
Le schéma lakehouse, deux ans après
Leçons d'une migration d'un pétaoctet de données télécom — ce que nous referions et ce que nous ne referions jamais.
Essais et écrits techniques rédigés par les ingénieurs qui livrent. Pas de marketing de contenu, pas de buzzwords — juste ce que nous aurions aimé lire plus tôt.

La plupart des démos LLM cassent dès qu'elles rencontrent de vrais utilisateurs. Dans cet essai, nous détaillons la méthode que nous appliquons en finance, santé et secteur public pour les maintenir vivantes — évaluation, observabilité, fallbacks et rituels d'exploitation qui séparent un prototype d'un produit.

AI twinning for manufacturing: combine simulation and live data, validate computational twins, and plan predictive maintenance and process optimisation.

Latence, bande passante, vie privée. Trois raisons pour lesquelles votre détecteur de défauts a sa place sur la ligne, pas dans un datacenter.

Leçons d'une migration d'un pétaoctet de données télécom — ce que nous referions et ce que nous ne referions jamais.

Une courte liste de problèmes où les systèmes à règles gagnent encore en coût, latence et confiance.

Signaux pratiques, seuils raisonnables et comment réveiller la bonne personne à 3 h du matin.

Pourquoi le raisonnement par graphe alimente discrètement les systèmes IA les plus fiables que nous ayons livrés.

Comment nous mettons en place des harnais d'évaluation qui détectent les régressions avant les utilisateurs.

L'inférence est le nouveau calcul. Guide pratique pour garder vos factures LLM raisonnables sans étrangler le produit.

À quoi ressemble un plan IA utile à 12 mois — et ce qu'il vaut mieux laisser de côté.

Traduction, alternance de codes, ironie et longue traîne des langues peu dotées.
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06 · Questions
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