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Notes d'architecte sur l'IA appliquée, les agents autonomes, les protocoles d'interopérabilité (MCP, A2A) et la stack .NET moderne.
Theory of Mind pour agents IA : pourquoi l'architecture bat le modèle
En 2023, une équipe de chercheurs a publié à NeurIPS un résultat qui mérite d'être lu par quiconque conçoit des systèmes multi-agents.
MirakaiGED — Stack MAF et création d'agents : le code qui fait tourner les équipes
Comment MAF WorkflowBuilder orchestre concrètement des équipes d'agents spécialisés en C# — du code réel, des diagrammes de topologie, le pont LangGraph Python, et les traces d'exécution du visualisateur. Pour les développeurs et architectes qui veulent comprendre la mécanique sous le capot.
MirakaiGED — Construire des équipes d'agents IA autonomes : ce qu'on apprend vraiment
Comment des agents IA spécialisés s'organisent en équipes autonomes pour traiter des analyses documentaires complexes — et ce que ça coûte vraiment. Les trois régimes d'agents, les patterns de coordination, les limites rencontrées en construction. Retour sans filtre sur un projet laboratory.
MirakaiGED — Ce que devrait faire une GED en 2026
Les GED classiques ne manquent pas de documents. Elles manquent d'utilité. MirakaiGED réinvente ce que les équipes peuvent faire avec leurs documents au quotidien — classification automatique, synthèse adaptée, surveillance contractuelle, analyses complexes en équipes d'agents. Ce que c'est, pour qui, et comment ça change concrètement le travail.
MirakaiAudit — Construire l'outil de l'auditeur IA avec l'IA
Un logiciel d'audit IA conçu pour les consultants — et construit en parallèle des audits réels qu'il sert à structurer. Retour sur une boucle de feedback rare : l'outil que l'on développe est l'outil que l'on utilise au quotidien.
Pourquoi auditer sa maturité IA avant de choisir son stack
Choisir un stack IA sans auditer sa maturité mène à des PoC abandonnés. Évaluez données, cas d'usage, compétences et gouvernance avant d'investir.
Construire un agent RAG en .NET avec Azure AI Foundry et Qdrant
Un pipeline RAG complet et production-ready en .NET 10 : ingestion batch, embeddings Azure AI Foundry, recherche vectorielle Qdrant et génération GPT-4o. Code qui compile, deux pipelines séparés, UUID déterministes.
MCP + A2A : les deux protocoles qui standardisent les agents IA
MCP connecte les agents IA à leurs outils, A2A les fait communiquer entre eux. Comprendre ces deux protocoles open-source d'Anthropic et Google pour bâtir une architecture d'agents interopérable.
Du prompt à l'agent IA : les 3 niveaux d'autonomie
Chatbot, agent ou système multi-agents ? Les 3 niveaux d'autonomie d'un système IA, leur architecture en .NET et Python, leurs risques et leur valeur réelle.
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