Playbook : Capture de la demande

Risques, contrôles et preuves Architecture de l’information Système d’autorité thématique Opérations de contenu KPI et critères d’acceptation

Guide de capture de la demande

Construire un système prévisible pour la capture de la demande organique.

Structure pilier + cluster
Stratégie de maillage interne
Assurance qualité du contenu + opérations

Commencer par la portée

Ce que vous obtenez

Une architecture de l'information claire
Une carte thématique et un plan d'autorité
Un flux de travail d'opérations de contenu reproductible
KPIs et critères d'acceptation
Contrôles et preuves pour des changements sûrs

Articles

RBAC vs isolation des locataires : deux frontières de sécurité différentes

Le RBAC contrôle ce qu’un utilisateur peut faire ; l’isolation des locataires contrôle à quelles ressources de locataire cette action peut accéder. Découvrez pourquoi la sécurité SaaS multi-locataires nécessite ces deux frontières.

8 octobre 2026

Qu’est-ce que l’ingénierie du contexte ? Ce que le modèle reçoit avant de répondre

L'ingénierie de contexte conçoit les informations qu'un modèle d'IA reçoit avant l'inférence, y compris les invites, la récupération, la mémoire, l'état de l'application, les résultats d'outils et l'historique des conversations.

8 octobre 2026

Source de vérité dans les systèmes d’IA : d’où provient réellement une connaissance fiable

Une source de vérité définit quelle source fait autorité pour un fait ou un état spécifique. Découvrez en quoi elle diffère du RAG, de la provenance, de la mémoire, du contexte, des bases de données vectorielles et des systèmes d'enregistrement.

8 octobre 2026

ADR vs NFR : les décisions d'architecture et la qualité du système ne sont pas la même chose

ADR vs NFR expliqués : découvrez comment les exigences de qualité système orientent les décisions d'architecture, comment les ADR consignent les compromis et pourquoi la validation reste distincte.

8 octobre 2026

L'IA générative expliquée : modèles, recherche, outils et applications ne sont pas la même chose

L'IA générative est plus qu'un modèle. Découvrez comment les modèles, la récupération, les outils, le contexte, les environnements d'exécution et les applications s'articulent dans les systèmes d'IA en production.

8 octobre 2026

Bases de données vectorielles, plongements et reclassement : trois parties distinctes de la recherche

Les embeddings représentent le sens, les bases de données vectorielles récupèrent des candidats, et les rerankers affinent les résultats. Découvrez comment ces trois couches de récupération diffèrent et fonctionnent ensemble dans le RAG.

25 septembre 2026

Pourquoi plus de contexte peut rendre les réponses de l'IA pires

Une fenêtre de contexte plus grande ne garantit pas une meilleure réponse. Cet article explique comment la dilution du signal, les preuves contradictoires, l'état obsolète, la sensibilité à la position et la compression avec perte peuvent réduire la fiabilité de l'IA — et présente un test pratique de pression de contexte.

25 septembre 2026

Comment savoir si un agent IA a réellement utilisé les bonnes preuves

Un agent IA peut citer des sources et tout de même utiliser les mauvais éléments de preuve. Cet article présente une méthode pratique pour vérifier le soutien des affirmations, l'autorité de la source, l'applicabilité, la provenance et si les éléments de preuve ont réellement influencé la réponse.

25 septembre 2026

La mémoire des agents IA n'est pas le RAG : comment séparer la mémoire, la récupération, l'état et le contexte

La mémoire des agents, le RAG, l'état et le contexte sont souvent utilisés comme s'ils étaient interchangeables. Ils ne le sont pas. Ce modèle d'architecture pratique sépare les quatre couches, montre où chacune se situe et explique ce qui dysfonctionne lorsque les systèmes les fusionnent en une seule.

24 septembre 2026

La frontière de validité des réponses : la couche manquante entre la pertinence et les réponses fiables de l'IA

Une source peut être pertinente, faisant autorité et pourtant être erronée pour la question posée. La couche manquante est l'applicabilité : les conditions dans lesquelles une réponse est valable, et les changements qui obligent à la reconsidérer. Cet article présente la Frontière de Validité de la Réponse comme un modèle de conception de source pour les humains, la recherche par IA et les systèmes RAG.

6 septembre 2026

Guide ultime des critères d'acceptation pour l'adoption des LLM dans les playbooks d'entreprise

Maîtrisez l'art de définir des critères d'acceptation précis pour garantir une intégration réussie des LLM dans votre environnement d'entreprise. Ce guide complet fournit des cadres d'action, des exemples et des bonnes pratiques adaptés à une adoption pilotée par des playbooks.

16 juin 2026

Quectel RM500U-EA dans le ZBT Z8102AX : bandes 5G, o2 Allemagne et comportement du signal en conditions réelles

Le ZBT Z8102AX utilise un modem Quectel RM500U-EA pour la connectivité 4G et 5G. Lors du premier test pratique, le routeur s'est connecté avec succès à o2 Germany avec la bande LTE 3 et la NR n28. Le modem fonctionne, mais des diagnostics plus approfondis tels que le RSRP, le RSRQ, le SINR, le verrouillage de bande et le comportement des cellules nécessitent encore des tests appropriés.

1 / 2

Playbook : Capture de la demande

Guide de capture de la demande

Ce que vous obtenez

Sections du guide

Articles connexes

Concepts connexes (Capture de la demande)

Articles

RBAC vs isolation des locataires : deux frontières de sécurité différentes

Qu’est-ce que l’ingénierie du contexte ? Ce que le modèle reçoit avant de répondre

Source de vérité dans les systèmes d’IA : d’où provient réellement une connaissance fiable

ADR vs NFR : les décisions d'architecture et la qualité du système ne sont pas la même chose

L'IA générative expliquée : modèles, recherche, outils et applications ne sont pas la même chose

Bases de données vectorielles, plongements et reclassement : trois parties distinctes de la recherche

Pourquoi plus de contexte peut rendre les réponses de l'IA pires

Comment savoir si un agent IA a réellement utilisé les bonnes preuves

La mémoire des agents IA n'est pas le RAG : comment séparer la mémoire, la récupération, l'état et le contexte

La frontière de validité des réponses : la couche manquante entre la pertinence et les réponses fiables de l'IA

Guide ultime des critères d'acceptation pour l'adoption des LLM dans les playbooks d'entreprise

Quectel RM500U-EA dans le ZBT Z8102AX : bandes 5G, o2 Allemagne et comportement du signal en conditions réelles