Analyses, retours d'expérience et points de méthode sur l'intelligence artificielle en entreprise. Écrits par les personnes qui mènent les projets, pas par un service marketing.
Deux façons d'adapter un modèle de langage à votre contexte, deux logiques différentes. Comment trancher selon vos données, vos contraintes et le résultat attendu.
Un modèle n'est jamais meilleur que les données qui l'alimentent. Les erreurs courantes, et ce qu'il faut vérifier avant de se lancer.
L'IA ne se contente plus de répondre, elle agit. Ce que cette bascule change concrètement, et ce qu'elle suppose côté périmètre et contrôle.
Ces sujets viennent tous de projets réels. Si le vôtre ressemble à l'un d'eux, autant en parler directement.
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