Modèle de référence : Capacités LLM

Le RAG semble compliqué, mais l'idée est simple : avant qu'une IA ne réponde, elle recherche d'abord des informations utiles dans une source de connaissances et transmet ces informations au modèle de langage. Ce guide explique le RAG, les LLM, l'état, la mémoire et les outils à l'aide d'un modèle mental simple.

Les agents d'utilisation de l'ordinateur peuvent désormais accomplir d'impressionnants flux de travail sur navigateur et sur bureau, mais une seule exécution réussie prouve la capacité—non la fiabilité. Cet article montre comment tester la répétabilité, la robustesse environnementale, le contrôle à long horizon, la conscience de l'état, la vérification des résultats et la gestion sécurisée des objectifs.

MCP, A2A, UCP, AP2 et A2UI sont souvent présentés comme des standards d'agents concurrents. Ils résolvent principalement des problèmes d'interopérabilité différents. Ce guide associe chaque protocole à la frontière qu'il standardise réellement—et montre comment ils peuvent fonctionner ensemble dans un seul système de production.

La stack d'agents d'OpenAI a changé en septembre 2026. Ce guide d'architecture sépare l'API Agents, le SDK Agents, l'API Responses et le SDK Codex selon la propriété du runtime — afin que les équipes puissent choisir la bonne limite de contrôle au lieu de comparer des noms de produits.

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.

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.

Les agents à exécution longue ne devraient pas tout retenir. Cet article propose un modèle de cycle de vie pratique pour décider de ce qui a sa place dans la mémoire durable, de ce qui devrait être récupéré à nouveau, de ce qu'il est plus sûr de recalculer et de ce qui devrait expirer ou être remplacé.

Lorsqu'une réponse RAG est erronée, blâmer la récupération ou le modèle est trop vague. Cette méthode de diagnostic isole la couverture des sources, la construction de la requête, la récupération, le classement, l'assemblage du contexte, la génération, l'attribution des preuves et la fraîcheur—afin que la défaillance réelle puisse être reproduite et corrigée.

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.

Une infrastructure d'IA privée ne devrait pas être conçue autour d'un seul GPU ou d'un seul modèle. Une approche plus résiliente combine des GPU d'inférence rapides, des systèmes d'IA riches en mémoire, des nœuds d'IA physique et des modèles cloud de pointe optionnels derrière une couche de routage prenant en compte les capacités.

Une sortie correcte ne prouve pas un raisonnement correct, une exécution sûre ou un système digne de confiance.

Exécuter un modèle local avec Ollama est facile. Construire une application Open-LLM prête pour la production est plus difficile : cela nécessite du RAG, du contrôle d'accès, de l'abstraction de fournisseur, de l'évaluation, de la journalisation, de la discipline de déploiement et une couche applicative contrôlée autour du modèle.