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Qwen, Gemma, Mistral, Llama : les LLM open source ont nettement resserré l'écart avec les modèles cloud. Voici comment les faire tourner chez toi en 2026, sans envoyer une seule donnée dans le cloud.
Comment fonctionne un LLM comme Claude ou ChatGPT : architecture transformer, auto-attention, paysage 2026 (labs propriétaires, open source, MoE) et limites à connaître.
IA ne veut pas dire que LLM. Panorama des 8 grandes familles de modèles : LLM, VLM, OCR, diffusion, audio, embeddings, SLM et world models, avec un schéma pour tout situer.
Qui est Scaleway, pourquoi son offre Generative APIs est une vraie alternative souveraine pour faire tourner des LLM en France, les modèles disponibles et leurs prix en 2026, et comment ça se compare à Groq et à Mistral.
LlamaIndex sert de couche intermédiaire entre un modèle de langage et tes données : il les indexe pour que l'IA retrouve la bonne information au bon moment. Et en 2026, l'écosystème a basculé vers des services managés.
Un modèle ne connaît pas tes données et s'arrête à sa date d'entraînement. RAG, KAG et CAG sont trois façons de lui donner les bonnes connaissances. Et depuis 2025, deux approches s'imposent : l'Agentic RAG et le GraphRAG.
Un modèle de langage ne sait que produire du texte. L'appel d'outils est ce qui lui permet d'agir vraiment : interroger une base, envoyer un message, lancer un calcul. La brique de base de tout agent.
Un agent IA, ce n'est pas de la magie : c'est un modèle à qui on a donné des outils, des connaissances et une façon de s'organiser. Ce dossier t'emmène pas à pas, de la brique de base jusqu'aux frameworks utilisés en production.
Qui est Groq, pourquoi son architecture LPU est différente des GPU, où tournent ses serveurs, ce que ça vaut côté RGPD, et le détail des modèles et des prix en 2026.
Apprendre et Avancer