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Smals AI maturity model
A pragmatic and accessible framework, helping organizations move forward more confidently in their adoption of artificial intelligence.
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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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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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AI Sheets – Analyse and enrich data
FR AI Sheets est un outil no-code développé par Hugging Face pour l’enrichissement et la transformation de données avec l’IA. Grace à des prompts et à une interface intuitive, il permet d’évaluer et d’affiner les sets de données, en s’intégrant à l’écosystème open-source. NL AI Sheets is een no-code tool ontwikkeld door Hugging Face voor
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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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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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Cryptography
Vierde Research Talk. Interview met Kristof Verslype van Smals Research over de wondere wereld van de cryptografie.
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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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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.
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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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