Reflexions sur le design, le developpement, l'infrastructure IA et la creation de produits.
Les LLMs perdent 39 % de précision sur 200 000 sessions multi-tours. Trois mécanismes causent cet effondrement ; la fenêtre de contexte n'y change rien.
AI & TechnologyLes constitutions d'exécution encadrent les agents IA : contrôles de compétence, barrières de sortie, quatre sous-systèmes.
AI & Technology15 800 notes Obsidian projetées dans l'espace des embeddings révèlent trois topologies de la connaissance, chacune avec ses modes de défaillance.
AI & TechnologyCinq groupes de recherche ont publié sur le même problème : les agents IA produisent du code plus vite que les développeurs ne peuvent le comprendre.
AI & TechnologyLa plupart des instructions d’agent définissent le comportement. La couche manquante enseigne l’auto-évaluation : un framework métacognitif éprouvé.
AI & TechnologyL'ingénierie de contexte pour agents IA : 650 fichiers sur sept couches, trois défaillances en production et de vrais budgets de tokens.
AI & TechnologyLa délibération multi-agents détecte des défaillances que le mono-agent manque : l'architecture, les impasses et ce qui vaut la peine d'être construit.
AI & TechnologyMon agent Claude Code a hérité de mes pires habitudes à vitesse machine. Ce que 150 garde-fous et 95 hooks ont changé.
AI & TechnologyXcodeBuildMCP et le MCP Xcode d'Apple donnent à Claude Code un accès structuré aux builds, tests et débogage iOS. Configuration et résultats concrets.
AI & TechnologyUn système d'agents de 3 500 lignes avec 86 hooks : ce que j'ai appris sur le RAG, le fine-tuning et l'orchestration.
AI & TechnologyLa plupart des codebases ralentissent en grandissant. La mienne accelere. 95 hooks, 44 skills et 14 configs reduisent le cout de chaque feature.
AI & TechnologyMcKinsey : 90 % des entreprises revendiquent l'adoption de l'IA, mais 23 % seulement dépassent le pilote. Trois formes de théâtre de l'IA, dont la mienne.
AI & TechnologyRedaction technique chez Introl
Recommandations matérielles complètes et analyse des coûts pour l'exécution locale de grands modèles de langage.
Guide de sélection GPU comparant les derniers accélérateurs de datacenter NVIDIA pour différentes charges de travail IA.
Analyse technique approfondie de l'évolution du Tensor Processing Unit de Google, de TPUv1 à TPUv5.
Stratégies de partage de ressources pour les clusters GPU dans les environnements conteneurisés.
Guide pour construire et gérer le calcul IA distribué avec le framework Ray.
Analyse de l'économie des LLM open source et du positionnement concurrentiel de DeepSeek.
Besoins énergétiques futurs des datacenters et feuille de route GPU de nouvelle génération de NVIDIA.
Solutions de petits réacteurs modulaires pour alimenter l'infrastructure IA de nouvelle génération.
Analyse technique des innovations d'architecture Multi-Head Compression de DeepSeek.
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