomes vs LLM, boucle perception-décision-action, frameworks LangGraph, CrewAI, AutoGen et intégration en entreprise en 2026.
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Données synthétiques IA : comment les données générées comblent les manques, protègent la vie privée (confidentialité différentielle) et évitent le model collapse.
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Le goulet mémoire packaging IA expliqué : HBM, bande passante et CoWoS pèsent plus que le calcul brut. Panorama clair des vrais leviers des accélérateurs d'IA.
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IA et journalisme : rédaction assistée, fact-checking, détection de contenus synthétiques, chartes RSF et transparence. Un panorama sourcé et équilibré.
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IA pour les PME : par où commencer concrètement. Méthode en 5 étapes, cas d'usage par métier, mesure du ROI, freins et feuille de route d'adoption en 90 jours.
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Observabilité LLM production : mesurer coût par token, TTFT et hallucinations, avec traçage OpenTelemetry et retours d'incidents réels documentés.
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Catalogues, qualité, lignage, rôles data owner/steward, RGPD et IA Act : la feuille de route en 12 mois pour préparer vos données à l'intelligence artificielle.
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TSMC HPC revenus IA : le calcul haute performance est devenu le premier segment de chiffre d'affaires de TSMC devant le mobile. Chiffres vérifiés et décryptage.
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Data drift, concept drift, PSI, test K-S : comprendre la dérive des modèles IA, avec le cas Zillow et la pandémie, pour la détecter et la surveiller efficacement.
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Protection des données personnelles IA : bases légales RGPD, minimisation, droits d'accès et d'effacement, AIPD, rôle de la CNIL et de l'EDPB, IA Act.
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Sûreté de l'IA en 2026 : alignement RLHF et constitutional AI, red teaming, évaluations, instituts de sûreté et IA Act. Une discipline d'ingénierie qui mûrit.
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Self-Service BI IA : interroger ses données en langage naturel, sans coder. Capacités réelles, fiabilité, couche sémantique et gouvernance, guide pratique 2026.
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MLOps expliqué : CI/CD, versioning, feature store, registre de modèles et surveillance de la dérive, pour industrialiser le machine learning en production.
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Embeddings, recherche sémantique, HNSW, pgvector, RAG : comprendre la base de données vectorielle, ce moteur discret qui fait tourner les applications d'IA modernes.
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Le RAG relie un LLM à vos documents pour des réponses ancrées dans les faits. Pipeline, embeddings, base vectorielle et pièges courants, expliqués simplement et sourcés.
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Annotation de données IA : d'ImageNet au RLHF, comment des humains étiquettent les données qui entraînent les modèles, et dans quelles conditions.
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Data warehouse, data lake, lakehouse et feature stores : l'infrastructure data qui alimente vos projets d'intelligence artificielle, catégorie par catégorie.
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IA en entreprise portefeuille : comment une grande organisation sélectionne, priorise et passe à l'échelle ses applications d'IA. Gouvernance, ROI et facteurs de réussite.
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IA et vie privée : comment les modèles traitent vos données, vos droits RGPD, l'IA Act et les techniques de protection pour rester maître de vos informations.
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Cadrage, données, choix de l'approche, prototypage, évaluation, mise en production et MLOps : la méthodologie complète du cycle de vie d'un projet IA.