Agents IA : stopper l’explosion de la facture de tokens
Ton agent boucle, réfléchit, cherche… et ta facture de tokens s’envole. Six leviers concrets pour borner les boucles sans rendre l’agent bête.
Cours & Tutoriels du mois de septembre 2026
Chunking : quel découpage pour une réponse exacte du 1er coup ?
Taille fixe, sections, sémantique, parent-enfant : compare les méthodes de découpage d’un RAG et choisis celle qui fait remonter la bonne réponse en premier.
Éviter que l’agent hallucine sur les documents récupérés
Un RAG hallucine par trois chemins : mauvais passages, contexte ignoré, contexte mal lu. Voici un verrou pour chacun, et comment mesurer que ça tient.
Agent IA + RAG : concevoir un système qui cherche avant d’agir
Un agent qui décide quoi chercher, un RAG qui lui fournit des faits fiables : voici comment les assembler, les tester et éviter les pièges.
RAGAS : mesurer enfin la qualité de ton RAG, pas à pas
Génère un jeu de test, lance les métriques de fidélité, rappel et exactitude, puis lis tes scores : le guide pratique pour évaluer un RAG avec RAGAS.
Comment évaluer un RAG : mesurer la recherche, puis la réponse
Un RAG peut se tromper en cherchant ou en répondant. Voici les métriques, le jeu de test et l’outil RAGAS pour savoir lequel des deux pose problème.
De la fonction à la classe en Python : le grand saut, pas à pas
Tes scripts Python ne sont faits que de fonctions ? Découvre comment passer à la programmation orientée objet : classes, méthodes, héritage, polymorphisme.
Un système RAG en clair : deux pipelines, cinq étapes
Comment un système RAG donne à un LLM les bons documents au bon moment : indexation, récupération, prompt et génération, avec du code pour le voir tourner.
À quels problèmes réels appliquer la régression linéaire ?
Avant de lancer une régression linéaire sur tes données, vérifie si ton problème s’y prête : cas réels, formules, code et le test qui décide si c’est la bonne méthode.