Actualités, insights et guides pratiques sur l'intelligence artificielle
Guides piliers
Quatre dossiers complets qui regroupent tout ce qu'on a publié sur un sujet : architecture, coûts, cas d'usage, méthode.
Guide pilier
Architecture, embeddings, choix d'outils, coûts et cas concrets du Retrieval-Augmented Generation pour PME et ETI.
Lire le guide →Guide pilier
Workflows n8n + IA pour PME : comparatifs (Make, Zapier), coûts, RGPD et verticalisations BTP, immobilier, avocats.
Lire le guide →Guide pilier
L'IA dans les cabinets d'avocats : outils 2026, cas d'usage par spécialité, RGPD, AI Act et déploiement terrain.
Lire le guide →Guide pilier
Cadrer, lancer et piloter un projet IA en PME : audit, méthode, ROI, conformité AI Act, formation.
Lire le guide →Guide pilier
CCTP, DCE, BIM, métrés, RE2020, dimensionnement CVC, conformité DTU et sécurité des données pour BET.
Lire le guide →Guide pilier
Estimation, home staging, rédaction d'annonces, qualification de leads, syndic et automatisation pour agences et mandataires.
Lire le guide →Guide pilier
L'IA pour les artisans, PME du BTP et bureaux d'études : devis, suivi de chantier, conformité, administratif et automatisation Mistral + n8n.
Lire le guide →Guide pilier
Les tâches e-commerce automatisables par IA : fiches produit, emails de la boutique, avis clients, catalogue multilingue, avec le bon niveau de supervision humaine.
Lire le guide →Ministral 3B, 8B et Mistral Small 3.2 : guide des modèles Mistral pour PME, entre souveraineté, RGPD, déploiement on-premise et limites.
LoRA et QLoRA : hyperparamètres, VRAM réelle, Unsloth, PEFT et TRL pour fine-tuner un LLM sur un seul GPU, avec les pièges à éviter.
Fine-tuning, RAG ou prompting : comparez 3 façons d'adapter un LLM à votre métier. Arbre de décision, coûts, pièges et combinaisons pour PME.
Fine-tuning function calling sur un SLM : réduire coût et latence d'un agent IA, préparer le dataset et éviter les principaux pièges.
Fine-tuning d'embeddings métier : apprentissage contrastif, hard negatives et Recall@k avec sentence-transformers. Quand c'est rentable et quels pièges éviter.
Fine-tuning : comment détecter l'overfitting ? Golden eval set, split train/test, métriques par tâche et outils concrets pour valider votre modèle fine-tuné.
Distillation LLM : le modèle teacher transfère son savoir au modèle student. Méthodes, outils, comparatif fine-tuning/RAG et pièges licences.
L'oubli catastrophique expliqué : pourquoi un modèle fine-tuné régresse, comment le détecter et les leviers pour l'éviter (LoRA, replay, EWC).
Localisation, transcréation, SEO multilingue, hreflang, PIM et supervision : une méthode pour vendre à l'étranger avec l'IA et une supervision humaine.
Pas besoin du dernier modèle pour automatiser : une méthode pour choisir le modèle le plus économique qui atteint la qualité requise.
L'IA trie, priorise et répond aux emails d'une boutique en ligne : cas simples automatisés, réclamations escaladées et contrôle humain conservé.
Fiches produit, service client, emails, traductions : 12 tâches e-commerce automatisables par IA, classées en 3 niveaux de délégation.
Un projet IA en tête ?
Je suis Anas, fondateur de Tensoria. Je peux vous aider à cadrer votre projet et mieux comprendre l'IA.
Prendre rendez-vous 07 82 80 51 40Ajustez les paramètres selon votre entreprise et découvrez votre potentiel d'économies.