Benjamin Polge

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• GitHub Copilot : quel modèle utiliser pour quel usage ?

  Débogage, refactoring, documentation… Les modèles de langage présents dans GitHub Copilot ont chacun leurs points forts.

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• Recherche, shopping, image, collaboratif… Google a multiplié les annonces IA lors du Google I/O

  Amélioration de Gemini 2.5, nouveau mode Deep Think, généralisation de AI Overviews aux Etats-Unis… Google frappe fort cette année avec un très grand nombre d'annonces sur l'IA générative.

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  • IA générative
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• Claude Code vs Codex CLI : quel est le meilleur agent de code autonome ?

  Anthropic puis OpenAI ont dévoilé cette année des agents de code autonome à prompter en langage naturel. Fonctionnalités, modèles, prix… On vous dit tout.

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• PyxiScience lève 2 millions d'euros pour accompagner l'apprentissage avec l'IA

  PyxiScience propose une plateforme éducative avancée basée sur l'intelligence artificielle. Correction de copies manuscrites, suggestion d'exercices… Les fonctionnalités sont nombreuses.

  • Intelligence artificielle
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• Nouveauté ChatGPT : Codex fait (presque) tout le travail des développeurs

  L'agent d'OpenAI annoncé ce 16 mai est capable de coder, corriger et documenter en totale autonomie en utilisant un dépôt GitHub.

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• GitHub Copilot vs Gemini Code Assist : quel est le meilleur assistant de code par IA ?

  GitHub et Google proposent tous deux des assistants de code alimentés par intelligence artificielle censés améliorer la productivité des développeurs. Comparatif des principales différences.

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• IA : la nouvelle technique pour des transcriptions beaucoup plus précises et rapides

  Les derniers modèles de speech-to-text d'OpenAI promettent des transcriptions plus précises et beaucoup mieux contextualisées, avec une latence réduite.

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• Les 3 limites du MCP qui empêchent son explosion

  S'il facilite grandement la connexion entre les LLM et les applications du monde réel, le MCP a encore de gros progrès à faire.

• Comment diminuer les hallucinations et améliorer la précision des IA avec le prompt chaining

  Le prompt chaining tire parti de la capacité des LLM à s'autocorriger naturellement. Il améliore le taux de précision et la clarté des résultats tout en réduisant drastiquement le risque d'hallucinations.

• Prompt pour analyser et déduire l'orientation politique d'une personne à partir de ses préférences musicales avec o3