Tutoriels sur l'IA

Découvrez comment les graphes de connaissances pallient les limites des systèmes RAG classiques.

Apprenez à exécuter Inkling de Thinking Machines en local. Guide complet pour compiler la version expérimentale de llama.cpp, télécharger les GGUF Unsloth et servir le modèle sur plusieurs GPU.

Découvrez NemoClaw, la couche de sécurité d’entreprise de NVIDIA pour OpenClaw. Apprenez à déployer des agents IA sûrs et auditables grâce au sandboxing et aux contrôles de confidentialité dans ce guide d’installation complet.

Apprenez à exploiter les derniers modèles multimodaux de Google pour créer des pipelines d’images et de vidéos en Python, performants et économiques.

Apprenez à utiliser les dernières fonctionnalités de Veo 3.1 pour créer des vidéos plus longues et cohérentes en prolongeant des vidéos existantes et en générant des vidéos à partir de cadres de départ précis.

Apprenez à utiliser la Perplexity Search API pour créer une extension Chrome qui vérifie les affirmations factuelles en temps réel. Inclut la mise en place du backend Node.js et un guide d’intégration API.

Découvrez comment Nano Banana Pro de Google, alias Gemini 3 Pro Image, fait progresser la génération d’images IA avec des contrôles de niveau studio, une cohérence accrue des personnages et un ancrage dans le monde réel.

Apprenez à utiliser l’agentic vision dans Gemini 3 Flash avec Python. Quatre exemples montrent comment la boucle Think, Act, Observe recadre, annote et extrait des données d’images.

Apprenez à utiliser l’API Seedance 2 avec ce tutoriel Python pas à pas. Maîtrisez le text-to-video, l’interpolation d’images et les entrées multimodales via BytePlus Ark.

Copilot dans PowerPoint transforme vos idées en contenus prêts à présenter pour créer des slides soignés et professionnels en un temps record. Avec quelques mots, concevez, résumez et affinez vos présentations.

Découvrez DeepSeek-OCR, un modèle vision-langage pour comprendre les documents. 7 tests OCR sur graphiques, équations, mèmes et notes manuscrites.

Découvrez comment LMCache stocke et réutilise les états KV entre requêtes LLM, s’intègre à vLLM, et réduit les préremplissages répétés pour l’inférence en contexte long.