Machine Learning

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.

Ce papier évalue l'inférence d'un LLM (14B) et d'un VLM (7B) sur une NVIDIA T4. Avec 91% de succès sur 7310 requêtes, l'architecture prouve sa résilience malgré un matériel d'entrée de gamme. Une exploration entre coût, SLO et expérience utilisateur pour optimiser le déploiement de modèles auto-hébergés.

De 6 mois à 2 jours. De 100 000€ à 500€. Les LLM multimodaux (GPT-4 Vision, Gemini, Claude) révolutionnent l'OCR et l'extraction automatique de documents. Fini l'entraînement de modèles, les datasets annotés et les pipelines complexes. Un prompt et une image suffisent. Retour d'expérience sur projet IA RAD/LAD : CNI, RIB. Code et benchmarks inclus.

Comment entraîner une IA à détecter des défauts qu'elle ne voit presque jamais ? En industrie, les anomalies graves sont si rares qu'elles privent les modèles de matière d'apprentissage. La donnée synthétique offre une réponse inattendue : générer de faux défauts pour mieux reconnaître les vrais. REX sur la détection de soudures défectueuses.

Les directions clés portent la stratégie, mais si la Supply Chain n’est pas maîtrisée, la performance s’effrite : coûts, délais, qualité, satisfaction client… Dans cet article, explorez comment la transformer pour obtenir des résultats opérationnels et financiers tangibles.

Le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards entraîne les LLMs à optimiser plutôt qu'imiter. Sur des tâches vérifiables (maths, code), les modèles explorent et découvrent des stratégies émergentes. Guide complet: algorithmes GRPO/PPO, applications, environnements, limites et bonnes pratiques.

Comprendre le fonctionnement, les usages et les limites des agents IA pour automatiser des tâches complexes et augmenter la productivité.

Découvrez la méthode PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning) pour adapter efficacement un LLM avec moins de ressources et améliorer la performance des modèles de langage.

L'intelligence Artificielle regroupe un ensemble de techniques sur lesquelles l'industrie peut s'appuyer pour se rapprocher de son optimum d'excellence opérationnelle. De l'IA oui, mais où ? A l'Edge ? Dans le Cloud ?

Découvrez le Model Context Protocol (MCP), un protocole innovant pour relier vos LLMs à vos données et outils internes de manière sécurisée et efficace.