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Kubernetes 1.35 et GPUs : Orchestrer vos Workloads ML/AI à Grande Échelle
L'explosion des workloads ML/AI en production transforme Kubernetes en plateforme d'orchestration GPU indispensable. Kubernetes 1.35, sorti en janvier 2026, apporte une révolution majeure : Dynamic Resource Allocation (DRA), permettant enfin un scheduling intelligent des GPUs avec partitionnement MIG (Multi-Instance GPU), time-sharing, et allocation fractionnaire. Avec 78% des équipes ML utilisant Kubernetes pour l'entraînement et l'inférence (CNCF Survey 2026), maîtriser l'orchestration GPU de
Evo 2 : Quand l'IA Se Met à Programmer l'ADN
L'intelligence artificielle a conquis le langage, l'image, la vidéo. Elle s'attaque maintenant au code source du vivant : l'ADN. Evo 2, développé par des chercheurs en biotechnologie, est capable de générer de nouvelles séquences d'ADN et des protéines fonctionnelles qui n'ont jamais existé dans la nature. Au-delà de la simple prédiction de structures comme AlphaFold, Evo 2 crée de la vie synthétique. Bienvenue dans l'ère de la programmation biologique. Evo 2 : Un GPT pour l'ADN Imaginez
Open Source vs Modèles Propriétaires : le Grand Débat de l'IA en 2025
Le paysage de l'intelligence artificielle est en pleine effervescence. D'un côté, les géants de la tech dévoilent leurs modèles propriétaires toujours plus performants. De l'autre, une communauté open source dynamique repousse les limites avec des alternatives de plus en plus compétitives. En 2025, ce débat n'a jamais été aussi crucial pour les entreprises, les développeurs et même les États. L'État des Lieux en 2025 Les Modèles Propriétaires : Performance et Intégration Les modèles proprié
RAG en 2025 : définition, architecture et cas d'usage en production
Si vous suivez l'actualité de l'IA, vous avez forcément entendu parler de RAG (Retrieval-Augmented Generation). En 2025, cette technique n'est plus un buzzword réservé aux chercheurs : elle s'impose comme le standard de facto pour rendre les LLM vraiment utiles en production. Mais pourquoi un tel engouement ? La réponse est simple : le RAG résout les 3 problèmes majeurs des LLM classiques : * ❌ Hallucinations : GPT-4 invente 23% de ses réponses factuelles sans RAG * ❌ Connaissances obsolètes
Comment l'IA apprend réellement : du prompt au modèle entraîné
Idées fausses courantes sur l'apprentissage IA Avant de plonger dans les détails techniques, démystifions les mythes les plus répandus sur l'apprentissage des IA. Mythe 1 : "L'IA apprend comme un enfant" Ce qu'on entend : L'IA observe, comprend et mémorise comme un enfant qui découvre le monde. La réalité : * Un enfant apprend avec quelques exemples (voir 3 chiens suffit pour reconnaître tous les chiens) * L'IA a besoin de millions d'exemples pour la même tâche * Un enfant comprend les