1. Qu’entend-on par « fan-out » en GEO ? Le fan-out est le processus par lequel un moteur génératif décompose une requête unique en un réseau de sous-requêtes (« sub-intents ») pour couvrir toutes les informations susceptibles d’intéresser l’utilisateur ; chaque sous-requête va chercher, scorer puis synthétiser des passages issus Lire la suite…
Les modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT, Gemini de Google ou d’autres intelligences artificielles génératives, révolutionnent la manière dont nous interagissons avec les systèmes numériques. Cependant, ces outils puissants ne sont pas exempts de défauts. Parmi les défis majeurs se trouve le phénomène des hallucinations, où le modèle génère Lire la suite…
Les données jouent un rôle central dans la prise de décision, il est donc essentiel de comprendre les technologies qui permettent de mieux les exploiter. Parmi elles, la génération de texte augmentée par la recherche (RAG) et sa variante orientée graphes, le Graph RAG, se démarquent. Ces approches révolutionnent la Lire la suite…
Dans un univers où l’information est omniprésente, il devient essentiel de disposer d’outils capables de fournir des réponses précises, fiables et actualisées rapidement. C’est précisément l’objectif des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation). En combinant des modèles de langage (LLM) et des mécanismes de récupération d’informations, le RAG représente une avancée Lire la suite…
Dans un univers SEO de plus en plus compétitif, où les attentes des moteurs de recherche évoluent sans cesse, l’intégration d’outils comme LangChain peut représenter un véritable avantage stratégique. Ce framework, conçu pour exploiter les modèles de langage avancés (LLM), permet d’automatiser des tâches complexes, de générer du contenu optimisé Lire la suite…
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la manière dont nous automatisons les processus, analysons les données et interagissons avec les technologies modernes. Dans cet écosystème en constante évolution, LangChain s’impose comme un outil incontournable pour maximiser le potentiel des modèles de langage. Que vous soyez développeur, entrepreneur ou simplement passionné par l’IA, Lire la suite…
Dans un monde où le contenu est roi, les responsables marketing et spécialistes SEO cherchent constamment des moyens innovants pour se démarquer. La RAG (Retrieval-Augmented Generation) s’impose comme une technologie révolutionnaire, combinant intelligence artificielle et récupération d’informations pour produire un contenu à la fois pertinent et optimisé. Mais comment intégrer Lire la suite…
Générer un article avec L’IA générative est à la fois tellement simple mais c’est tellement difficile de générer un contenu optimisé. Voici un petit outil qui permet de générer un prompt structuré pour rédiger un contenu optimisé. Le prompt en tant que tel n’est pas parfait mais c’est une bonne Lire la suite…
1. Comprendre les fondamentaux du Google HCU Qu’est-ce que l’update “Helpful Content” de Google ? Le Google Helpful Content Update (HCU) est une mise à jour majeure de l’algorithme de Google visant à récompenser les contenus réellement utiles et à réduire la visibilité des pages créées principalement pour les moteurs Lire la suite…
La pagination est un élément souvent négligé, mais crucial pour la visibilité des produits dans un site e-commerce. Bien gérée, elle facilite la navigation des utilisateurs et permet à Google de découvrir efficacement toutes les pages et produits. Voici quelques bonnes pratiques pour éviter les erreurs classiques et maximiser votre Lire la suite…
L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) reposent sur des ensembles de données pour former et affiner leurs modèles prédictifs. Cependant, dans le monde réel, les données ne sont pas toujours parfaitement équilibrées. Il est courant d’avoir des ensembles de données où certaines classes sont beaucoup plus fréquentes que d’autres, Lire la suite…
Voici un cheatsheet pour la gestion des données JSON avec Python, en utilisant les bibliothèques json et pandas. Chargement de données JSON import jsonimport pandas as pd# Lire un fichier JSONwith open(‘path/to/your/file.json’, ‘r’) as f: data = json.load(f)# Afficher le contenu du fichier JSONprint(data) Conversion de JSON en DataFrame # Lire la suite…
Voici un guide complet pour la gestion des listes en Python : Création et manipulation des listes # Créer une listema_liste = [1, 2, 3, 4, 5]# Ajouter un élément à la fin de la listema_liste.append(6)# Ajouter un élément à une position spécifiquema_liste.insert(2, 2.5) # Insère 2.5 à l’indice 2# Lire la suite…
Voici un cheatsheet pour l’utilisation de scikit-learn en Python, couvrant les étapes essentielles de l’importation des données à l’évaluation des modèles. Installation de scikit-learn # Installer scikit-learn (si ce n’est pas déjà fait)!pip install scikit-learn Importation des bibliothèques import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import Lire la suite…
Installation des bibliothèques # Installer les bibliothèques nécessaires (si ce n’est pas déjà fait)!pip install matplotlib pandas Importation des bibliothèques import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd Création de graphiques de base Graphique en lignes # Créer un graphique en lignesplt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(df[‘date’], df[‘value’], label=’Valeur’)plt.xlabel(‘Date’)plt.ylabel(‘Valeur’)plt.title(‘Graphique en lignes’)plt.legend()plt.show() Histogramme # Créer un Lire la suite…