Blog & expertise
L’IA en production, décryptée
Retours de terrain, méthodes et points de vue sur l’industrialisation de l’IA : automatisation N8N/MCP, agents LLM, GenBI, infrastructure et gouvernance.
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AI Act : le plan d’action concret pour les entreprises en 2026
Obligations, calendrier, classification des risques : ce qu’il faut réellement mettre en place, sans paniquer ni surinvestir.
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RAG en entreprise : pourquoi vos assistants IA hallucinent encore
Un assistant qui cite un document inexistant ruine la confiance en une démo. Les vraies causes des hallucinations en RAG, et comment…
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Le ROI d’un projet IA : arrêter de le promettre, commencer à le mesurer
« 30 % de productivité en plus » ne veut rien dire. Comment construire un calcul de ROI défendable, du cadrage au…
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L’IA en production, pas en POC : 5 raisons qui bloquent le passage à l’échelle
La majorité des POC d’IA ne deviennent jamais des produits. Voici les cinq causes les plus fréquentes — et comment les désamorcer…
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Vos données ne sont pas prêtes pour l’IA : le diagnostic en 6 points
Avant d’entraîner ou de brancher un LLM, six points décident si vos données tiendront la charge ou saboteront le projet.
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GenBI et couche sémantique : le chaînon manquant entre vos données et le langage naturel
Sans définition partagée de vos indicateurs, la GenBI invente. La couche sémantique sépare une démo bluffante d’un outil fiable.
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N8N, MCP et agents LLM : l’automatisation gouvernée, pas l’usine à gaz
Orchestrer des agents LLM avec N8N et MCP sans créer une dette d’intégration ingérable : principes d’architecture et garde-fous concrets.
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GenBI : interroger ses données en langage naturel, sans hallucination
La Business Intelligence générative promet le requêtage en langage naturel. Le vrai risque : des réponses fausses présentées avec aplomb. Comment le…
Passez de l’expérimentation à l’IA en production
Commencez par un diagnostic court à prix fixe : maturité, cas d’usage à fort ROI, et une roadmap priorisée. Sans engagement.