Research blog
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Contrôlez votre identité numérique grâce aux titres numériques anonymes
Grâce aux titres numériques anonymes, les citoyens peuvent partager des informations personnelles de manière sélective. De quoi s’agit-il, où en sommes-nous aujourd’hui et quels sont les obstacles à son adoption ?
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Controle over je Digitale Identiteit met Anonieme Credentials
Dankzij anonieme credentials kunnen burgers selectief informatie over henzelf prijsgeven. Het is een technologie waar reeds enkele decennia aan gewerkt wordt met heel wat potentieel. Wat is het, waar staan we vandaag en wat zijn de obstakels voor een verdere adoptie?
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Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?
Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés.
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Master Data Management (MDM): concepten, voorbeelden, architecturen en best practices
Wat houdt Master Datamanagement in? Welke problemen kan het oplossen?
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L’IA pour améliorer la sécurité du code ? (Partie 2 : détection de vulnérabilités)
L’IAGén peut-elle aider à détecter des vulnérabilités dans du code existant ?
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AI om de veiligheid van code te verbeteren? (Deel 2: opsporing van kwetsbaarheden)
Kan GenAI helpen bij het opsporen van kwetsbaarheden in bestaande code?
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Master Data Management (MDM) : concepts, exemples, architectures et bonnes pratiques
En quoi consiste le Master Data Management ? Quels problèmes permet-il de résoudre ?
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L’IA pour améliorer la sécurité du code ? (Partie 1 : sécurité du code généré)
L’IAGén permet-elle d’écrire du code informatique plus sécurisé ?
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AI om de veiligheid van de code te verbeteren? (Deel 1: veiligheid van de gegenereerde code)
Kan GenAI worden gebruikt om veiligere computercode te schrijven?
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GraphRAG – Naar een verbeterde retrieval dankzij knowledge graphs
RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation) hebben het mogelijk gemaakt voor grote taalmodellen (LLM’s) om te steunen op betrouwbare gegevens. Maar ze blijven onder andere beperkt in hun vermogen om hallucinaties te beheersen. Daar komt GraphRAG in beeld: door LLM’s te combineren met knowledge graph verbetert het de nauwkeurigheid, transparantie en redeneercapaciteit van de modellen.
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