Modèles et choix des outils

ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot — lequel choisir quand on débute ?

Quatre assistants d'IA majeurs analysés en langage simple. Un guide non technique pour choisir votre première IA en fonction de ce que vous utilisez déjà et de ce que vous souhaitez vraiment en tirer.

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Choisir le bon modèle selon la tâche : aide-mémoire 2026

Quel modèle choisir selon le type de tâche ? GPT, Claude, Gemini, modèles de raisonnement et modèles à poids ouverts, classés selon leurs véritables points forts, avec des règles de décision simples.

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Orchestration multi-modèle : routage selon le coût, la latence et la qualité

Utiliser un seul modèle pour tout est une erreur de débutant. Les systèmes d'IA en production routent les différentes demandes vers différents modèles — et économisent 60 à 90 % sur les coûts tout en améliorant la qualité. Les modèles, la logique de routage et les compromis.

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La pile LLM en 2026 : modèles, inférence, outils et compromis

Le point de vue d’un architecte en activité sur la pile LLM en 2026 : catégories de modèles, fournisseurs d’inférence, couches d’orchestration, outils d’évaluation et compromis réellement déterminants pour mettre l’IA en production. Tout ce que vous auriez aimé trouver avant de commencer.

Chaîne de pensée, autocritique, arbre de pensées — quand utiliser chaque technique

Trois techniques de raisonnement qui améliorent réellement les résultats de l'IA sur les problèmes difficiles, avec une analyse de leur rapport coût-bénéfice, des prompts concrets, des comparaisons directes et les pièges propres aux modèles de raisonnement modernes.

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Les bonnes techniques permettent de réduire les coûts d'inférence des grands modèles de langage (LLM) de 60 à 90 %. Mise en cache des prompts, routage des modèles, contrôle des sorties, traitement par lots et quelques méthodes moins connues. Les chiffres, les modèles et la discipline de production qui distinguent une inférence bien gérée d'une facture incontrôlée.

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