AISkillsPro Migrer du code vers un autre langage ou framework avec l'IA Migrer du code avec l'IA : ce qui marche vraiment (Google 80 %, Airbnb 97 %), les limites de la traduction brute et la méthode pour migrer sans casser. 5 juil. 2026 Outils
AISkillsPro Faire une revue de code assistée par IA sans rubber-stamp Revue de code assistée par IA : premier passage à la machine, décision à l'humain. Angles morts, faux positifs, checklist anti-rubber-stamp et outils comparés. 5 juil. 2026 Outils
AISkillsPro LoRA & QLoRA : spécialiser un modèle sans le ré-entraîner en entier CONCEPTS — SOUS LE CAPOT · LORA & QLORA : FINE-TUNING MODERNE U n grand modèle de langage sait déjà énormément de choses. Ce qu'il ne sait pas, c'est parler votre langue métier : le ton d'un service j... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Mixture of Experts : pourquoi un « gros » modèle n'active qu'une fraction de ses poids CONCEPTS — SOUS LE CAPOT AVANCÉ · MIXTURE OF EXPERTS U n modèle de langage annoncé à 671 milliards de paramètres devrait, en toute logique, coûter une fortune à chaque mot produit. Or ce n'est pas le ... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Distillation : comment un petit modèle apprend d'un gros (SLM) CONCEPTS — SOUS LE CAPOT AVANCÉ · DISTILLATION & PETITS MODÈLES (SLM) U ne intuition tenace veut qu'un modèle utile soit forcément un modèle géant, servi depuis un centre de données lointain. Pourtant... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Aligner un modèle : RLHF, DPO et les préférences humaines SÉRIE — SOUS LE CAPOT AVANCÉ · ARCHITECTURES & ENTRAÎNEMENT — ALIGNEMENT U n modèle de langage fraîchement pré-entraîné ne sait pas répondre. Il sait compléter . Exposé à des trillions de mots, il a a... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Tokenization : pourquoi l'IA compte mal les lettres CONCEPTS — SOUS LE CAPOT · TOKENIZATION P osez la question à n'importe quel assistant : « combien de fois la lettre R apparaît-elle dans strawberry ? ». Il y a de bonnes chances qu'il réponde « deux »... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Quantization : faire tourner un LLM sur sa machine CONCEPTS — SOUS LE CAPOT AVANCÉ · QUANTIZATION U n modèle de langage à sept milliards de paramètres, stocké dans sa précision d'origine, occupe environ quatorze gigaoctets de mémoire. C'est plus que c... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Temperature, top-p : les curseurs qui rendent une IA créative ou déterministe CONCEPTS — SOUS LE CAPOT · TEMPERATURE, TOP-P & LE HASARD MAÎTRISÉ P osez deux fois la même question à un assistant IA, et vous obtiendrez souvent deux réponses différentes. Ce n'est ni un bug, ni une... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Fenêtre de contexte longue & « lost in the middle » : pourquoi tout mettre dans le prompt n'est pas une stratégie CONCEPTS — SOUS LE CAPOT AVANCÉ · FENÊTRE DE CONTEXTE & « LOST IN THE MIDDLE » U n million de tokens. L'argument commercial est irrésistible : versez un roman entier, un dossier juridique complet, des... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro Prompt caching & KV cache : le levier coût/latence que peu comprennent CONCEPTS — SOUS LE CAPOT AVANCÉ · PROMPT CACHING & KV CACHE U ne application qui interroge un modèle de langage renvoie souvent, à chaque appel, le même bloc de texte en tête de requête : une consigne... Concepts 5 juil. 2026 Concepts
AISkillsPro La mémoire des agents : pourquoi un agent « oublie » CONCEPTS — SOUS LE CAPOT · LA MÉMOIRE DES AGENTS V ous confiez une consigne à un agent, il l'exécute, vous revenez le lendemain — et il vous redemande votre nom, vos préférences, le contexte que vous ... Concepts 5 juil. 2026 Concepts