IA

Les bases de données vectorielles pour applications IA sont devenues une infrastructure essentielle pour RAG (Retrieval-Augmented Generation), la recherche sémantique et les systèmes de recommandation en 2026. Les meilleures bases de données vectorielles—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector et Elasticsearch—offrent une recherche de similarité efficace sur des embeddings de haute dimension à grande échelle. Choisir des bases de données vectorielles nécessite d’évaluer la latence des requêtes, les types d’index (HNSW, IVF), les modèles de déploiement (géré vs auto-hébergé) et les structures de coûts. Pinecone excelle en tant que solution entièrement gérée avec un minimum d’opérations, tandis que Milvus offre un contrôle maximal pour les déploiements auto-hébergés. Qdrant propose des performances basées sur Rust avec la simplicité de Docker, et pgvector étend PostgreSQL avec des capacités vectorielles. Les performances de la base de données vectorielle impactent directement la qualité des applications RAG—une récupération lente dégrade les temps de réponse LLM et augmente les coûts. Pour les équipes construisant des applications LLM, la sélection de la base de données vectorielle est aussi critique que le choix du modèle. ...

La revue de code assistée par IA est passée d’« expérience intéressante » à « indispensable » en 2026. Mais parmi les dizaines d’outils qui promettent de détecter les bugs, d’appliquer les standards et même de suggérer des refactorisations, lesquels tiennent réellement leurs promesses ? Ce guide évalue sept outils majeurs de revue de code IA en se basant sur l’information publique, la documentation, les retours de la communauté et l’exploration pratique. L’objectif : aider les équipes à faire un choix éclairé. ...