Le modèle lui-même, analysé : familles, architectures, compromis.
Que se passe-t-il après les LLMs ? L’ère post-transformer.
La frénésie de l’IA suit un rythme : environ tous les trois ans, l’architecture sur laquelle tous parient est remplacée par quelque chose de plus récent. Le prochain changement est déjà en train de se dessiner dans les laboratoires de recherche.
Test de vitesse d'un LLM sur une RTX 4080 avec 16 Go de VRAM
L’exécution de grands modèles de langage en local vous offre confidentialité, capacité hors ligne et zéro coût API. Ce benchmark révèle exactement ce que l’on peut attendre de 14 modèles LLM sur Ollama avec une RTX 4080.
Répos Python tendances de janvier 2026
L’écosystème Python ce mois-ci est dominé par Claude Skills et les outils d’agents IA. Cette analyse examine les dépôts Python les plus tendances sur GitHub.
Choisissez le bon gestionnaire de paquets Python
Ce guide complet fournit des informations de base et une comparaison détaillée d’Anaconda, Miniconda et Mamba (https://www.glukhov.org/fr/developer-tools/local-dev-platforms/anaconda-vs-miniconda-vs-mamba/ “Comparaison d’Anaconda, Miniconda et Mamba”) - trois outils puissants qui sont devenus essentiels pour les développeurs Python et les scientifiques des données travaillant avec des dépendances complexes et des environnements de calcul scientifique.
Guide technique pour la détection de contenu généré par IA
La prolifération du contenu généré par l’IA a créé un nouveau défi : distinguer les écrits humains authentiques du « brouillon d’IA » - du texte synthétique de faible qualité, produit en masse.
Unifiez le texte, les images et l'audio dans des espaces d'embedding partagés
Embeddings crois-modaux représentent une avancée majeure en intelligence artificielle, permettant de comprendre et de raisonner à travers différents types de données au sein d’un espace de représentation unifié.
Déployez une IA d'entreprise sur du matériel abordable avec des modèles ouverts.
La démocratisation de l’IA est arrivée. Avec des LLM open-source comme Llama, Mistral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une puissante infrastructure IA utilisant du matériel grand public - réduisant les coûts tout en conservant un contrôle total sur la confidentialité des données et le déploiement.
Maîtrisez la configuration de l'environnement Linux pour le travail en data science
Linux est devenu le système d’exploitation par défaut pour les professionnels de la science des données, offrant une flexibilité inégalée, des performances exceptionnelles et un écosystème riche d’outils.
Belle framework pour ETS/MLOPS avec Python
Apache Airflow est une plateforme open source conçue pour créer, planifier et surveiller des workflows de manière programmée, entièrement en code Python, offrant une alternative flexible et puissante aux outils traditionnels, manuels ou basés sur une interface graphique.
Il y a un certain temps, j'ai entraîné un détecteur d'objets AI.
Un froid jour d’hiver en juillet… c’est-à-dire en Australie… j’ai ressenti le besoin urgent d’entraîner un modèle d’IA pour détecter les barres d’armature en béton non coupées…
Envisagez-vous d’installer un second GPU pour les LLM ?
Comment les voies PCIe affectent les performances des LLM? Cela dépend de la tâche. Pour l’entraînement et l’inférence multi-GPU, la baisse de performance est significative.
L'IA nécessite beaucoup de puissance...
Au milieu de l’agitation du monde moderne, je compare les spécifications techniques de différentes cartes adaptées aux tâches d’IA (Apprentissage profond, Détection d’objets et LLMs). Elles sont toutes incroyablement chères, cependant.
L'ensemble complet des outils MM* est en fin de vie...
J’ai utilisé MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) assez souvent,
et maintenant il semble qu’il ait quitté la scène.
C’est une perte. J’aimais sa zoo de modèles.
