Déléguerez les tâches bruyantes, gardez votre contexte propre.
La plupart des sessions Claude Code deviennent lentes et encombrées pour la même raison : chaque grep exploratoire, chaque vidage de journal et chaque « laissez-moi vérifier un dernier fichier » restent dans la conversation principale pour toujours.
Quand passer d'Ollama à vLLM
Ollama est l’un des moyens les plus simples pour exécuter un modèle de langage localement, mais cette commodité peut masquer le moment où une expérimentation locale devient un service d’inférence partagé nécessitant une meilleure planification et une meilleure observabilité.
Évitez que les agents IA ne s’éloignent des spécifications, des tests et du code.
Les agents de codage IA déploient des fonctionnalités rapidement, mais les spécifications, les tests et le code dérivent silencieusement. Ce guide couvre un modèle de traçabilité, la cartographie spécification-test et spécification-code, ainsi que les vérifications d’intégration continue (CI) qui détectent les écarts avant une fusion.
Maintenir la fiabilité des connaissances compilées
Un wiki LLM échoue lorsque les faits anciens restent plausibles, les contradictions deviennent polies et les résumés générés dérivent de leurs sources.
Comparaison des GPU IA entre trois fournisseurs
Le paysage du matériel pour l’IA a considérablement évolué en 2026, avec NVIDIA, AMD et Intel qui rivalisent tous pour attirer les développeurs ayant besoin de GPU capables d’exécuter localement de grands modèles de langage (LLM) et des charges de travail d’inférence IA.
La sécurité du protocole concerne qui peut agir, non le modèle.
L’injection de prompt attire la majeure partie de l’attention en matière de sécurité dans les systèmes de LLM, et cela est justifié, mais ce n’est pas le seul problème une fois que les agents commencent à utiliser des outils et à déléguer du travail à d’autres agents.
Les tâches A2A de longue durée survivent aux sessions de chat.
La plupart des démonstrations d’agents IA se comportent encore comme des complétions de chat avec des étapes supplémentaires : vous envoyez une invite, attendez quelques secondes et recevez une réponse en une seule fois.
Inférence LLM plus rapide sans perte de qualité : un guide pratique
Un modèle de 70 milliards de paramètres génère un jeton (token) par passage avant, et chaque passage recharge les poids depuis la mémoire VRAM, calcule l’attention sur tout le contexte et synchronise la mémoire. Entre les jetons, le GPU reste inactif en attendant que les dépendances séquentielles soient résolues.
La spécification comme source de vérité, et non un document annexe.
Le développement piloté par les spécifications (SDD) est l’une de ces idées que les ingénieurs logiciels ont adoptées par le passé, puis mises de côté lorsque l’effort investi n’en valait plus la peine.
Les spécifications comme source de vérité, ou une cérémonie lente ?
Le développement dirigé par les spécifications (Spec-Driven Development) est entré en 2026 en tant que réponse sérieuse des développeurs à la dérive du vibe coding.
A2A n'est pas mort. Il n'est simplement pas universel.
Le protocole Agent2Agent de Google, généralement abrégé en A2A, a connu une première année étrange.
Des modèles de sondage fiables pour les agents IA.
Les agents de sondage (polling agents) font partie des aspects les moins glamour de l’architecture des assistants IA, mais ils sont aussi parmi les plus utiles.
MCP fournit des outils aux agents. A2A leur offre des pairs.
L’architecture des agents IA commence à se scinder en deux couches.
A2A transforme les agents en pairs du réseau.
Le protocole A2A, sigle d’Agent2Agent Protocol, est une norme ouverte pour la communication entre des systèmes d’agents IA indépendants.
« Choisissez le motif le plus simple qui fonctionne. »
Les systèmes à modèle unique sont simples. Les systèmes multi-modèles sont puissants. Le défi ne réside pas dans le choix des modèles, mais dans la conception de l’architecture qui les orchestre.
