Une requête peut s’exécuter sans erreur tout en calculant un indicateur de façon erronée. Ce protocole explique comment examiner les JOIN, les filtres et les agrégations, tester la requête dans un environnement contrôlé et comparer les résultats à des références connues.

18 oct. 2026 GUIA

Instrumenter une application d’IA pour diagnostiquer les pannes, la latence et la consommation

Un guide pratique pour consigner chaque requête et ses étapes sans enregistrer systématiquement des données sensibles. Il présente un schéma d’événements, un exemple d’instrumentation, des critères de confidentialité, des tableaux de diagnostic et une méthode d’analyse des pannes. Il explique aussi comment distinguer l’utilisation déclarée par l’API des frais réellement facturés.

18 oct. 2026 GUIA

Conception de la dégradation sécurisée : guide pour les automatisations avec IA

Comment définir les états d'échec, les politiques de récupération et les tests d'acceptation pour éviter les effets dupliqués dans les flux automatisés avec intelligence artificielle.

18 oct. 2026 PAPER

Évaluer la solidité des preuves dans les articles sur l’IA : un guide méthodologique

Cette guide propose une méthode structurée pour examiner la chaîne de preuves dans les recherches en intelligence artificielle. Elle aide à distinguer les observations directes, les hypothèses implicites et les conclusions interprétatives, afin de déterminer quelles affirmations sont réellement étayées par les données et lesquelles reposent sur des prémisses susceptibles de ne pas tenir.

17 oct. 2026 PAPER

Au-delà du résultat principal : comment lire les preuves de robustesse d'un papier d'IA

Guide méthodologique pour distinguer la robustesse expérimentale de la généralisation et de la reproductibilité, reconstruire les conditions de test et rédiger des conclusions proportionnées aux preuves observées en recherche en intelligence artificielle.

17 oct. 2026 ANALISIS

De la date de lancement aux métriques : comment évaluer les progrès réels de l’IA

Une date récente, davantage de paramètres ou une fenêtre de contexte plus longue ne prouvent pas, à eux seuls, qu’un modèle s’est amélioré. Ce cadre aide à distinguer les annonces des éléments mesurables et à déterminer ce qu’il faut vérifier avant d’adopter un nouvel outil.

17 oct. 2026