Le dark Web, l’Eldorado des criminels ?
Le réseau Tor, créé à la base pour protéger les dissidents de pays autoritaires, regorge aujourd’hui de contenus illégaux. Qu’y trouve-t-on ? On fait le point. Continue reading
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Webinar Smals Research – Le dark web : menace ou opportunité pour le secteur public ?
Slides and recording of our webinar are available! Continue reading
Smals AI maturity model
A pragmatic and accessible framework, helping organizations move forward more confidently in their adoption of artificial intelligence. Continue reading
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 ? Continue reading
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. Continue reading
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 ? Continue reading
Research Talks – Cryptography
Vierde Research Talk.
Interview met Kristof Verslype van Smals Research over de wondere wereld van de cryptografie. Continue reading
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 ? Continue reading
Expériences pratiques avec l’évaluation automatique de la RAG
La qualité est le principal obstacle à la mise en production d’applications LLM. Dans cet article de blog, nous examinerons dans quelle mesure la qualité des applications RAG peut être mesurée automatiquement. Continue reading
GraphRAG – Vers une génération augmentée par les graphes de connaissances
Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont permis aux grands modèles de langage (LLM) de s’appuyer sur des données fiables. Mais ils restent limités, entre autres, dans leur capacité à contrôler les hallucinations. C’est là que GraphRAG entre en jeu : en combinant les LLM avec des graphes de connaissances, il améliore la précision, la transparence et la capacité de raisonnement des modèles.
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