Un bon **Spec Coding** (codage piloté par les spécifications) consiste à transformer des « idées floues » en « contrats précis, vérifiables et exécutables ». Il ne s'agit pas seulement d'écrire un document, mais d'établir un langage de communication **sans ambiguïté** entre humains et IA (ou entre h…
Le mode "ressenti/ambiance" du Vibe Coding, bien qu'agréable pour le prototypage rapide et l'exploration créative, peut facilement tomber dans plusieurs pièges typiques s'il n'est pas contrôlé. Voici un résumé sous cinq dimensions : **qualité du code, maintenabilité, sécurité, évolution des besoins …
C'est une question que la plupart des programmeurs rencontrent. **Vibe Coding** et **Spec Coding** sont deux paradigmes de travail distincts lors de la programmation assistée par grand modèle de langage (LLM). Leur différence fondamentale réside dans ce que vous donnez en entrée à l'IA : une sensati…
L'injection malveillante de requêtes (injection malveillante de prompts / empoisonnement des résultats de recherche) constitue une menace de sécurité très réelle pour les systèmes RAG en production. Un attaquant peut, via une entrée soigneusement conçue, tenter de faire fuiter des informations sensi…
L'optimisation de prompt (Prompt Engineering / Optimization) est une compétence clé pour faire en sorte que les grands modèles de langage « obéissent », en particulier dans les systèmes RAG, car elle détermine directement si le modèle est disposé à suivre fidèlement le contenu récupéré, à éviter les…
L'optimisation du RAG ne consiste pas en un ajustement unique, mais en un processus d'**optimisation de bout en bout**. Ci-dessous, je présente des stratégies d'optimisation systématiques selon quatre dimensions : **côté indexation des données, côté recherche, côté génération, côté évaluation**, acc…
## Qu'est-ce que l'Embedding fait réellement ? — De l'essence technique à la réponse en entretien ### I. Essence technique : un résumé en une phrase **Le travail principal de l'Embedding est de mapper des données non structurées discrètes (texte, images, etc.) dans un espace vectoriel continu de f…
Le taux de précision est la ligne de vie centrale d'un système de questions-réponses, surtout lorsqu'on tente de l'appliquer à des scénarios sérieux (comme la médecine, le droit, le support interne d'entreprise). Mon point de vue peut se résumer ainsi : **Le taux de précision est un concept multidim…
### Qu'est-ce que le RAG ? **RAG** signifie **Retrieval-Augmented Generation**, en français **Génération augmentée par récupération**. En termes simples, il s'agit d'une technique qui **donne au grand modèle de langage un « livre de référence consultable à tout moment »**. Imaginez le grand modèl…
## I. Concept central de la compétence Une compétence est un ensemble d'unités de capacité exécutables encapsulées dans un **Agent** ou un **système d'IA**. Elle comprend généralement : - **Condition de déclenchement** : quand elle est invoquée (par exemple, instruction utilisateur, événement syst…
## Les trois méthodologies fondamentales des agents IA : ReAct, Plan-and-Solve et Reflection Un agent IA est un agent intelligent capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d'exécuter des actions de manière autonome. Ses méthodologies fondamentales sont principalement au no…
## Qu'est-ce que le mode expert mixte MOA (Mixture-of-Agents) ? **MOA** est une **architecture de collaboration multi-agents** dont l'idée centrale est de combiner plusieurs modèles d'IA indépendants (appelés « experts » ou « Agents ») via un **mécanisme de routage/ordonnancement**, permettant à ch…
# Conception du système de mémoire d'un Agent : Solutions pour la mémoire à court terme et à long terme Cet article explore la conception du système de mémoire d'un Agent, en le divisant en deux niveaux : la mémoire à court terme et la mémoire à long terme, et détaille leurs solutions de mise en œu…
# Guide et analyse technique des bases de données vectorielles Cet article est un partage d'expérience d'entretien et une analyse technique sur les bases de données vectorielles. Il explique systématiquement les concepts clés, les principes techniques, les recommandations de choix et les scénarios …
# Résumé technique du Function Calling ## 1. Définition Le Function Calling est un mécanisme qui permet aux développeurs de décrire des outils externes disponibles (tels que des API) à un grand modèle de langage (LLM) via un schéma JSON. Lorsque le modèle juge nécessaire d'appeler un outil pour rép…
# Question d'entretien IA n°2 : Comment garantir la fiabilité de l'appel d'outils par un grand modèle de langage (LLM) Comment garantir que le grand modèle de langage (LLM) fonctionne de manière fiable et contrôlable lors de l'appel d'outils, sans se contenter de s'appuyer sur des invites pour "con…
# Résumé des différences entre l'appel d'outil par un Agent et l'appel de fonction ordinaire Cet article aborde principalement les différences fondamentales entre l'appel d'outil par un Agent et l'appel de fonction ordinaire, et détaille le mécanisme, la valeur, les modes d'échec courants et les st…