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Pourquoi le sommet du leaderboard ne vous dit pas quel modèle choisir
À défaut du prix, on arbitre sur les benchmarks. Mauvais réflexe : un classement mesure des capacités moyennes sur des tests standardisés, pas la performance sur votre legacy. La précision plafonne, la variance explose, et l'écart au sommet compte moins que le harnais. Que mesurer à la place.
Un modèle par tâche : le guide du routing multi-modèles
Faire tourner toute une usine logicielle sur un seul modèle frontier, c'est payer le tarif du raisonnement pour lire des logs. La mécanique du routage multi-modèles : un modèle par phase, une passerelle unique, l'isolation des sous-agents et la règle qui dit quand le multi-agents mérite son coût.
Ornith-1.0 : quand le modèle apprend son propre harnais
Un même modèle open-source, deux verdicts opposés selon le harnais. Ce qu'Ornith-1.0 et son entraînement self-scaffolding prouvent pour une DSI.
Le Guide Complet du Loop Engineering
Cessez de prompter vos agents : concevez les boucles qui les pilotent. Le guide complet du Loop Engineering — définition, généalogie prompt→context→harness→loop, anatomie en 5 blocs, écosystème et limites.
Vos pilotes IA marchent. Votre SDLC, lui, ne change pas.
Vos pilotes IA marchent, mais votre chaîne de production logicielle n'a pas bougé. Trois couches manquent — discipline, architecture, apprentissage — et tant qu'elles ne sont pas câblées ensemble, l'expérimentation ne devient pas un SDLC industriel.
Harness Engineering : le modèle compte moins que le harnais
Même modèle, 58% vs 81,8% de réussite. La variable décisive n'est pas l'IA — c'est le système qui l'entoure. Bienvenue dans l'ère du harness engineering.
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