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Contexte, outils, état et contrôles d’exécution : ce qu’il faut construire autour d’un modèle pour obtenir une application capable de travailler avec votre entreprise.

Données, intégrations, sécurité, évaluation et exploitation : les décisions techniques qui permettent de transformer un prototype IA en service métier.

Injection de prompt, documents sensibles, appels d'outils : comment construire des protections vérifiables autour d'un agent connecté à votre entreprise.

Retour d’expérience dans le secteur de la retraite : la qualité d’un RAG se construit dans la préparation des données, la recherche et l’évaluation.

Specs, décisions d’architecture et retours de livraison : comment je structure la mémoire d’un dépôt pour faire travailler humains et agents dans la même direction.

Jeux de référence, tests déterministes, juges LLM et revue métier : une méthode pour mesurer la qualité d'un agent et maîtriser ses régressions.

Traces, coûts, latence et qualité : comment j'utilise l'observabilité pour diagnostiquer un agent IA et décider où investir pour l'améliorer.

Qualité des appels d’outils, latence, coût complet et contraintes d’hébergement : ma méthode pour comparer les modèles sur les tâches de votre entreprise.

Une interface adaptative demande plus qu’un graphique généré par un LLM. Voici comment articuler intention métier, catalogue de composants et synchronisation avec l’agent.