Guides pratiques sur les API d’IA, l’architecture et les outils LLM fiables.
Guide pratique pour créer une image de fiche produit sur marketplace avec l'IA visuelle : préparation de la photo source, choix de mentions vérifiées, génération du décor, vérification sur mobile et contrôle des règles des plateformes.
Lire l’articleLes appels à Jev sont peu coûteux, mais ajouter un modèle de décision bon marché ne réduit pas automatiquement le coût total d’un agent IA. Cet article décompose trois architectures courantes — pré-routage, filtrage du contexte et vérification a posteriori — et montre comment calculer les économies en tenant compte des nouvelles tentatives, de la revue humaine, de la latence et des erreurs de routage.
Lire l’articleLa classification des e-mails n’est que la première étape de l’automatisation du support. À partir des primitives Choice, Noul et Score de Jev, cet article conçoit un workflow complet de routage des tickets, de la réception et des décisions structurées jusqu’à la combinaison des règles métier, la revue humaine et le retour des résultats, tout en conservant les limites réelles de précision, de dérive des probabilités, de défaillance réseau et de seuils multilingues.
Lire l’articleJev n’est pas un modèle de chat, mais un modèle System One qui reçoit un state et des typed questions, puis renvoie des décisions structurées Choice, Score ou Noul. Cet article regroupe dix projets communautaires en trois couches — action, information et workflow — afin de montrer où Jev s’intègre, ce que le code environnant doit encore faire et quelles sont les limites des preuves disponibles.
Lire l’articleÀ travers les exemples open source Browser Use et json-render, cet article explique comment Jev prend des décisions structurées dans un espace limité d’actions ou de composants, et pourquoi la lecture du DOM, la génération de texte, l’assemblage du JSON, la validation, le rendu et l’exécution finale restent à la charge du code environnant.
Lire l’articleJev se place entre le code déterministe et les LLM génératifs : le code applique les règles exactes, Jev tranche sémantiquement entre des options bornées, et les modèles génératifs gèrent le raisonnement ouvert et la création de contenu. L’article montre comment décider si une tâche mérite d’être migrée en examinant l’API, les évaluations, le coût complet du flux et les risques.
Lire l’articleÀ partir d’un site qui recrute ses premiers testeurs, ce guide montre comment créer les pages, effectuer des corrections ciblées, connecter un formulaire et préparer la mise en ligne avec Claude Code.
Lire l’articleGérez les longues tâches dans Claude Code : choisissez quand compacter, encadrez les sous-agents et évaluez la consommation avec les résultats des contrôles.
Lire l’articleCe guide explique comment connecter Inspo MCP à Claude Code ou Codex, rechercher et valider des références de design, transformer la mise en page, la hiérarchie, les espacements, la typographie, les couleurs et le responsive en exigences UI actionnables, puis vérifier sur le rendu réel que l’agent a bien utilisé ces références.
Lire l’articleQue faire lorsque Grok Bot épuise sa limite hebdomadaire : différences entre Weekly usage et on-demand, règles de non-cumul des abonnements Cursor et SuperGrok, et étapes sécurisées pour les équipes.
Lire l’articleUne analyse de l'architecture d'un agent vocal sur GPT-Live-1 : comment répartir les rôles entre la couche vocale et le back-end, comment fonctionne la délégation d'outils et quels points vérifier avant le lancement.
Lire l’articleAnalyse du choix architectural entre code fixe appelant l'API Model et harness cloud dans OpenAI Agents API, à travers l'automatisation de rapports d'incidents.
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