Des lectures techniques sans transformer un résultat isolé en conclusion universelle.
Attention, récupération et dégradation dans les tâches étendues.
Évaluation↗ AGENTSTraces, décisions intermédiaires et reprise après échec.
Évaluations↗ LOCALEPetits modèles, multimodalité et vraies restrictions.
Déploiement↗
Analyse de l'évolution de la fenêtre de contexte dans les LLM, distinguant la capacité technique de stocker des tokens de l'efficacité réelle à récupérer et synthétiser l'information dans de longs documents.
22 oct. 2026 ↗
Protocole en cinq étapes pour évaluer la validité interne des articles de recherche en IA, en distinguant les données observées, les interprétations des auteurs et les conclusions non étayées.
19 oct. 2026 ↗
La date de lancement et la taille du modèle sont des indicateurs faibles du progrès technique. Cette analyse examine trois dimensions où la chronologie trompe : l'efficacité par token face à l'échelle brute, la rétention effective dans les tâches longues face à la fenêtre de contexte maximale, et la fiabilité dans les flux multi-étapes face à la simple capacité d'invoquer des outils. Un cadre d'évaluation basé sur des preuves quantitatives est proposé pour distinguer les avancées réelles des itérations marginales.
19 oct. 2026 ↗
Cette guide propose une méthode structurée pour examiner la chaîne de preuves dans les recherches en intelligence artificielle. Elle aide à distinguer les observations directes, les hypothèses implicites et les conclusions interprétatives, afin de déterminer quelles affirmations sont réellement étayées par les données et lesquelles reposent sur des prémisses susceptibles de ne pas tenir.
17 oct. 2026 ↗
Guide méthodologique pour distinguer la robustesse expérimentale de la généralisation et de la reproductibilité, reconstruire les conditions de test et rédiger des conclusions proportionnées aux preuves observées en recherche en intelligence artificielle.
17 oct. 2026 ↗
Une date récente, davantage de paramètres ou une fenêtre de contexte plus longue ne prouvent pas, à eux seuls, qu’un modèle s’est amélioré. Ce cadre aide à distinguer les annonces des éléments mesurables et à déterminer ce qu’il faut vérifier avant d’adopter un nouvel outil.
17 oct. 2026 ↗
Le pré-entraînement est la phase où un modèle apprend des représentations générales avant d'être spécialisé. Ce guide explique sa définition, son processus, des exemples en langage, vision et biomédical, ainsi que ses limites pratiques.
15 oct. 2026 ↗
L’évolution des interactions avec l’IA peut se lire à travers ce qu’une personne demande au système et ce que celui-ci peut accomplir. Mais les sources disponibles documentent des exemples d’interfaces et d’assistance, pas une transition historique uniforme ni une capacité générale à exécuter des actions.
30 sept. 2026 ↗
Repérer des chevauchements entre les données d’entraînement et les données de test ne revient pas à démontrer qu’ils ont fait grimper un score. Un guide pour distinguer les types de contamination, les méthodes de détection et les limites des éléments disponibles.
29 sept. 2026 ↗