Analyses indépendantes des modèles LLM, comparatifs chiffrés (GPT-4, Claude 3.7, Gemini, Mistral), guides de prompt engineering et actualités de l'écosystème IA francophone.
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Des guides structurés pour passer de la simple curiosité à l'ingénierie de prompt avancée.
LLM, modèles vocaux, vision et architectures de réseaux de neurones.
Analyses comparatives de modèles et bancs d'essai indépendants.
Ingénierie de prompt, workflows optimisés et tutoriels pas-à-pas.
Il n'y a pas une autorité de contrôle en France, mais une quinzaine : DGCCRF en coordination, CNIL, Arcom, ACPR, AMF, ANSSI. Savoir de laquelle vous relevez.
0,75 $ en entrée jusqu'au 31 décembre, exactement le double au 1er janvier 2027. Troisième éditeur en un mois : votre budget 2027 calculé aujourd'hui est faux.
Le nouveau barème s'applique le 16 août à 16:00 UTC. L'annonce vante une remise de 50 % en heures creuses ; le tarif de sortie, lui, est multiplié par 2,3.
Un million de tokens d'entrée coûte 0,435 $ s'il faut le lire, 0,003625 $ s'il a déjà été lu. Ce levier pèse plus que le choix du modèle — et il faiblit demain.
Gemini 3.7 Flash arrive trois semaines après la 3.6 ; votre cycle d'évaluation en prend six. Vous ne choisissez jamais le meilleur modèle, mais l'avant-dernier.
« Open source » et « gratuits » : les deux phrases que l'on répète sur Kimi, DeepSeek et Qwen sont fausses. Ce qu'elles cachent — licences modifiées, mémoire des architectures MoE, seuil de rentabilité réel — et les trois raisons valables de les choisir quand même.
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