Les modèles d'embedding ont radicalement changé la façon dont les machines comprennent le langage, les images et d'autres types de données.
Le Vibe Coding s'est imposé comme une véritable révolution dans le monde du développement logiciel.
Alors que les entreprises adoptent de plus en plus les systèmes d'IA générative, le RAG s'est imposé comme la technologie essentielle qui comble les limites des LLM statiques en les connectant aux bases de connaissances dynamiques des organisations.
L'intelligence artificielle agentique est en train de s'imposer comme la prochaine grande révolution technologique, transformant radicalement la manière dont les entreprises conçoivent l'automatisation.
Mettre en place un système de Retrieval-Augmented Generation (RAG) est devenu un enjeu majeur pour les applications d'IA qui doivent s'appuyer sur des connaissances spécifiques et à jour.
Atlassian met la main sur l'ensemble des technologies, des produits et des équipes de The Browser Company. L'opération, entièrement en numéraire, est l'une des plus importantes pour la société, soulignant l'enjeu stratégique que représente le contrôle du navigateur en milieu professionnel.
Cet article n'est pas une simple liste. C'est une analyse approfondie des outils qui définissent cette nouvelle ère. Nous avons disséqué leurs fonctionnalités, testé leurs performances et identifié leurs cas d'usage idéaux pour vous aider à choisir la solution qui transformera réellement votre manière de travailler.
Imaginez un expert brillant mais qui travaille uniquement de mémoire. C'est un LLM classique. Maintenant, donnez à cet expert l'accès à une bibliothèque entière, à jour et factuelle, qu'il peut consulter avant de répondre à chaque question. C'est le principe de la RAG.
Un agent d'intelligence artificielle est une entité logicielle capable d'agir de manière autonome dans un environnement pour atteindre des objectifs spécifiques.
Au niveau technique, un LLM est un type de modèle d'apprentissage profond (deep learning). Sa puissance réside dans sa taille, mesurée en milliards de "paramètres", des variables que le modèle ajuste pendant son entraînement pour affiner sa compréhension du langage. Plus il y a de paramètres et de données, plus le modèle devient nuancé et performant.
Ce guide vous explique, étape par étape, comment concevoir, configurer et déployer un agent IA performant, que vous ayez des compétences techniques ou non.
Le Model Context Protocol est une spécification technique qui définit comment une application "cliente" (comme votre éditeur de code) peut interagir avec un modèle d'IA "serveur". Il standardise la manière dont les informations sont échangées, notamment le contexte de la conversation, les fichiers ouverts, ou les instructions données à l'IA.
Le monde de l'intelligence artificielle est en ébullition constante, mais rarement une nouvelle entreprise n'a suscité autant d'intérêt que Thinking Machines Lab. Fondée par Mira Murati, l'ancienne directrice de la technologie (CTO) d'OpenAI, cette startup ne se contente pas de rejoindre la course à l'IA ; elle ambitionne de redéfinir les règles du jeu. Avec un financement record et une vision centrée sur la collaboration entre l'humain et la machine, Thinking Machines Lab est déjà considérée comme un acteur majeur à suivre.
Le monde du développement logiciel est en pleine mutation. Oubliez les lignes de code complexes et les syntaxes obscures. Une nouvelle approche émerge, plus intuitive et conversationnelle : le vibe coding. Il ne s'agit pas simplement d'une nouvelle méthode, mais d'un changement de paradigme qui promet de rendre la création de logiciels accessible à tous, en se concentrant sur l'intention plutôt que sur l'instruction.
Si vous suivez l'actualité de l'intelligence artificielle, vous avez sans doute entendu parler du "prompt engineering". Mais alors que beaucoup se concentrent sur la manière de poser la bonne question, une discipline plus profonde et bien plus puissante détermine le succès ou l'échec des applications IA : l'ingénierie contextuelle.
Avec le lancement de Grok 4, xAI ne se contente pas de présenter une nouvelle version de son modèle de langage. L'entreprise d'Elon Musk cherche à redéfinir les standards de l'intelligence artificielle
L’Intelligence Artificielle (IA) n’est plus un simple buzzword — c’est aujourd’hui un levier stratégique incontournable pour accélérer l’innovation, automatiser les tâches à faible valeur ajoutée et créer des expériences utilisateur intelligentes. Que ce soit via des algorithmes de machine learning, des agents conversationnels basés sur le NLP, ou des systèmes prédictifs intégrés dans vos outils métiers, l’IA réinvente la manière dont les entreprises conçoivent, pilotent et optimisent leurs produits et services.
Chez 404-collective, nous accompagnons startups, PME et grands groupes dans l’adoption concrète de l’intelligence artificielle, avec une approche centrée sur l’impact business, l’agilité technologique et la valorisation des données.
Des gains de productivité mesurables
L’automatisation intelligente permet de réduire le temps passé sur les tâches répétitives, d’améliorer la précision des décisions et d’accélérer les cycles de production. De la génération de contenu automatisée à l’analyse prédictive des ventes, l’IA devient un véritable moteur d’efficacité opérationnelle.
Une personnalisation client ultra-fine
Grâce à des modèles d’IA générative ou de recommandation, il est désormais possible de créer des expériences hyper-personnalisées en temps réel : chatbot intelligent, scoring comportemental, moteurs de recommandations ou emails dynamiques. Résultat : plus d’engagement, de conversion et de fidélisation.
IA générative : contenu, code, visuels
GPT, DALL·E, Claude ou encore Mistral… L’IA générative bouleverse la création de contenus. Que ce soit pour rédiger des articles, générer du code back-end ou créer des assets visuels, ces technologies ouvrent des opportunités inédites — à condition d’être bien encadrées.
Automatisation + IA = croissance scalable
Des outils no-code intégrant des briques d’IA (Make, n8n, Zapier + OpenAI) permettent aujourd’hui d’automatiser des workflows intelligents sans coder, pour décupler la productivité de vos équipes marketing, support ou data.
L’IA comme levier stratégique
Nos clients utilisent l’IA pour détecter des signaux faibles dans leurs données, optimiser leur roadmap produit, ou encore améliorer le matching dans les plateformes de mise en relation. Les cas d’usage sont variés, mais tous visent un ROI mesurable.
Notre équipe publie régulièrement des analyses, guides pratiques, benchmarks d’outils IA, et retours d’expérience concrets. Ces contenus sont pensés pour vous aider à :