Dans la première partie de notre série, nous avons découvert les concepts fondamentaux du Retrieval-Augmented Generation (RAG) et observé comment ce framework fonctionne de manière similaire à une bibliothèque numérique. Nous avons examiné en détail les trois composants principaux - Retriever, Ranker et Generator - et compris comment ils collaborent pour générer des réponses précises et contextuellement pertinentes.
Dans cette deuxième partie, nous plongeons plus profondément dans les aspects techniques du RAG. Nous examinerons comment le RAG est implémenté dans la pratique, quels sont les différents types de modèles et comment les systèmes enrichis par RAG se distinguent des Large Language Models (LLMs) traditionnels.
Lire la suite : Guide du débutant sur Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Partie 2
Le paysage informatique moderne se caractérise par une complexité croissante, les organisations devant trouver un équilibre entre l'évolutivité, la sécurité et l'agilité. La mentalité Everything-as-Code (EaC) est apparue comme une philosophie transformatrice qui va au-delà des pratiques informatiques traditionnelles, englobant non seulement l'infrastructure mais aussi la sécurité, la conformité, le déploiement d'applications et les flux de travail. Elle représente un changement holistique vers la définition et la gestion de tous les aspects des opérations informatiques et commerciales à travers le code.
Cet article explore en profondeur la mentalité Everything-as-Code, examinant son rôle dans plusieurs domaines, y compris l'infrastructure, la sécurité et les flux de travail. Nous explorerons comment des outils comme la suite HashiCorp — Terraform, Vault, Consul, Nomad et Packer — et des outils complémentaires comme Ansible permettent la philosophie EaC. Nous examinerons également l'application de cette mentalité dans la définition des processus informatiques et des flux de travail de conformité, offrant des aperçus pratiques pour les décideurs et les leaders techniques.
La transformation numérique est devenue un impératif critique pour les entreprises modernes. Alors que les organisations font face à une pression croissante pour améliorer l'efficacité, réduire les coûts et accélérer l'innovation, la nécessité d'une approche structurée de la transformation IT n'a jamais été aussi évidente. Cet article présente un cadre complet pour comprendre et mettre en œuvre la transformation IT, basé sur des pratiques éprouvées de l'industrie et une expérience concrète.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) représente une évolution significative dans l'architecture des Large Language Model (LLM), combinant la puissance des systèmes de mémoire paramétriques et non paramétriques. À sa base, RAG répond à l'une des limitations fondamentales des LLM traditionnels : leur dépendance aux connaissances pré-entraînées statiques qui peuvent devenir obsolètes ou manquer de contexte spécifique nécessaire pour des réponses précises. Le framework RAG représente un bond en avant significatif dans la quête de création de modèles de langage et en intégrant la puissance des techniques de récupération, de classement et de génération, RAG ouvre de nouvelles possibilités pour les systèmes d'IA capables d'engager une communication véritablement informée et consciente du contexte.
Ceci est la première partie d'une série en plusieurs volets dans laquelle nous examinons les RAG, leur utilisation et leur fonctionnement.
Lire la suite : Guide du débutant sur Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Partie 1
L’Ordre exécutif du 16 janvier 2025 sur le renforcement et la promotion de l’innovation dans la cybersécurité nationale souligne l’engagement de la Maison-Blanche à protéger l’infrastructure critique et l’écosystème numérique du pays. Reconnaissant la nature persistante et évolutive des menaces cyber, cet Ordre exécutif établit une série d’initiatives audacieuses visant à améliorer la cybersécurité dans les agences fédérales et le secteur privé. En mettant l’accent sur la collaboration, l’innovation technologique et les meilleures pratiques en matière de développement et de déploiement de logiciels, il pousse la nation vers un avenir numérique plus sûr. Au cœur de ces efforts, la section 2 met en lumière les Software Bills of Materials (SBOMs) – une mesure proactive destinée à accroître la transparence, la responsabilité et la confiance dans les chaînes d’approvisionnement en logiciels.
Lien vers l’Ordre exécutif à la Maison-Blanche: Executive Order on Strengthening and Promoting Innovation in the Nation’s Cybersecurity
