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Le choix entre un modèle hébergé chez soi et un modèle fourni par un tiers se réduit rarement à la souveraineté. Quatre critères décident vraiment, et la bonne réponse est souvent mixte.
Une chaîne d'intégration bloque une livraison quand un test échoue. Avec un modèle de langage, un test peut échouer sans qu'il y ait de régression. Voici comment construire une chaîne qui reste crédible.
Un agent de code produit vite du code correct. Ses modes d'échec ne sont pas ceux d'un développeur débutant : ils sont plus difficiles à repérer, parce que le résultat est toujours plausible.
Une démonstration de recherche documentaire fonctionne toujours. Ce qui décide de la réussite en production, ce sont des coûts qu'aucune démonstration ne montre : la qualité des sources, la mise à jour du corpus, et l'entretien dans la durée.
Une suite de tests au vert, une couverture élevée, et un site inutilisable en production. Cette situation n'est pas un paradoxe : elle décrit une famille de pannes que seuls les tests de mise en service détectent.
Un agent de code oublie à chaque session ce qu'on lui a expliqué la veille. Skills, hooks et fichiers de contexte transforment ces rappels en règles que l'outil applique sans qu'on les redemande.
Faire tourner une plateforme d'IA dans sa propre infrastructure supprime une dépendance et en crée d'autres. Voici ce que le déploiement local apporte réellement, et ce qu'il faut accepter de prendre en charge.
Un test logiciel compare une sortie attendue à une sortie obtenue. Avec un modèle de langage, la sortie change à chaque exécution. Voici la stratégie appliquée à NeuraScope, les chiffres de couverture atteints, et ce que ces chiffres ne disent pas.
Un agent de code produit en quelques minutes ce qui demandait une journée. La génération cesse alors d'être le goulot d'étranglement, et la question devient : sur quel contexte travaille-t-il, et qu'a-t-il réellement vérifié ? Voici une chaîne de garde-fous qui refuse l'action plutôt que de la commenter.
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