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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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Data Quality
Derde Research Talk. Interview met Isabelle Boydens van Smals Research over Data Quality.
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HTTPS, Incognito, VPN, Tor… de quoi ça nous protège ?
Comment se protéger des traces que nous laissant en navigant sur Internet? Plusieurs solutions sont proposées, avec leurs avantages et inconvénients.
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AI Agents
De tweede Research Talk is live! Interview met Bert Vanhalst, researcher bij Smals Research, over AI Agents.
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« Crypto Agility – Prepare for the unexpected » – Webinar by Smals Research (june 12, 2025)
Slides are available, recording will be soon…
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Ethique et intelligence artificielle : comment mesurer et corriger un biais ?
Cet article s’intéresse à la manière dont les biais algorithmiques peuvent être mesurés et corrigés pour générer des prédictions équitables.
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“Vibe Coding” avec les IDE agentiques
Les environnements de développement intégrés (IDE) agentiques font presque tout à votre place, comme si vous regardiez par-dessus l’épaule d’un programmeur tout en lui donnant des instructions. Bienvenue dans le monde du “Vibe Coding”.
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AI agents: avantages, défis et cas d’utilisation
Les agents IA ont le vent en poupe. Mais que sont-ils exactement ? Et que peuvent-ils nous apporter?
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Data Ingestion (LLMs) & Data quality (FNRS, ULB, le 21 mai 2025 à 13H30)
Cette année on abordera le processus de “data ingestion” de l’information pour alimenter l’IA generative ou les LLMs.
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