RAG
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Recherche RAG
BM25 bat le RAG agentique lorsque les corpus dépassent 10 millions de tokens
La recherche agentique gagne sur les petits corpus, mais une étude de muset-ai sur 28 niveaux imbriqués montre BM25 la dépassant vers 10 millions de tokens. L’agent consomme 39 fois plus de tokens de requête, et le RAG par graphe plafonne à la construction.
2026-08-07
Recherche en IA
Les agents d'IA conservaient la mémoire hors du modèle. Metis la met à l'intérieur.
Metis de MemTensor est le premier prototype de modèles de fondation de mémoire : l'historique est compressé dans le backbone, relu via l'attention mémoire, mis à jour en un seul passage forward. Il remet en cause l'ère du store vectoriel pour la mémoire des agents. Les limites sont reconnues mais pas encore quantifiées.
2026-07-30
Modèles IA & Infrastructure
Les nouveaux modèles d'embedding de Nvidia dominent le classement, mais la vraie histoire réside dans les économies de coûts des agents
La collection Nemotron 3 Embed de Nvidia revendique la première place sur le benchmark RTEB et introduit des variantes 1B qui conservent 99 % de la précision du modèle 8B. Les données de l'entreprise montrent qu'une récupération plus forte réduit les coûts en tokens aval dans les systèmes agentiques.
2026-07-18
Infrastructure Open Source
Votre pipeline de recherche IA est cassé. Ce framework open-source répare la plomberie.
Les équipes construisant une infrastructure de recherche IA passent encore trop de temps sur la plomberie. Search Toolkit unifie l'ingestion, la récupération et l'évaluation dans un seul framework open-source, éliminant les semaines de travail d'intégration nécessaires pour assembler des outils séparés. Il est conçu pour des cas d'utilisation d'entreprise tels que la qualité RAG, la récupération spécifique à un domaine et la recherche agentique.
2026-07-11
Outillage
Votre modèle d'IA est une commodité. Le pipeline est là où réside le véritable avantage.
Une analyse pratique, étape par étape, de la construction d'un pipeline d'écriture IA en 2025 : sélection du modèle, enchaînement de prompts et contrôle qualité. Pas de battage médiatique, juste l'architecture technique qui compte.
2026-07-11