7 minutesMémoire pour agents (vidéo conceptuelle)
Séparer les décisions concernant la mémoire à court terme et à long terme, et décider quand la mémoire de l'agent doit être écrite.
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Dégradation du contexte : Comment l'augmentation des tokens d'entrée affecte les performances des grands modèles de langage
Chroma. Kelly Hong présente les recherches de Chroma sur 18 modèles : pourquoi les scores aux tests de « l'aiguille dans une botte de foin » sont trompeurs, comment les performances diminuent face à l'ambiguïté et aux éléments parasites, et pourquoi même de simples tâches de répétition de chaînes se dégradent au-delà de 500 tokens. Courte et étayée par des données, cette vidéo montre précisément le risque qu'il faut prendre au sérieux avant d'aborder les solutions techniques de l'article.
Note d’AI Expert
Les modèles, leurs tarifs et leurs capacités évoluent rapidement. Retenez ici la méthode de décision, puis vérifiez le comportement des modèles actuels avant de l'adopter.
Ce que vous en retirerez
Comprendre comment le contexte long peut échouer en présence d'ambiguïté et d'éléments perturbateurs, puis concevoir des tests autour de ce risque.
À voir ou à connaître au préalable
Seul le vocabulaire de base des grands modèles de langage est nécessaire ; il s'agit d'une brève présentation de recherche.
Dernière révision : 18 mai 2026
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13 minutesAttaquer les LLM - Injection de prompt
Modéliser l'injection de prompt comme un mélange de données non fiables et définir des limites de conception autour de l'utilisation des outils.
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Pour aller plus loin
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DeepLearning.AIConception de prompts ChatGPT pour les développeurs
Isa Fulford · Andrew Ng
Quinze minutes de cours peuvent remplacer une année d'intuition. Si vous avez commencé à écrire du code qui appelle un grand modèle de langage (LLM), ou prévoyez de le faire, c'est le cours en ligne le plus efficace pour passer de « jouer avec ChatGPT » à « déployer une fonctionnalité qui appelle un LLM ».
Intermédiaire~1,5 heure
Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
Intermédiaire~1h 5m · self-paced