Nos dossiers de recherche
Des synthèses de fond sur les sujets IA qu'on suit de près : schémas maison, sources datées et un podcast pour chaque dossier.
Loop Engineering
Concevoir les boucles qui font travailler les agents IA : conditions d'arrêt, vérificateurs, mémoire et gouvernance.
Le coût réel de l'usage de l'IA
Le prix du token s'effondre, les factures explosent : comprendre le paradoxe économique des agents et reprendre la main sur la dépense.
Context engineering : la sobriété comme condition de fiabilité
Réduire le contexte d'un agent n'est pas une économie de tokens, c'est ce qui l'empêche de se tromper. Panorama daté des standards, des études et des frameworks.
Éthique et gouvernance de l'IA au travail
L'obligation de formation de l'article 4 devient contrôlable le 2 août 2026 : ce que l'Europe vient de reporter, ce qu'elle n'a pas touché, et ce qui tient vraiment sur le terrain.
AI Product Operating Model : l'inversion du modèle Cagan
Le postulat fondateur du product operating model (le code coûte cher) est en train de sauter. Ce qui change vraiment, ce qui résiste, et ce qu'on vérifie avant d'y croire.
Mesurer l'impact de l'IA sur les équipes IT
Plus de 80 % des développeurs déclarent des gains, la télémétrie n'en retrouve qu'une fraction : comment prouver la valeur au lieu de la ressentir.
Le spec-driven development, ce qui tient la route
BMAD, Spec Kit, OpenSpec, Agent OS : panorama d’une famille de frameworks, et la seule pratique qu’il faut vraiment en extraire.
Claude Code au-delà du code
Ce qui se passe quand un outil conçu pour les développeurs devient le système d’exploitation personnel des knowledge workers.
Plateformes agentiques : build ou buy
Ni tout acheter ni tout construire : ce que les grands groupes font vraiment de leurs agents à l'été 2026, et ce que ça coûte pour de bon.