Architecture
Patterns architecturaux, design systems et principes de conception pour bâtir des applications scalables et évolutives.
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IA agentique : comment garder le contrôle avec le human-in-the-loop
En 2026, "agents IA" est devenu le terme le plus utilisé — et le moins bien défini — de la tech. Toutes les organisations veulent "déployer des agents", mais peu ont réfléchi à la question fondamentale : à quel moment doit-on maintenir un humain dans la boucle de décision ? Répondre à cette question sans y réfléchir, c'est soit paralyser vos agents avec une supervision constante, soit laisser des systèmes autonomes prendre des décisions aux conséquences potentiellement sévères. Ce guide propo
IA Agentique : 5 Patterns Architecturaux pour des Agents Autonomes Fiables
5 patterns architecturaux IA agentique 2026 : ReAct, Plan-Execute, Multi-agent, Tool Use. Code Python, cas d'usage, comparatif.
RAG en production : architecture simple qui fonctionne vraiment
La plupart des tutoriels RAG vous montrent un prototype qui fonctionne en 20 lignes de code. Puis vous déployez en production et tout s'effondre : latence excessive, réponses incohérentes, coûts qui explosent. Le problème n'est pas le RAG, c'est l'architecture sous-dimensionnée. Cet article présente une architecture RAG pragmatique, testée en production, qui équilibre performance, fiabilité et coûts. Architecture de référence ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────
Feature Store vs Data Warehouse : que choisir pour un projet IA ?
Feature store ou data warehouse ? Cette question revient systématiquement quand une équipe data commence à industrialiser ses modèles ML. La confusion est compréhensible : les deux stockent des données, les deux alimentent des modèles. Mais leurs objectifs et architectures sont fondamentalement différents. Ce guide compare objectivement ces deux solutions pour vous aider à faire le bon choix selon votre contexte. Tableau comparatif synthétique Critère Data Warehouse Feature Store Ob
Reddit passe de Python à Go : Retour d'expérience sur une migration à grande échelle
Quand une plateforme servant des centaines de millions d'utilisateurs décide de réécrire ses systèmes critiques, chaque décision technique a des conséquences massives. Reddit vient de franchir une étape majeure : la migration de son backend de commentaires, l'un de ses systèmes les plus sollicités, d'un monolithe Python vers des microservices Go. Résultat : une latence divisée par deux et des pics de 15 secondes qui appartiennent désormais au passé. Le contexte : un monolithe Python à bout d
MCP : Le protocole qui standardise l'IA agentique
Il y a un an, connecter un assistant IA à vos données d'entreprise relevait du parcours du combattant. Chaque intégration nécessitait un développement custom, chaque outil demandait son propre connecteur. En novembre 2024, Anthropic a changé la donne en publiant le Model Context Protocol (MCP). Un an plus tard, ce protocole open-source s'est imposé comme le standard de facto pour l'IA agentique, adopté par OpenAI, Microsoft, Google et des milliers de développeurs. Le problème que MCP résout