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.
Quatre parcours de lecture, selon votre rôle
Les analyses les plus demandées par chaque équipe, dans l'ordre où les lire.
CTO, data et ingénierie
- La carte des modèles d'IA, octobre 2026
- Chatbot ou agent IA : lequel choisir pour votre entreprise
- Le RAG en 2026 : contexte long, recherche hybride et recherche agentique
- Evals : tester un système à base de LLM
Toutes les analyses, par thème
Filtrez par thème. Chaque article indique sa date, son auteur et ses sources.
33 analyses
GPT-6 Astra : ce qui change pour votre entreprise
Le modèle le plus capable d'OpenAI coûte 10 $/50 $ par million de tokens. Prix réel, limites, niveau cyber « critique » et quand le préférer à Opus 5.5 ou GPT-6.1 Sol.
Agents et ingénierieChatbot 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.
CybersécuritéInjection de prompt et sécurité des agents : le risque numéro un
Pourquoi l'injection de prompt reste non résolue, ce que montrent les incidents de 2025–2026 et quels contrôles fonctionnent vraiment pour les agents.
IA locale et open sourceIA locale en 2026 : quel matériel acheter et ce qui tourne dessus
RTX 5090, RTX PRO 6000, DGX Spark, Ryzen AI Max+ et Mac Studio M5 : calcul de mémoire, quel modèle tient où, acheter ou louer et choix par taille d'équipe.
Image, vidéo et audioModèles d'image en 2026 : lequel choisir pour le travail de marque
Nano Banana 2.1 et Pro, GPT Image 2.5, Qwen-Image : quel modèle pour vos visuels de marque, combien coûte une image et ce qu'exige l'AI Act depuis août 2026.
Agents et ingénierieAgents IA en production : ce qui marche en 2026
Workflow ou agent, les huit briques, données d'adoption et d'échec, usage de l'ordinateur, règles de conception, coûts, sécurité et check-list.
Stratégie et régulationLa carte réglementaire de l'IA en 2026
L'AI Act après l'Omnibus, le RGPD, la loi 1581 et la SIC, l'Amérique latine, les États-Unis et l'ISO 42001 : dates, obligations et plan en 10 étapes.
IA locale et open sourceModèles non censurés : usages et risques
Ce que signifie retirer les garde-fous d'un modèle, pourquoi cet écosystème existe, ce qu'on y perd, ce que la loi interdit en 2026 et que faire à la place.
Image, vidéo et audioModèles vidéo en 2026 : de la démo à la publicité
Gemini Omni Flash, Veo 3.1, Kling 3.0, Seedance, Wan 3.0 : ce qui marche en publicité, le prix de la seconde, la leçon de Sora et l'étiquetage dans l'UE.
Agents et ingénierieMCP expliqué aux entreprises
Ce qu'est le Model Context Protocol, son évolution jusqu'à la version 2026-07-28, sa gouvernance, sa différence avec A2A et comment l'adopter en sécurité.
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.
ModèlesModèles de raisonnement : quand payer pour réfléchir
Réfléchir coûte des tokens et des secondes. Comment Anthropic, OpenAI et Google exposent l'effort, où il paie, où non, et comment le régler au coût par tâche résolue.
Agents et ingénierieLe code avec des agents : comment une équipe logicielle change en 2026
Claude Code, Codex, Copilot et Cursor ouvrent désormais seuls des pull requests. Ce que montrent vraiment benchmarks et études, et ce qui change pour specs, tests et revue.
CybersécuritéComment l'IA change le pentest
Ce que font les attaquants avec l'IA, ce que trouvent Mythos, Big Sleep ou XBOW, pourquoi la validation devient rare et comment adapter votre pentest.
Image, vidéo et audioLa voix et l'IA en 2026 : TTS, transcription, agents vocaux et musique
GPT-Live-1, Gemini 3.8 Live, TTS et transcription en espagnol et en français, Suno v6 et les procès de la musique, clonage de voix et agent vocal conforme.
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.
IA locale et open sourceLa quantification sans mythes : GGUF, AWQ, FP8 et FP4
Ce que coûtent vraiment 4, 5 ou 8 bits en qualité, mémoire et vitesse, quel format tourne où (GGUF, AWQ, EXL3, FP8, NVFP4) et comment valider.
Agents et ingénierieLe RAG en 2026 : contexte long, recherche hybride et recherche agentique
Une fenêtre d'un million de tokens ne remplace pas la recherche. Ce qui marche en 2026 : chunks contextualisés, recherche hybride, rerankers, agents, droits d'accès et coûts.
CybersécuritéDes garde-fous qui fonctionnent en production
Les sept couches d'un dispositif de garde-fous, les modèles de garde de 2026 comparés, comment les mesurer en français et deux architectures de référence.
Image, vidéo et audioDroits et provenance des contenus IA
À qui appartient ce que produit l'IA ? Procès et accords, garanties des fournisseurs, image et voix, article 50 de l'AI Act, C2PA, SynthID et une politique pour les marques.
IA locale et open sourceDu portable au serveur : Ollama, llama.cpp, vLLM et SGLang
Quel moteur pour une personne, une équipe ou la production, les techniques qui multiplient le débit, comment sécuriser et superviser, et quand une API coûte moins.
Agents et ingénierieEvals : tester un système à base de LLM
Pourquoi tester à l'intuition échoue : jeu de référence en espagnol et en français, juges LLM calibrés, seuils bloquants en CI, outils et coût des evals.
CybersécuritéSécurité de la chaîne d'approvisionnement IA : modèles, paquets et serveurs MCP
Modèles qui exécutent du code, paquets hallucinés, serveurs MCP et skills malveillants : incidents 2025–2026, contrôles efficaces et obligations du CRA.
Image, vidéo et audioIA générative dans les expériences de marque et le DOOH : ce qui marche en live
Photobooths IA, face swap et écrans DOOH : latence, modération, consentement biométrique, étiquetage AI Act et mesure d'une activation en live.
IA locale et open sourcePetits modèles et IA embarquée : quand ils suffisent
Apple, Google et Microsoft intègrent désormais de petits modèles au système. Ce qu'ils font bien, leurs limites et comment choisir entre appareil, serveur et cloud.
ModèlesComment nous choisissons un modèle
Langue, code, agents, coût et confidentialité : l'évaluation menée avant chaque déploiement, avec 30 prompts réels par client.
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.
Stratégie et régulationLes moteurs IA vous citent-ils ?
30 prompts fixes, 5 moteurs et 3 langues pour mesurer si ChatGPT, Claude ou Perplexity citent correctement une entreprise. Rien d'inventé.
Aucune analyse ne correspond à votre recherche. Essayez un autre mot ou choisissez « Tous ».
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
Slash AI Lab
Le laboratoire où nous évaluons les modèles et publions la méthode.
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
Racontez-nous votre défi. Nous répondons sous 24 heures ouvrées avec une première lecture honnête : si nous pouvons aider, nous dirons comment ; sinon, nous dirons qui peut.
Je réponds en personne. Pas de formulaires interminables ni de réponses automatiques.