Retours d'experience, analyses techniques et reflexions sur l'IA appliquee au metier.
Sur ITBench, un modele frontier reussit 75 % des taches enterprise. Un open-source comparable : 12 %. Ce qui les separe n'est pas la puissance brute.
Lire l'articleSeulement 7 % des entreprises ont des données complètement prêtes pour l'IA. Le vrai blocage des projets n'est pas le modèle — c'est ce qu'on lui donne à traiter.
Lire l'article60 % des projets IA seront abandonnés d'ici fin 2026 faute de données exploitables. Le modèle n'y est pour rien — c'est la donnée en amont qui compromet tout.
Lire l'article95 % des projets IA generatifs ne livrent pas de ROI mesurable dans les 6 mois. Pourquoi, et comment les rares qui y arrivent s'y prennent.
Lire l'articleUn wrapper ChatGPT ne connait pas vos normes, vos process, vos contraintes. Les secteurs reglementes ont besoin d'agents sur-mesure.
Lire l'articleAu-dela du buzz, quels cas d'usage IA generent un ROI mesurable dans la construction et les travaux publics.
Lire l'article10 000 pages de docs inaccessibles ? Un RAG multimodal retrouve l'info en secondes avec les sources.
Lire l'article60% du score final en marche public vient de la valeur technique. Comment l'IA peut structurer et renforcer vos memoires techniques.
Lire l'articleUn agent IA n'est pas un chatbot. C'est un process metier automatise qui comprend vos donnees, vos regles, et agit en autonomie.
Lire l'articleDiscutons de votre cas d'usage. Chaque projet est different.
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