Blog post
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Een “on-premise” Trusted Execution Environment gebruiken
In deze blogpost gaan we in op het onderwerp door bepaalde aspecten van “CoCo” confidential containers in detail te beschrijven en onze installatie op onze eigen hardware toe te lichten.
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Utiliser un environnement d’exécution de confiance « on-premise »
Dans cet article, nous détaillons le fonctionnement de certains aspects des conteneurs confidentiels “CoCo” et décrivons notre installation sur notre propre matériel.
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Legacy & IA : Voyagez dans le Temps depuis votre Terminal
Depuis l’essor de l’engouement pour les grands modèles de langage, la plupart des développeurs ont sans doute déjà pu constater le gain de productivité que ces outils peuvent offrir, à condition de les utiliser correctement. Dans cet article de blog, nous explorons la possibilité d’aller plus loin : l’IA offre-t-elle une aide suffisante afin de maîtriser le legacy code ?
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Legacy & AI: Tijdreizen in je Terminal
Sinds de hype van grote taalmodellen is losgebarsten, zullen de meeste ontwikkelaars ondertussen al wel geproefd hebben van de productiviteitswinst die deze tools, mits correct gebruik, kunnen bieden. In deze blog onderzoeken we of we verder kunnen gaan dan dat: biedt het AI ook voldoende hulp bij het beheersen van Legacy Code?
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Protéger ses données des administrateurs : l’informatique confidentielle « on-premise »
Dans cet article et le suivant, nous nous penchons sur la possibilité de déployer des EEC sur notre propre infrastructure (on-premise). L’objectif est triple : bénéficier de la puissance de l’informatique confidentielle pour protéger les données et permettre de nouveaux cas d’usage, tout en gardant un certain contrôle sur la pile logicielle et matérielle, et ainsi renforcer la confiance de…
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Je data beschermen tegen beheerders: ‘on-premise’ Confidential Computing
In deze en de volgende blogpost kijken we naar de mogelijkheid om TEE’s op onze eigen infrastructuur (on-premise) te gebruiken. Het doel is drieledig: gebruikmaken van de kracht van confidential computing om data te beschermen en nieuwe toepassingen mogelijk te maken, terwijl we een zekere controle behouden over de software- en hardwarestack, en zo het vertrouwen van onze klanten versterken.
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De performance van LLM’s: Een vergelijkende analyse tussen Frans en Nederlands
Uit onze evaluatie van een RAG-chatbot blijkt er een prestatieverschil te bestaan tussen het Frans en het Nederlands, wat wijst op een aanhoudende uitdaging bij het gebruik van meertalige grote taalmodellen (LLM’s). Dit prestatieverschil kan deels worden verklaard door de beschikbaarheid van de middelen die worden gebruikt om deze modellen te trainen, maar er kunnen ook andere factoren meespelen.
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Made by Smals Research – Privacyvriendelijk Kruisen van Persoonsgegevens
In samenwerking met internationaal toonaangevende universiteiten werkte Smals aan een prototype om met behulp van geavanceerde cryptografie het pseudonimiseren en kruisen van persoonsgegevens voor secundaire doeleinden aanzienlijk te vereenvoudigen.
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Made by Smals Research – Croisement des données à caractère personnel dans le respect de la vie privée
En collaboration avec des universités de renommée internationale, Smals a travaillé sur un prototype visant à simplifier considérablement la pseudonymisation et le croisement des données personnelles à des fins secondaires grâce à la cryptographie avancée.
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Performance des LLM : Analyse comparative entre le français et le néerlandais
Notre évaluation d’un agent conversationnel RAG a révélé un écart de performance entre le français et le néerlandais, soulignant un défi persistant dans l’utilisation des grands modèles de langage (LLM) multilingues. Cette différence de performance s’explique en partie par la disponibilité des ressources utilisées pour entraîner ces modèles, mais d’autres facteurs peuvent également entrer en jeu.
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