Parcours YvaDev
L’intégration d’un modèle ne se limite pas à un appel d’API. Ces contenus traitent les LLM, les agents et le contexte comme des composants applicatifs avec des contrats, des mesures, des coûts et des risques.
24 publications pour approfondir ce domaine.
Mettez vos bases vectorielles .NET sous contrat en CI : vérifiez CRUD, recherche, filtres et types avant de promouvoir une application RAG en production.
Ajoutez un fournisseur IA à Microsoft Testing Platform, conservez des tests de pull request déterministes et réservez l’analyse des échecs à une CI protégée.
Découvrez GPT-6 Astra, ses progrès en raisonnement, code et usage d’ordinateur, son arrivée dans ChatGPT, Codex et l’API, ainsi que ses limites concrètes.
Exposez un agent C# via l’API OpenAI Responses, isolez les sessions, testez son contrat HTTP et déployez-le avec des garde-fous DevOps fiables en production.
Approbation humaine des outils d’un agent .NET avec ApprovalRequiredAIFunction : boucle de réponse, politique testée et garde-fous CI/CD sans droits de prod.
Passez d’un agent C# local à un agent Microsoft Foundry hébergé, versionné et contrôlé par GitHub Actions, azd et une identité OIDC sans secret durable.
Transformez vos documents en index RAG .NET traçable : découpage, embeddings, contrôles de qualité, artefacts et déploiement sécurisé en CI.
Déployez un serveur MCP C# stateless, routable et observable avec ASP.NET Core, des outils DevOps étroits, des tests HTTP et une CI fiable.
Rendez un service IA .NET plus fiable avec le routage de modèles, le repli contrôlé, des tests de panne et des signaux DevOps actionnables.
Agent GitHub Copilot en C# pour diagnostiquer un incident DevOps : liste blanche d’outils, hook de refus et tests de permissions exécutés en CI.
Transformez une idée ou une expérience en publication LinkedIn crédible grâce à des prompts ChatGPT structurés, sans automatiser votre point de vue.
Auditez et réécrivez votre titre, votre résumé et vos expériences LinkedIn avec ChatGPT, sans inventer de compétences, de chiffres ni de résultats.
Ajoutez des politiques, un contrôle d'identité et des garde-fous CI à un serveur MCP C# pour limiter les outils exposés et tracer les décisions.
Construisez un workflow d’agent .NET résilient avec Durable Task : reprise après incident, validation humaine, tests locaux et déploiement Azure Functions.
Quality gate IA .NET en CI : corpus versionné, baseline approuvée, évaluateurs de sûreté et règles de blocage d’une release sans dépendre d’un score isolé.
Distribuez les Agent Skills via MCP dans vos agents .NET avec chargement progressif, sources centralisées, limites d'archives et approbations explicites.
Utilisez Binlog MCP et Copilot pour expliquer les échecs MSBuild, repérer les tâches lentes et comparer les performances de deux builds .NET avec méthode.
Tracez les appels LLM, tokens, outils et latence dans une application .NET avec Microsoft.Extensions.AI, OpenTelemetry et Aspire Dashboard.
Tutoriel pas à pas : tester une application IA .NET avec Microsoft.Extensions.AI.Evaluation, MSTest, évaluateurs, cache, rapport aieval et GitHub Actions.
Intégrer un LLM dans une application .NET avec Microsoft.Extensions.AI : IChatClient, prompts versionnés, sortie structurée, outils, coûts et observabilité.
Apprenez à structurer un prompt ChatGPT clair, délimiter le contexte, imposer un format vérifiable et tester les résultats sans chercher de formule magique.
Concevez un agent IA fiable en C# avec des outils bornés, des permissions explicites, des budgets, une validation humaine et des évaluations reproductibles.
Comprenez l'architecture de MCP, ses outils, ressources et prompts, puis concevez un serveur sécurisé en C# sans confondre protocole et agent autonome.
SLM ou LLM ? Ce que propose NVIDIA pour l’IA agentique, et comment choisir selon la tâche, la latence, le coût et les données, avec une cascade de modèles.