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TutorielsRoyaume-Uni
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12 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire180 min build

Boucler le retour d'information entre deux agents avec PrismerCloud pour réduire les erreurs répétées

Plan pas à pas pour utiliser le scaffold open-source PrismerCloud afin de lancer une boucle à 2 agents qui enregistre de courtes « leçons » et applique des corrections pour réduire les erreurs récurrentes des modèles. Démo possible en ~3 heures (estimation).

ActualitésFrance
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12 avr. 20266 min de lectureBrief sortie modèleDébutant

Enquête New Yorker → résumé Numerama : ce que les équipes IA doivent surveiller

Numerama a publié (10 avril 2026) un résumé localisé d’une enquête du New Yorker qui remet en cause le leadership et certaines affirmations techniques de Sam Altman, et mentionne un dossier familial. Ce brief explique les conséquences pratiques pour les petites équipes, fondateurs et développeurs en France.

TutorielsRoyaume-Uni
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11 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire45 min build

Skilldeck : application desktop local‑first pour centraliser et exporter des fichiers « skills » d’agents IA

Skilldeck est présenté comme une application desktop local‑first pour gérer des fichiers « skill » d'agents IA et faciliter leur export vers des projets cibles. Guide pratique pour équipes UK, fondateurs et développeurs souhaitant un flux simple et reproductible.

Analyses de modèlesRoyaume-Uni
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10 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Instantané de Karpathy « Agents, AutoResearch, and Loopy Era » — que montre vraiment le snapshot du lecteur YouTube ?

Le snapshot inclus avec la vidéo de Karpathy ne contient que des métadonnées du lecteur web et des drapeaux d'expérimentation. Voici ce qu'on peut en tirer, ce qu'il faut vérifier dans la vidéo elle‑même et une checklist pragmatique pour des petites équipes au Royaume‑Uni.

TutorielsFrance
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08 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire120 min build

ALTK‑Evolve : distiller les traces d'agents en directives réutilisables pour une mémoire longue durée

Comment ALTK‑Evolve transforme des trajectoires d'interaction d'agents en courtes directives relues par des humains, et n'injecte au moment de la décision que les règles pertinentes pour améliorer la fiabilité sur les tâches multi‑étapes.

ActualitésRoyaume-Uni
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08 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Moteur temps réel style SDK en Python présenté comme un vPLC avec API REST et pont OPC UA

Compte rendu et recommandations pratiques d'une démo vidéo montrant un moteur temps réel Python qui se présente comme un PLC virtuel (vPLC), génère des endpoints REST automatiquement et propose un pont OPC UA ; prudence : mesures et validations nécessaires avant tout usage en écriture.

ActualitésFrance
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07 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

HiddenLayer 2026 — Les agents autonomes élargissent la surface d'attaque au runtime et représentent environ 1 violation sur 8

Le rapport 2026 de HiddenLayer signale que les agents « agentiques » (autonomes) augmentent la surface d'attaque au moment de l'exécution : ils peuvent appeler des services et outils par eux‑mêmes. Priorités rapides : allowlist courte, tokens éphémères, kill switch.

TutorielsFrance
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07 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire180 min build

Implémenter des garde‑fous pré‑ et post‑LLM pour éviter les fuites de PII et attraper les hallucinations

Guide pas à pas pour ajouter deux garde‑fous autour de chaque appel LLM : un pré‑LLM qui redige/filtre pour empêcher la fuite de PII et un post‑LLM qui vérifie les sorties et rattrape les hallucinations avant qu'elles n'atteignent l'utilisateur.

TutorielsRoyaume-Uni
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06 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire90 min build

Wazear : orchestrateur visuel d'agents IA pour pipelines façon SDLC

Guide pratique en français (contexte UK) pour construire un petit pipeline visuel avec des agents rôles (planner, architect, implementer, reviewer). Basé sur l'annonce Show HN de Wazear : créer un projet, coller un brief, ajouter des agents, relier les revues entre agents et exécuter ou mettre en pause le flux.

Analyses de modèlesFrance
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06 avr. 20268 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Quand les agents IA transfèrent du travail aux employés : repérer la « dette d’attention » dans les workflows

Beaucoup d’outils d’IA promettent de faire gagner du temps — mais dans la pratique ils peuvent consommer de l’attention humaine : chaque prompt, contrôle et correction crée une « dette d’attention » que des employés doivent payer. Résumé opérationnel et règles de pilote pour équipes et fondateurs.