Orchestration multi-outils : ce que la recherche 2026 dit vraiment (et ce que ça change dans votre code)
Une enquête académique majeure de 2026 cartographie le passage des agents LLM du simple appel d’outil à l’orchestration multi-outils : on décrypte en profondeur ce que ce survey change concrètement pour les praticiens. L’article part des résultats du survey pour remonter aux patterns d’implémentatio
Choisir le bon LLM pour chaque tâche : le routage manuel qui fait vraiment gagner du temps en 2026
Les résultats récents montrent une prise de conscience : en 2026, la compétence clé n’est plus de connaître « le meilleur LLM » mais de savoir lequel utiliser pour quelle tâche (Forbes, octobre 2026), tandis que les outils agentiques et de productivité se multiplient avec des promesses de gains de t
Juges LLM : faire évaluer vos agents par un modèle plutôt que par des humains — ce que ça vaut vraiment en 2026
Le framework MIT/Sakana AI qui utilise un « juge LLM » pour réduire le coût d’évaluation des agents de code auto-améliorants est le signal d’une bascule : l’évaluation par modèle devient le socle opérationnel des pipelines agentiques. On décrypte en profondeur ce que vaut réellement cette approche p
Le coût réel d’un agent LLM en production : anatomie d’une facture token par token, et comment la diviser par cinq
Les articles sur le tool calling et l’orchestration abondent, mais presque personne ne traite la question qui fâche les praticiens en 2026 : la facture. Ce dossier de fond dissèque l’anatomie complète du coût d’un agent LLM en production — tokens d’entrée gonflés par les schémas d’outils et l’histor
llm-d passe en mode « in-house » : ce que les nouveaux contrôles du 20 octobre 2026 changent vraiment pour qui sert ses propres modèles
Le framework llm-d, soutenu par IBM, vient d’ajouter des contrôles pour faire tourner des modèles en interne (SiliconAngle, 20 octobre 2026) : c’est l’occasion de décrypter en profondeur ce que cette couche d’orchestration apporte concrètement à un praticien qui veut servir des LLM sur sa propre inf
Passerelles LLM vers l’entreprise : le guide de terrain pour brancher un modèle sur vos systèmes réels
Les résultats récents montrent une explosion des frameworks LLM et des outils agentiques en 2026, mais aussi des vulnérabilités critiques dans les passerelles LLM largement utilisées : le vrai sujet pour un praticien n’est plus « quel modèle », mais « comment connecter un LLM à mes systèmes d’entrep
Passerelles LLM et MCP : le maillon faible de votre chaîne d’outils
Les passerelles LLM (LLM gateways) et les serveurs MCP sont devenus l’épine dorsale invisible de tout agent qui appelle des outils externes : ils centralisent les clés, routent les requêtes, journalisent les appels et exposent les outils au modèle. Or l’actualité d’octobre 2026 (vulnérabilités à hau
MCP en production : le guide de terrain pour brancher un LLM sur vos vrais outils (et survivre au passage à l’échelle)
Le Model Context Protocol est passé du statut de curiosité de développeur à celui de colonne vertébrale de l’intégration LLM↔outils, avec une spec qui évolue vite (révisions 2025-06-18, 2025-11-25, 2026-07-28) et un écosystème de serveurs qui explose. Ce dossier de fond décortique ce que signifie «
Schémas d’outils : l’art discret qui décide si votre agent LLM fonctionne ou hallucine
Le tool calling ne se joue pas dans le prompt système ni dans le choix du modèle, mais dans la conception du schéma JSON que l’on expose à l’agent : noms d’outils, granularité, descriptions, types, enums, gestion des erreurs, versioning. Ce dossier de fond décortique pourquoi la majorité des échecs
Automatiser son quotidien avec des workflows agentiques en 2026 : le guide pratique, du premier script au système qui tourne tout seul
Alors que les agents LLM sortent enfin du laboratoire pour s’ancrer dans les outils du quotidien (mails, calendrier, fichiers, APIs métier, navigateur), la vraie question pour un praticien n’est plus « quel modèle appeler ? » mais « comment architecturer un workflow agentique robuste, observable et