Intelligence Artificielle

Et si la "révolution" agentique que vos équipes s’apprêtent à bâtir de toutes pièces était déjà sur les rails, packagée et gouvernée au cœur même de votre Data Plateforme ? Entre promesse d'autonomie et illusion de la nouveauté, l'écosystème data change de paradigme.

Un modèle de paiement en 3 fois tombe sans que personne ne le voie, puis une plainte arrive à la CNIL. Une model platform aurait pu l'éviter. Nous présentons les bonnes pratiques MLOps qu'elle met en place (versionner, déployer, monitorer, gouverner face à l'AI Act), et l'implémentation open source que nous en avons faite chez OCTO.

Injection de prompt, exfiltration de system prompt, smuggling Unicode... Vos agents IA sont exposés à des multitudes d'attaques. Découvrez une architecture de défense en profondeur pour sécuriser vos systèmes agentiques : filtres déterministes, LLM-as-a-judge, guardrails, etc.

L’IA bouleverse nos organisations. Agents autonomes, Shadow AI, dépendance aux fournisseurs : la surface d’attaque change radicalement. Ce premier article pose un constat lucide sur les risques émergents. L’enjeu n'est pas de subir, mais d'engager, ensemble, une réflexion durable sur la maîtrise de nos systèmes à l’ère de l’IA.

une question mérite d'être posée avant même de réfléchir aux modèles de gouvernance : sommes-nous réellement entrés dans l'ère de la gouvernance de l'IA ?

Cette dynamique de l'IA soulève des interrogations profondes sur son coût réel : coût environnemental, coût social et, plus largement, coût civilisationnel. Dès lors, faut-il poursuivre cette course sans limite ou devons-nous apprendre à ralentir pour préserver les conditions mêmes de notre avenir ?

Au AI Now Summit 2026, Mistral a présenté une vision ambitieuse de l’IA industrielle : maîtrise de l’infrastructure, modèles spécialisés, agents outillés et souveraineté des données. Derrière la vitrine, une conférence utile pour lire les vrais enjeux d’adoption de l’IA en entreprise.

Les outils d’IA générative transforment en profondeur notre rapport à l’expertise. Leur capacité à simuler une intelligence, une créativité, voire une intentionnalité, pose une question vertigineuse : et si ces technologies, conçues pour nous assister, finissaient par nous convaincre que nous sommes nous-mêmes des imposteurs ?

Étude d’une architecture auto-hébergée (LiteLLM + vLLM/SGLang/llama.cpp) sur GPUs H100/L40S avec le modèle Devstral-Small-2-24B. Tests jusqu’à 200 utilisateurs via llm-grill, notre outil d'évaluation open source.

Combien coûte vraiment un million de tokens quand on ne paie plus l’API, mais l’infrastructure qui les produit ? En partant du prefill, du decode, du batching, du KV cache et des modèles MoE, on estime combien de tokens une infrastructure GPU peut générer.