Un jugement publié, pas une opinion
Des analyses techniques sur les modèles, l'IA locale, l'image, la vidéo et la voix, les agents, la cybersécurité et la régulation. Écrites par l'équipe qui les met en production, avec sources primaires et date de révision.
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11 analyses
Chatbot ou agent IA : lequel choisir pour votre entreprise
Un chatbot répond, un agent agit. Définitions d'Anthropic et d'OpenAI, tableau de décision, « agent washing », coûts, risques et quand un flux ou un formulaire suffit.
Stratégie et régulationRéussir une app de networking pour événements
Les leçons des apps construites pour la Colombia Tech Week 2026, le Colombia Tech Fest et le Réseau Mazette : accès, programme, annuaire, rendez-vous, IA.
ModèlesClaude Opus 5.5 : ce qui change pour les entreprises
Lancé le 22 septembre 2026 : moins cher qu'Opus 5, niveau Fable 5.1 selon Anthropic. Prix, benchmarks, changements techniques et cas d'usage.
ModèlesLa carte des modèles d'IA, octobre 2026
Claude Opus 5.5 et Sonnet 5.5, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon, Grok 4.7, Muse Spark : qui mène en octobre 2026, ce que coûte chaque gamme et quoi tester.
IA locale et open sourceIA locale en 2026 : quel matériel acheter et ce qui tourne dessus
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IA locale et open sourceModèles non censurés : usages et risques
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CybersécuritéFraude aux deepfakes : un protocole pour les entreprises
Du cas Arup aux chiffres du FBI : comment fonctionne la fraude aux voix clonées et aux deepfakes, et un protocole de vérification pour la finance, les RH et les assistants.
IA locale et open sourceModèles open-weight en 2026 : lequel choisir, sous quelle licence
Kimi K3, Qwen3.8, DeepSeek V4.1, GLM-5.3, Gemma 4, gpt-oss, Mistral : tailles, licences, écart avec la frontière et hébergement sans surprise juridique.
Stratégie et régulationLe vrai coût de l'IA
Comment l'IA est facturée, pourquoi le coût par tâche résolue compte plus que le prix au token, leviers chiffrés, coûts cachés et seuil local ou API.
Agents et ingénierieFine-tuning vs RAG : le critère
Quand le RAG, quand le fine-tuning et quand un hybride : l'ordre de décision avant de payer un entraînement.
CybersécuritéQue tester dans un pentest web et API
Pas un PDF de scanner : applications web et API, validation manuelle de chaque vulnérabilité et retest, avec un prix aligné sur le résultat.
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Comment nous écrivons chaque analyse
Les mêmes règles que sur les projets du Slash AI Lab.
Sources primaires
Annonces officielles, documentation technique, articles scientifiques et textes juridiques, en lien à la fin de chaque article.
Date et version
Les modèles changent chaque mois. Chaque analyse précise sa date et les versions dont elle parle.
Aucun chiffre inventé
Si une donnée n'est pas vérifiable, nous ne la publions pas. Nos opinions sont présentées comme telles.
Jugement de production
Nous écrivons ce que nous appliquerions sur un vrai projet : coûts, risques et limites annoncés.
Les questions qu'on nous pose souvent
Qui écrit ces analyses ?
L'équipe fondatrice de Slash Digital Lab (Jean Martial, Rémy Sanchez et Esteban Zuleta), à partir des travaux du Slash AI Lab. Chaque article est signé, daté et sourcé.
À quelle fréquence sont-elles mises à jour ?
Nous révisons les articles sur les modèles et les prix chaque trimestre, ou plus tôt si un lancement change la recommandation. La date de révision figure sur chaque article.
Comment choisissez-vous les thèmes ?
Ce sont les questions que nos clients posent sur de vrais projets : quel modèle utiliser, quand l'IA locale se justifie, comment sécuriser un agent, ce qu'exige la régulation.
Puis-je citer ou réutiliser le contenu ?
Oui, avec un lien vers l'article. Les données de tiers appartiennent à leurs auteurs et sont liées dans chaque analyse.
Faites-vous des évaluations sur mesure ?
Oui : le Slash AI Lab applique la même méthode à vos prompts, vos données et vos contraintes de coût et de confidentialité.
De l'analyse au projet
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En savoir plus→ ConseilConseil IA
Diagnostic et architecture avant de construire. Feuilles de route actionnables.
En savoir plus→ PentestPentest Colombie
Pentest web et API avec résultat garanti : aucun finding élevé, COP 0.
En savoir plus→Mettons-le en production
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