Analyses approfondies du format de connaissances ouvertes (OKF), de l'orchestration des agents IA, de l'architecture MACH et de la productivité des développeurs.
Architecture d'interface générative pilotée par le serveur via Model Context Protocol (MCP) avec schémas JSON structurés, rendu client isolé et boucles d'action bidirectionnelles.
Une analyse approfondie de l'intégration de la gouvernance IA dans les frontends Next.js, couvrant la DLP côté client, l'assainissement des sorties OWASP LLM, la signature C2PA selon l'EU AI Act et la télémétrie d'audit.
Comment OKF v0.2 aborde la confiance agentique, la provenance, les niveaux de confiance, la péremption et les calculs attestés dans les graphes de connaissances IA.
Architecturer des graphes LLM multi-agents avec état, canaux de state personnalisés, routage conditionnel, validation humaine et réponses en streaming dans Next.js.
Un guide accessible expliquant comment l'IA représente le sens sous forme de coordonnées spatiales, le fonctionnement de la similitude cosinus et l'astuce Normalize-then-Dot.
Une plongée dans l'exécution et l'adaptation des LLM directement dans le bac à sable du navigateur. Nous combinons StackBlitz WebContainers avec WebGPU et LoRA pour créer un terrain de jeu IA privé et gratuit.
Un guide pratique pour créer et sécuriser des serveurs MCP personnalisés afin de connecter en toute sécurité les données d'entreprise aux agents de développement d'IA.
Comment concevoir une couche de routage LLM de niveau production intégrant le basculement automatique (failover), des modèles de secours et des sorties structurées avec Zod via le SDK Vercel AI.
La recherche vectorielle seule ne résout pas le problème d'assemblage du contexte pour les agents IA. Voici comment j'ai structuré la documentation d'un dépôt sous forme de graphe markdown navigable.