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Dilemme d’alignement des IA : deux cas concrets pour éclairer les risques en production

Comment un agent IA a cracké mon propre serveur Keycloak en cherchant simplement à déployer un thème. Deux incidents réels sur les risques d’alignement des IA en production.

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Les limites du Model Context Protocol (MCP)

Le Model Context Protocol promet de révolutionner les agents IA, mais se heurte à des défis majeurs : sécurité, autonomie limitée et imprévisibilité des LLM.

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Mise en production d’agents IA : les risques à anticiper

LLM et agents IA en production : empoisonnement des données, injection de prompts, absence de sens commun. Les risques réels et les solutions concrètes.

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95% des projets d’IA ne génèrent aucun ROI : pourquoi ?

À l’heure où l’IA est perçue comme une révolution qui laissera sur le carreau tous ceux qui ne l’adoptent pas, une étude récente du MIT publiée en juillet 2025 vient sérieusement tempérer cette perception : 95% des projets pilotes d’IA générative n’ont aucun impact mesurable sur le compte de résultat des entreprises.

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Le Model Context Protocol bouleverse nos interactions avec les machines

Le Model Context Protocol (MCP) pourrait transformer notre utilisation de l’IA et nos interactions avec les machines. Un exemple concret avec NeoLegal.

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Analyse automatique de liasse fiscale

Analyse automatique des liasses fiscales : test de l’API OCR de DataLeon

Test de l’API OCR de DataLeon pour lire les liasses fiscales scannées : un complément efficace à la solution d’extraction automatisée de NeoLegal.

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Analyse automatique des liasses fiscales : test de l’API OCR de DataLeon

Test de l’API OCR de DataLeon pour lire les liasses fiscales scannées : un complément efficace à la solution d’extraction automatisée de NeoLegal.

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