AI

Outlines sert à forcer un LLM à répondre dans un format précis, au lieu d’espérer qu’il respecte la consigne. Je

Les VLMs modernes connectent vision et langage pour analyser images, documents, captures, graphiques et texte visible. Le vrai sujet, c’est

J’utilise d’abord les algorithmes machine learning simples qui collent au problème : régression, classification, Random Forest, LightGBM ou XGBoost. Pas

Les frameworks Python utiles pour agents IA locaux sont ceux qui savent parler à un modèle exécuté sur votre machine,

On démarre Hermes Agent Desktop en l’installant, puis en connectant un modèle IA et une skill utile. Le vrai intérêt,

Les Small Language Models deviennent utiles quand un agent doit agir vite, juste et pas cher. Parsing, choix d’outil, JSON

Le loop engineering rend les agents IA plus fiables quand il encadre leurs boucles d’action. L’enjeu n’est plus de poser

Je choisirais un agentic LLM pour raisonner large, et un Large Action Model pour exécuter mieux sur un périmètre défini.

Je choisirais un framework Agentic AI selon le niveau de contrôle, la durée des workflows et votre stack cloud. Le

Je gère les erreurs de LLM tool calling en séparant ce que l’orchestrateur doit réparer seul et ce que le