Generative AI enables powerful new capabilities, but they come with some serious limitations that you'll have to tackle to ship a reliable application or agent. Luckily, experts in the field have compiled a library of 32 tried-and-true design patterns to address the challenges you're likely to encounter when building applications using LLMs, such as hallucinations, nondeterministic responses, and knowledge cutoffs. This book codifies research and real-world experience into advice you can incorporate into your projects. Each pattern describes a problem, shows a proven way to solve it with a fully coded example, and discusses trade-offs. Design around the limitations of LLMs Ensure that generated content follows a specific style, tone, or format Maximize creativity while balancing different types of risk Build agents that plan, self-correct, take action, and collaborate with other agents Compose patterns into agentic applications for a variety of use cases

Création de LLMs et d'extraction d'information et de documents

Et si votre stratégie IA apportait enfin des résultats concrets?

À la croisée du GraphRAG, de l’IA agentique et des graphes de connaissances, Graphwise aide les entreprises à mettre en place des systèmes performants, pilotés par les données et orientés métier.

Du support client intelligent dans l’industrie et le logiciel, à l’aide à la décision en production pharmaceutique, en passant par le contrôle automatisé de la conformité : nous partagerons des cas d’usage concrets, alignés sur des indicateurs métier clairs et basés sur une structuration fine de l'information.

Vous découvrirez une approche complète qui associe la création de graphes assistée par LLM, leur exploitation par le GraphRAG et des méthodes de mesure rigoureuses - pour bâtir une IA plus fiable, plus utile et plus évolutive.

Participez à notre démonstration live de Build Your Graph et voyez comment automatisation, sémantique et impact métier s’alignent dans une solution unifiée.

Avec Starburst, découvrez comment transformer vos architectures data et exploiter pleinement le potentiel de vos données grâce aux data products et aux agents IA.

Dans cette session, vous découvrez comment :

*Partager et interroger vos données entre environnements on-premises, hybrides ou multi-clouds, en langage naturel via des agents IA et avec vos propres modèles LLM.

*Transformer des données brutes et inaccessibles en données exploitables, gouvernées et prêtes à l’emploi, enrichies et accessibles grâce aux data products et aux agents IA.

*Accélérer l’innovation et la prise de décision, et instaurer une culture de démocratisation de la donnée où chacun peut en extraire plus de valeur.

Le résultat : plus d’agilité et une organisation où la donnée devient un véritable levier d’innovation.

Starburst est une plateforme de données qui permet de construire un data lakehouse moderne (au format Iceberg par exemple), gouverner vos données et vos modèles LLM, et accéder ou fédérer toutes les sources de données, où qu’elles se trouvent.

• TotalEnergies et Mistral AI se sont associés en juin 2025 pour étendre l’utilisation de l’IA afin d’améliorer la performance des activités de TotalEnergies, notamment dans le domaine des énergies bas carbone

• Les partenaires ont créent un laboratoire d’innovation commun centré sur l’intelligence artificielle, dans lequel Mistral AI met à disposition ses technologies d’IA et TotalEnergies apporte son expertise et son savoir-faire dans la production d’énergies, notamment renouvelable et bas carbone, afin de tester et concevoir des solutions digitales avancées.

• Les premiers cas d’usage visent à :

o concevoir un assistant pour les 1000 chercheurs de TotalEnergies, afin de les accompagner dans leur mission de développement des nouvelles énergies et de baisse de l’empreinte environnementale de la Compagnie ;

o développer des solutions d'aide à la décision pour améliorer la performance de ses actifs industriels et réduire ses émissions de CO2

o mettre en place des solutions d’assistance destinées à améliorer l’expérience de ses clients et à les accompagner dans la réduction de leur consommation énergétique.

• Face aux enjeux européens de souveraineté numérique, TotalEnergies et Mistral AI étudient aussi les opportunités d’intégration d’infrastructure IA pour TotalEnergies, afin de contribuer au développement d’un écosystème technologique européen.

Déployer des agents IA en production pose trois défis : la sécurité des données, la souveraineté de l’infrastructure et la fiabilité des résultats.

Avec le AI Model Hub de IONOS, vous accédez à des modèles open source via une API OpenAI-compatible, stateless et opérée en Europe, garantissant conformité et souveraineté.

Découvrez un exemple concret de système multi-agents qui combine LLMs, accès à des sources variées, utilisation d'outils, étapes de processing et mécanismes de sélection pour fournir des réponses fiables et contextualisées.

La plateforme NORMA, disponible en version open source, vient évaluer chaque étape (extraction, classification, génération) pour détecter faiblesses ou régressions, et garantir un comportement sûr.

Ses capacités de batch testing et d'intégration continue permettent de comparer vos versions, suivre la qualité dans le temps et bloquer toute régression avant mise en production.

En combinant l'infrastructure souveraine de IONOS et l’évaluation continue de NORMA, vous obtenez un pipeline robuste pour transformer vos PoC en solutions IA fiables et sécurisées!

Prevent hallucinations and vulnerabilities in LLM agents Learn how continuous Red Teaming can protect your LLM agents from emerging threats like hallucinations and data leakage. We'll present how enterprises can automate security evaluation, detect vulnerabilities before they become incidents, and ensure continuous protection of AI agents.

ILLUIN Technology accompagne AXA Health dans le développement d’un outil innovant de détection des signaux faibles d’inflation médicale, basé sur l’analyse et la synthèse automatique d’articles de presse.

En quelques mois, un MVP a été co-construit pour identifier les événements susceptibles de générer des hausses inattendues des dépenses de santé dans le futur avec une architecture GraphRAG. Une évaluation hybride (feedback métier & LLM-as-a-judge) a été mise en place pour intégrer les retours métiers efficacement.

En 20 minutes, seront présentés :

- Les apports du GraphRAG pour la détection d’événements complexes

- Les méthodes d’évaluation combinant expertise métier et intelligence artificielle

- Les perspectives d’extension : intégration de nouvelles sources (Twitter/X, tendances Google, données quantitatives) et connexion aux données de portefeuille

Pourquoi venir ?

Pour découvrir comment une approche IA générative et co-construite permet à un acteur majeur de l’assurance de :

- Anticiper les risques liés à l’inflation médicale

- Améliorer l’efficacité opérationnelle de ses analystes

- Poser les bases d’une industrialisation sécurisée et souveraine

Découvrez comment Bouygues Telecom réinvente le parcours de vente grâce à l'IA. En intégrant les technologies Gemini et Agent Builder au cœur de leur SI, ByTel offre une expérience client enrichie et personnalisée à grande échelle pour l'ensemle des profils clients.

Está no ar, o Data Hackers News !! Os assuntos mais quentes da semana, com as principais notícias da área de Dados, IA e Tecnologia, que você também encontra na nossa Newsletter semanal, agora no Podcast do Data Hackers !! Aperte o play e ouça agora, o Data Hackers News dessa semana ! Para saber tudo sobre o que está acontecendo na área de dados, se inscreva na Newsletter semanal: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.datahackers.news/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Conheça nossos comentaristas do Data Hackers News: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Monique Femme⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠Matérias/assuntos comentados: Demais canais do Data Hackers: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Site⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Linkedin⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Instagram⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tik Tok⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠You Tube⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Découvrez comment la collaboration entre les équipes métiers et IT devient un levier d’innovation puissant, tout en respectant les obligations de gouvernance et sécurité. À travers des cas concrets, nous montrerons comment les business users peuvent intégrer sans code de la GenAI dans leurs processus d’analyse de donnée pour gagner en efficacité et aborder des use cases innovants. Tout cela ponctué par une vue pour l’IT qui doit s’assurer d’une utilisation responsable des modèles LLM.

Une session inspirante pour vos futurs projets data & IA!

Gardez le contrôle sur l'IA: choisissez votre moteur (OpenAI, Gemini, etc.) et personnalisez les prompts pour une transparence totale.

Talk on a dynamic, automated approach to search evaluation using user-modeling inspired by the 'LLM as a judge' paradigm to generate realistic query-result pairs and evaluate multi-modality search.

Mettre en place un RAG (Retrieval-Augmented Generation) semble simple : connecter un LLM à une base documentaire et obtenir des réponses enrichies. Mais lorsqu’il s’agit de gérer des millions de documents, comme le font certains clients de Hymalaia comme Zenchef, la réalité est tout autre : un RAG qui fonctionne vraiment demande une ingénierie avancée et une architecture robuste. Le RAG avancé couple la puissance des LLM à des moteurs de recherche intelligents pour offrir pertinence, traçabilité et fiabilité. Dans ce talk, Cédric Carbone expliquera les fondements clés : multipass d’indexation, hybridation des algorithmes, reranking et stratégies anti-biais. Il illustrera ensuite ces principes avec un cas concret : Hymalaia, la solution SaaS de création et de déploiement d’agents IA conversationnels augmentés. Vous verrez comment un RAG bien conçu transforme un LLM en véritable outil de confiance pour la décision et l’action, capable de passer à l’échelle de vos données.

RAG avancé : combiner LLM et recherche intelligente pour pertinence, traçabilité et fiabilité, avec architecture robuste à grande échelle.

Ratepay is leveraging Snowflake's native LLM and ML features to build an automated quality assurance routine for its customer service. By ingesting knowledge base data from various sources—including emails, and images—this system automatically checks the outcome of all outgoing correspondence. This innovative approach is on track to save Ratepay significant costs by reducing reliance on external vendors and moving away from manual spot-checks. Join us to learn how to implement an automated AI-driven solution that ensures quality, reduces operational costs, and scales efficiency in customer service.

Discover how Boehringer is managing data translation and harmonization enabling the creation of seamless data integrations worldwide. This session will detail how Boehringer transformed its fragmented, data landscape into a centralized data factory on Snowflake, reducing costs while dramatically improving scalability and efficiency. We will explore how leveraging Cortex LLM Functions automates data mapping and consistency, enabling the creation of integrated data products that empower global business steering. Join us to learn how to overcome data harmonization challenges and build a data factory mindset for better decision-making and unprecedented growth.