Tutoriels sur l'IA

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.

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

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.

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 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.

Testez Qwen3-Max-Thinking, le plus grand LLM au monde, en mode raisonnement. Comparez-le à GPT-5 et Claude Sonnet 4.5 en logique, en mathématiques et en code.

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.

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.

Découvrez le fonctionnement des modèles vision-langage-action (VLA), leurs différences avec les VLM, et comment choisir entre OpenVLA, pi0 et SmolVLA en 2026.

Créez un agent Python de réparation visuelle avec DeepSeek V4.1 Flash, l’API Responses, des captures Playwright, apply_patch, pytest, la mise en cache du contexte et le suivi des coûts.

Créez et exécutez un agent cloud avec l’API OpenAI Agents capable d’analyser des fichiers, d’exécuter du code, de vérifier les résultats et de renvoyer des artefacts finis en une seule requête.

Ce tutoriel présente Oracle AI Vector Search, ses fonctionnalités clés, et guide un projet local pas à pas. Il couvre la mise en place, la recherche sémantique, l’indexation vectorielle et les points de dépannage courants.