Insights
Notes terrain sur les agents vocaux, RAG, systèmes autonomes, et les arbitrages qui comptent quand l'IA rencontre la production.
@google/genai a livré les API Agent et Environment aujourd'hui — à quelques jours de Google I/O. La cadence du SDK vous dit ce qui arrive avant le keynote.
Le Claude Agent SDK est passé en 0.3.x, Remote Agents est en production, le SDK Gemini a livré quatre versions en huit jours. La couche infrastructure agent est en mouvement.
La plupart des agences IA construisent des produits. Nous construisons des mondes : Codemachia, 4 romans publiés, 4 albums, 7 champions, bilingue EN/FR.
Ne choisissez pas sur les benchmarks. Choisissez par cas d'usage. Voici l'arbre de décision que nous appliquons à chaque nouveau produit IA, avec le modèle que nous livrons réellement pour chaque tâche.
Le mode de défaillance qui fait tomber la plupart des agents conversationnels en production n'est pas l'hallucination — c'est la phrase qui sonne juste et qui est presque correcte. Voici l'architecture qui règle le problème.
La plupart des équipes livrent leurs features IA sans éval et tirent à pile ou face à chaque PR. Un jeu d'éval bien construit prend deux jours et rapporte indéfiniment — voici la version minimale viable.
La plupart des SaaS ratent le multi-tenant. Les patterns qui tiennent : isolation des orgs, quotas, RBAC, et quand migrer vers schema-per-tenant.
Le prompt caching d'Anthropic peut réduire votre facture de 80–95% sur les bonnes formes. Mal ordonnez vos blocs, et il ne fait rien du tout. Les patterns, les pièges et les chiffres de production.
Comparaison détaillée des trois principales plateformes voix IA en 2026 — latence, langues, tarifs, intégrations, et ce que nous déployons en production chez Ikki.
La plupart des équipes font du RAG par réflexe. La plupart n'en ont pas besoin. Comment décider, et comment bien livrer quand c'est le bon choix.
Chiffres réels de projets voice AI livrés en production : coût de build, coût mensuel de run, dépenses cachées, et comment éviter les pièges classiques.
Ce qu'on a appris en livrant des agents vocaux, plateformes RAG, moteurs fintech et IA civic — les patterns qui tiennent, ceux qui cassent, et ce que personne ne dit.
Après avoir mis des produits IA en production, voici l'architecture sur laquelle nous avons convergé — Nuxt 4 + Fastify + MongoDB — et pourquoi elle devance Next.js, Astro et SvelteKit pour notre cas d'usage.
SHIP-0247·CODEMACHIA·v1.4.2—DEPLOYED 2026-05-17 07:19 UTC