Machine Learning

L'Évaluation est au coeur du développement de tout projet d’Intelligence artificielle. Tout ce qu'il faut savoir pour mettre en place une évaluation rigoureuse et assurer la mise en production des projets RAG (Retrieval Augmented Generation).

Avec l'explosion de l'IA et des LLMs, notre manière de gérer la connaissance, qu'elle soit personnelle ou collective, est en pleine transformation. Lors d'une récente présentation, Matthieu Lagacherie a exploré les enjeux et les solutions possibles pour mieux capter, organiser et exploiter l'information à l'ère de l'IA générative

Advisor, c’est un rôle en transverse qui cherche à concilier les enjeux courts termes, sous la responsabilité des équipes, avec la dimension long terme d'évolutivité et d'exploitabilité des algorithmes d'AI.

Dans cet article nous partageons le talk donné par Philippe Prados à la Grosse Conf 2025, ayant pour sujet LangChain, son histoire et évolution, des bonnes pratiques pour travailler avec le framework, ainsi qu'un exemple de pourquoi il faut en explorer le code source.

Ce compte-rendu fait écho au replay vidéo du comptoir sur les données synthétiques, disponible ici, animé par Louison Roger (Senior ML Engineer @ OCTO), ainsi que André Amalor (Expert Données Synthétiques @ OCTO) qui sont intervenus sur plusieurs projets nécessitant l’usage de ces données synthétiques pour entraîner des modèles d’IA.

Découvrez comment combiner optimisation et Machine Learning pour résoudre des problèmes complexes et améliorer la performance.

Dans un article précédent, nous avons évoqué la difficulté de rendre résiliente une application RAG. Dans cet article, nous allons particulièrement traiter de solutions, dans le cadre de l’utilisation de langchain.

This article gives some best practices for understanding and choosing which drift detector method to use in your project.

Lorsque nous étudions en profondeur des projets LLM, presque toutes présentes des faiblesses importantes, nécessitant une reprise du code avant une mise en production.

Aurélien, ML engineer chez OCTO Technology, débute son intervention en nous invitant à observer deux images : celle du gyroplane conçu par Louis-Charles Bréguet et celle d'un drone moderne...