Les workflows IA les plus coûteux gaspillent souvent des tokens avant même que le prix du modèle soit le vrai problème. Voici 12 techniques concrètes pour réduire prompts, retrieval, outils et retries sans sacrifier la qualité.

vLLM est l’un des moteurs les plus établis pour servir des LLM open source à haut débit. Nous expliquons PagedAttention, le continuous batching, son API OpenAI-compatible, sa place dans une stack agentique et ce que nous avons retenu de notre prise en main.

jitllm est un runtime d’inférence récent qui compile ses kernels pour le matériel disponible, répartit les blocs du modèle entre CPU et GPU et pagine poids et KV state entre plusieurs niveaux mémoire. Nous expliquons son fonctionnement, ses benchmarks publics et sa place face à vLLM.

Un système multi-agents coordonne plusieurs agents IA autour d’un même objectif. Découvrez son architecture, ses modèles d’orchestration, ses exemples et les contrôles nécessaires en production.

Un Data Analyst IA transforme une question métier en analyse : données, calculs, validation et preuves. Découvrez son fonctionnement et ses différences avec la BI, un chatbot et le Text-to-SQL.

Le mode Proactif transforme les analyses métier récurrentes en workflows agentiques répétables. Au lieu de repartir d’une question vide, l’agent sait quelle responsabilité analytique exécuter.

Nous avons rendu ApowerB open source parce que le runtime entre modèles, données d’entreprise et outils doit rester inspectable. Voici les problèmes de production qui ont guidé ce choix.

Persister l’historique d’un chat ne suffit pas à reprendre un agent IA en sécurité. Il faut distinguer mémoire, état du workflow, historique d’exécution et effets métier pour éviter l’amnésie ou la répétition d’actions après un crash.

Déployer un agent IA sur Kubernetes ne se limite pas à lancer un chart Helm. Un environnement de production exige stockage, secrets, ingress, TLS, DNS, état durable, probes, observabilité, sauvegardes et procédures de reprise.

Un agent IA prêt pour la production ne se résume pas à un modèle avec des outils. Il doit disposer d’un runtime contrôlé, d’un état durable, de permissions, de retries sûrs, d’observabilité, d’évaluation et d’une infrastructure réellement opérable.

Un système Text-to-SQL fiable ne se résume pas à envoyer une question à un LLM. Il doit retrouver le bon schéma, comprendre les métriques métier, générer le bon dialecte SQL, valider la requête, appliquer les permissions et évaluer le résultat. Voici l’architecture complète.

Une base de connaissances IA d’entreprise ne se résume pas à une base vectorielle. Elle combine sources officielles, métadonnées, permissions, retrieval, citations et évaluation afin que assistants et agents utilisent une information actuelle et traçable.

L’agentic analytics utilise des agents IA pour transformer une question métier en investigation multi-étapes : compréhension de l’intention, requêtes sur des données gouvernées, vérification des résultats et analyses complémentaires.

Jev est le premier modèle System One public de TypeSafe AI : un modèle conçu pour renvoyer des décisions probabilistes typées plutôt que du texte libre. Ce guide explique son fonctionnement, Noul, Choice et Score, ses différences avec les LLM, ses cas d’usage, ses limites et son évaluation en production.

Predictive maintenance turns equipment data into an operational decision: intervene before a failure becomes downtime, but not so early that useful asset life is wasted. This guide explains the architecture, AI methods, industrial use cases and implementation choices required to make predictive maintenance work in production.

Sales forecasting estimates future sales from historical performance, pipeline evidence and business drivers. This guide explains nine forecasting techniques, worked examples, forecast-accuracy metrics and a practical framework for building a more reliable forecast.

Recherche sémantique ou recherche vectorielle ? Comprenez leurs différences, leurs limites, le rôle des embeddings, de la recherche hybride et leur usage dans le RAG.

Découvrez ce qu’est le demand sensing, comment il exploite les signaux récents de la supply chain et comment il complète la prévision de la demande.

Gouverner un agent IA ne consiste pas seulement à contrôler son modèle. Il faut encadrer l’autorité qui lui est déléguée sur les données, les outils et les systèmes métier, puis conserver suffisamment de preuves pour comprendre ce qu’il avait le droit de faire et ce qu’il a réellement fait.

Le NLQ permet d’interroger les données métier avec des mots du quotidien. La difficulté n’est pas seulement de générer une requête, mais de comprendre les indicateurs, les permissions et le contexte pour produire une réponse fiable.

Reliable Enterprise RAG requires more than indexing documents. Use a production checklist that covers retrieval, grounding, evaluation, permissions, governance and operations.

AI observability helps teams understand how AI systems behave in production: what happened, why it happened, how good the result was and what it cost.

Enterprise search helps people find useful answers across the information their organization already has—documents, systems, knowledge and business context.

Analyse de données, BI, prédiction et connaissance n’exigent ni les mêmes outils ni les mêmes permissions. Voici pourquoi thaink² repose sur des agents IA spécialisés.

thaink² AgentOps permet de comprendre ce que font les agents, d’évaluer la qualité de leurs résultats et de suivre leur consommation en production.