Évaluer les agents LLM en 2026 : la course à la fiabilité a remplacé la course à la démo
Alors que l’implémentation des agents (tool calling, MCP) est devenue courante, le vrai goulot d’étranglement pour les praticiens en 2026 est l’évaluation. Ce panorama explore les métriques clés (tool calling accuracy, task completion, latence), les benchmarks émergents, et les outils de monitoring/
Tool calling sur modèles locaux en 2026 : 13 LLM passés au crible — lesquels sont réellement utilisables en production ?
Enquête pratique sur l’état réel du tool calling avec des LLM locaux en 2026, à partir d’un test comparatif de 13 modèles. L’article décortique les critères de sélection (précision des appels, latence, coût, format des fonctions), confronte les résultats aux benchmarks distants (OpenAI, Anthropic, G
MCP en 2026 : le protocole qui a transformé les LLM en agents opérationnels — architecture, benchmarks, sécurité et pièges à éviter
Dossier de fond sur le Model Context Protocol (MCP), devenu en 2026 le standard de facto pour connecter les LLM aux outils externes. L’article explore l’architecture technique (serveurs, clients, transports), les benchmarks récents de tool-calling (Claude, GPT-5.4, Gemini 3.1, modèles locaux), les e