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Services de développement IA : les questions que tout CTO devrait se poser avant de lancer un projet IA
Choisir le bon partenaire pour le développement d’une solution d’IA ne se limite pas à évaluer les compétences techniques. Les directeurs techniques (CTO) doivent prendre en compte les objectifs métier, la maturité des données, la sécurité, l’évolutivité, les coûts, l’expérience du prestataire, la gouvernance et le support à long terme. Ce guide aborde les questions essentielles que les responsables technologiques devraient se poser avant de lancer un projet d’IA, afin de les aider à réduire les risques, à définir des attentes réalistes et à prendre des décisions éclairées avant de signer un contrat de développement.
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DevOps contre NoOps – Les développeurs sont-ils mieux sans équipes d’exploitation ?
DevOps rassemble les équipes de développeurs et d’exploitation pour un meilleur contrôle et un travail d’équipe accru, tandis que NoOps permet aux développeurs d’éviter les contraintes d’infrastructure grâce à des plateformes automatisées. Chacune de ces approches présente des atouts spécifiques, selon la taille et les besoins du projet. Vous souhaitez savoir laquelle convient le mieux à votre équipe ? Consultez l’article complet.
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Transition des architectures monolithiques vers les microservices pour la modernisation des applications
Démanteler un monolithe peut paraître complexe, mais c’est souvent la clé pour des mises à jour plus rapides, une évolutivité plus fluide et des équipes plus flexibles. Ce guide explique étape par étape comment et pourquoi passer aux microservices. À lire absolument si votre application commence à stagner.
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Architecture d’un système RAG de production avec LangChain et Redis Vector Search
Cet article présente l’architecture complète d’un système évolutif de génération augmentée de données (RAG) basé sur LangChain et Redis Vector Search. Il détaille chaque couche, de l’ingestion de documents et l’indexation vectorielle à l’orchestration multi-tenant et l’optimisation des invites LLM, en mettant l’accent sur une conception à faible latence et de qualité production. Que vous développiez un assistant IA, un chatbot d’entreprise ou une couche de récupération spécifique à un domaine, ce guide présente des modèles concrets, des compromis et des tactiques d’ingénierie pour réussir. Si vous envisagez de développer un système similaire, contactez-nous : nous aidons les équipes à concevoir et à faire évoluer des systèmes IA natifs performants sous pression.