Techniques

Les méthodes pour tirer le meilleur des modèles

25 articles · 3 sous-catégories

Agent Tool vs Agent Teams — quand utiliser lequel

Guide pratique pour choisir entre Agent Tool et Agent Teams dans Claude Code selon votre cas d'usage.

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Agent Tool vs Vibe Kanban : deux façons d'orchestrer des agents dans Claude Code

Claude Code offre deux mécanismes d'orchestration multi-agents très différents. Retour d'expérience sur leurs forces, leurs limites, et les cas où chacun s'impose.

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concept Orchestration & agents

Agents LLM — comment un modèle de langage passe à l'action

Un agent LLM ne se contente pas de répondre : il planifie, utilise des outils et s'autocorrige. Explication des architectures qui rendent cela possible, et des limites que les benchmarks révèlent.

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concept Orchestration & agents

En orchestration multi-agents, l'architecture bat le modèle

Dans un système multi-agents LLM, la façon dont vous organisez vos agents compte plus que le modèle que vous choisissez.

architecturemulti-agentsorchestrationmodèleperformance

decouverte Orchestration & agents

Le vrai budget d'un sous-agent : environ 100K tokens

Un sous-agent Claude Code Sonnet dispose d'environ 100 000 tokens de contexte effectif — bien moins que les 200K théoriques du modèle.

sous-agentsbudget-tokenscontexteclaude-codeorchestration

concept Spécialisation

Context engineering — au-delà du prompt engineering

Le context engineering désigne la discipline de gestion de ce que le modèle voit à l'inférence. Comprendre pourquoi la position et la qualité de l'information dans la fenêtre changent les résultats.

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guide Prompting et Context Engineering

Context prompting — guide pratique par niveau d'usage

Comment structurer ce que reçoit un LLM pour maximiser la qualité des réponses. Techniques actionnables pour l'opérateur solo, l'agent unique et le multi-agent, avec les nuances de la littérature.

context-promptingprompt-engineeringcontext-engineeringfew-shotchain-of-thoughtmulti-agentfenêtre-contextellmguide

guide Orchestration & agents

35 agents LLM en parallèle — anatomie et positionnement

Retour d'expérience documenté sur l'orchestration de 35 agents LLM outillés en parallèle. Architecture, positionnement vs littérature académique, comportement émergent et mécanismes de contrôle.

orchestrationmulti-agentsfire-and-consolidatescalabilitéagents-outillésparallélismecomportement-émergentautonomie-encadrée

decouverte Orchestration & agents

Agents en production : ce que disent 1 200 cas réels

Que révèle l'analyse de 1 200 déploiements d'agents LLM en entreprise ? Chiffres divergents, patterns de succès, échecs documentés et la prédiction Gartner sur les annulations à venir.

déploiementproductionagentsfiabilitémonitoring

decouverte Orchestration & agents

Le dispatch cognitif — quel modèle pour quel agent

Dans un pipeline multi-agents, choisir le bon modèle pour chaque tâche change tout. Données empiriques sur 30 runs et grille pratique : extraction → Haiku, analyse → Sonnet, coordination longue → Opus.

haikusonnetopusseuil-cognitifdispatchmulti-agentscoût

concept Optimisation

Distillation de modèles — transférer le savoir du grand au petit

Comment un petit modèle peut apprendre d'un grand sans en copier les paramètres. Principes, méthodes et différence avec la quantization et le pruning.

distillationcompressionmodèlesentraînementefficacité

decouverte Orchestration & agents

Escalade humaine vs auto-recovery — qui corrige l'agent ?

Quand un agent LLM échoue, deux options s'affrontent : récupération automatique ou intervention humaine. Taxonomie des erreurs, patterns HITL et limites documentées.

escaladerecoveryerreurhumainagentsorchestration

decouverte Orchestration & agents

Fiabilité en orchestration multi-agents — 174 agents analysés

99,4 % de succès sur 174 agents lancés en parallèle. Ce chiffre mérite d'être interrogé avant d'être cité : que mesure-t-on exactement ?

fiabilitéorchestrationagentsstatistiqueséchecbiais

decouverte Orchestration & agents

Fire-and-consolidate — un pattern d'orchestration multi-agents

Le fire-and-consolidate lance N agents en parallèle puis agrège leurs résultats en une seule passe. Mécanique, forces et limites d'un pattern d'orchestration robuste.

fire-and-consolidateorchestrationparallélismepatternagents

concept Spécialisation

LLM et génération de code — ce que les benchmarks ne disent pas

Les modèles de langage atteignent 90 % sur les tests de référence et pourtant génèrent du code vulnérable. Tour d'horizon de ce que la recherche sait vraiment sur les assistants de code.

codebenchmarkcopilotswe-benchsécuritéagents

concept Génération de contenu

Modèles vocaux — l'IA qui parle et qui écoute

De la transcription automatique à la conversation vocale temps-réel, tour d'horizon des technologies STT, TTS et speech-to-speech — avec leurs limites et leurs enjeux éthiques.

speechvoixwhisperttsaudiomodèles-vocaux

decouverte Orchestration & agents

Les modes d'échec des sous-agents : classification et mitigations

Quand un agent délègue une tâche à un sous-agent, que se passe-t-il en cas d'échec ? Cinq modes d'échec documentés, comment les détecter, comment s'en prémunir.

sous-agentsmodes-échecfiabilitéorchestrationmitigations

concept Optimisation

Optimisation de l'inférence LLM — comment l'industrie coupe la facture

Servir un grand modèle de langage coûte cher et contraint le matériel. Quantization, FlashAttention, vLLM, speculative decoding, distillation : cinq techniques qui attaquent chacune un goulot différent.

optimisationinferencekv-cachebatchingspeculative-decoding

concept Orchestration & agents

État de l'art : orchestration multi-agents avec Claude Code (2026)

Cartographie des mécanismes d'orchestration disponibles dans Claude Code en 2026 : Agent Tool, Agent Teams, Session Agents, hooks MCP — capacités, contraintes et ce que la recherche dit sur la fiabilité.

orchestrationmulti-agentsclaude-codeétat-artagent-toolhooks

decouverte Orchestration & agents

Le pattern Wave — orchestrer en deux vagues

Le pattern Wave découpe une orchestration multi-agents en vagues séquentielles. La vague 1 collecte, la vague 2 produit. Entre les deux, un ajustement recalibre ce qui suit.

wavemulti-vaguesorchestrationpatternagentsitération

decouverte Orchestration & agents

Plus d'agents ≠ meilleurs résultats — le paradoxe du scaling multi-agents

Ajouter des agents à un système d'IA ne garantit pas de meilleures performances. Plusieurs études empiriques documentent les conditions exactes où cette stratégie échoue — et les rares cas où elle réussit.

agentsorchestrationperformancediminishing-returnsarchitecturescalingbenchmarks

concept Optimisation

Quantization — réduire un LLM sans le casser

Un modèle 70B pèse 140 Go en FP16. La quantization réduit ce poids par 4 en tronquant la précision des nombres. Comment ça marche, quelles méthodes existent, et où ça coince.

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concept Alignement

Sécurité adversariale des LLM — attaques et défenses

Comment les grands modèles de langage peuvent être détournés par des entrées malveillantes, et quelles défenses la recherche a développées pour y répondre.

sécuritéadversarialejailbreakinjectionred-teamingdéfense

decouverte Orchestration & agents

Step 0bis — challenger sa propre architecture avant d'agir

Avant tout dispatch vers des agents parallèles, une étape de vérification auto-critique détecte les conflits structurels qui provoqueraient des erreurs en cascade. Analyse du mécanisme et de ses quatre points de contrôle.

step-0bischallengeorchestrationpréventionagents

decouverte Orchestration & agents

Le triangle de décision : gouverner un système IA agentique

Répartir les rôles entre un humain, un copilote IA et un exécutant technique permet de gouverner un système agentique sans perdre la capacité de validation indépendante.

triangledécisionagentiquehumainorchestrationautonomie