Nouveau schéma chaque semaine

L'AI Engineering expliqué en schémas
Simplement.

RAG, agents, MCP, LLMOps, sécurité : les concepts qui comptent pour construire des applications IA en production, résumés en un schéma et 5 minutes de lecture.

Explorer les schémasQui suis-je ?
Fondamentaux LLMTokens, embeddings, transformers, inférence.Bientôt RAGBrancher un LLM sur vos données.1 schéma AgentsPlanification, outils, mémoire, multi-agents.1 schéma MCP & intégrationsConnecter l’IA à votre SI.1 schéma LLMOpsÉvaluation, observabilité, coûts, déploiement.Bientôt Sécurité IAPrompt injection, données sensibles, gouvernance.Bientôt

Derniers schémas

Chaque schéma est téléchargeable en PNG : partagez-le librement en citant la source.

Comment fonctionne un RAG ?Indexation (hors ligne) DocumentsPDF, wiki, tickets Découpagechunks de ~500 tokens Embeddingtexte → vecteurvecteurs Base vectoriellepgvector, Qdrant…Requête (en ligne) Utilisateurpose une question Embeddingde la question LLMClaude, Gemini… Prompt augmentéquestion + contexte12recherche3top-k chunks45réponseL'IA en clair · iaenclair.fr
RAG

Comment fonctionne un RAG ?

Le Retrieval-Augmented Generation expliqué en un schéma : indexation, recherche vectorielle, prompt augmenté. Et les pièges qui font échouer 80 % des projets.

MCP : comment un agent se branche à vos outilsHôte (application IA)LLMClaude, GPT, Gemini… Client MCP 1 Client MCP 2 Client MCP 3Chaque serveur expose : Toolsactions Resourcesdonnées PromptsmodèlesServeurs MCPServeur GitHub Serveur SQL Serveur FichiersJSON-RPCstdio / HTTPGitHubPostgreSQLDrive1 client ↔ 1 serveur · l'hôte découvre les outils dynamiquement · le LLM choisit lesquels appelerL'IA en clair · iaenclair.fr
MCP & intégrations

MCP : comment un agent se branche à vos outils

Le Model Context Protocol expliqué en un schéma : hôte, clients, serveurs, tools, resources et prompts. Et les points de vigilance sécurité.

Anatomie d'un agent IA Objectif« Analyse ce ticket » Réponse finale Planificationdécoupe en étapes Cerveau (LLM)raisonne et décide Mémoirecourt + long terme OutilsAPI, recherche web,exécution de code,serveurs MCP1tâche2action3observation4quand c'est finiBoucle ReAct :penser → agir → observer(répétée jusqu'au résultat)L'IA en clair · iaenclair.fr
Agents

Anatomie d'un agent IA

LLM, planification, outils, mémoire et boucle ReAct : les briques d'un agent IA expliquées en un schéma, et quand (ne pas) en utiliser un.

Vous construisez un projet IA ?

Je suis AI Engineer et j'accompagne les entreprises en freelance : agents, RAG, industrialisation et sécurité de la GenAI.

Travailler ensembleS'abonner (RSS)