Développer un logiciel agentique aux pouvoirs bornés
Concevez des agents avec objectif explicite, outils typés, état maîtrisé, moindres privilèges, budgets, évaluation et reprise.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Fondateur et CEO
Tony Kim
Tony écrit sur l’IA appliquée, l’ingénierie produit fiable et les systèmes qui transforment les réponses complexes en exécution maîtrisée.
Voir sur LinkedInTony Kim est le fondateur et CEO de Zephior. Il intervient entre produit, ingénierie et exécution commerciale, avec un objectif précis: transformer les travaux riches en langage en logiciels évaluables, exploitables et perfectibles.
Avant de fonder Zephior, Tony accompagnait des clients d’entreprise dans la technologie financière chez Ripple. Son approche réunit architecture logicielle, évaluation des systèmes IA et expérience directe des RFP et processus de réponse complexes.
62 guides
Guides pratiques publiés
Analyses
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide L’ingénierie logicielle de l’IA au-delà de la démonstration
Construisez un logiciel d’IA avec contrat de comportement, contrôle déterministe, évaluation, livraison sûre et exploitation responsable.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Automatisation des processus IA pour les opérations réelles
Une méthode pratique pour sélectionner, concevoir et exploiter une automatisation IA avec états, preuves, exceptions, revues et ROI explicites.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Construire un jeu d’évaluation IA pour un produit réel
Créer un actif produit avec cas représentatifs, jugements explicites, segments critiques, contrôle des fuites, versions et boucle de production.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Concevoir une revue humaine utile pour les produits d’IA
Faire de la supervision humaine un sous-système mesurable avec autorité, preuves, routage, files, escalade et protection contre la confiance excessive.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Évaluer une idée de produit IA avant de la construire
Vérifiez que l’IA améliore une décision réelle, se mesure avec les données disponibles et garde sa valeur après revue et erreurs.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Surveiller le comportement d’une IA en production
Construire une boucle respectueuse des données pour intrants, sorties, segments de qualité, interventions, dérive, incidents, coût et retour arrière.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Choisir un modèle d’IA pour une application réelle
Évaluer les modèles sur les cas, contrôles et contraintes de l’application, puis conserver les preuves et options nécessaires aux futurs changements.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Automatisation avec humain dans la boucle et véritable contrôle
Concevez la revue humaine selon conséquence, incertitude, pouvoir, preuve, capacité de file, droit d’intervention et apprentissage.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Modèles IA open source pour les produits d’entreprise
Évaluez modèles ouverts et poids ouverts selon droits, qualité métier, provenance, hébergement, sécurité, coût et responsabilité durable.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Prévenir les hallucinations IA dans les offres
Un modèle de contrôle pratique pour des réponses sourcées, des lacunes visibles, une revue des affirmations et des dépôts défendables.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Checklist de mise en production d’un produit IA
Checklist rigoureuse pour la valeur, l’évaluation, les données, la sécurité, la fiabilité, les opérations, les coûts et le lancement IA.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Solutions
Implémentation d'une plateforme d'évaluation de produits IA
Construisez corpus, exécuteurs, juges, traces, seuils de livraison et gouvernance pour évaluer durablement des produits IA qui évoluent.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Service de migration de modèles IA en production
Migrez modèles et fournisseurs par analyse des dépendances, référence comportementale, adaptateurs, comparaison, trafic progressif et retour.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développer un MVP IA qui produit une vraie décision
Un guide du MVP IA avec résultat falsifiable, évaluation représentative, risque contrôlé et chemin crédible vers la production.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement de logiciels IA en Suisse
Un guide orienté production pour concevoir un logiciel IA en Suisse avec des choix explicites sur les données, modèles, sécurité et revues.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Service d’évaluation IA pour décider la mise en production
Évaluation indépendante de la qualité, ancrage, sécurité, robustesse, supervision humaine, latence, coût et preuves de libération.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement d’applications IA sur mesure
Planifiez une application IA autour d’un travail utile, d’un contexte propriétaire, de mesures, d’intégrations sûres et d’opérations responsables.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Automatisation de l’enrichissement avec provenance par champ
Automatisez résolution d’entités, sources, extraction, conflits, fraîcheur et écriture contrôlée pour des données métier fiables.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement d’IA documentaire pour les vrais fichiers
Créez une IA documentaire qui préserve mise en page, tableaux, provenance, revue et sortie métier sur PDF, Word, Excel, scans et images.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développer des agents IA enterprise pour la production
Un guide de production pour créer des agents IA avec outils limités, droits explicites, état durable, évaluation et validation responsable.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement de systèmes de revue humaine pour l’IA
Concevez files de revue, preuves, contrôles de décision, escalade, assurance qualité et retour afin que la supervision fonctionne en charge réelle.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Modernisation des logiciels existants avec IA et vérification
Utilisez l’IA pour l’archéologie, les tests et la migration en contrôlant comportement, données, interfaces, sécurité et bascule.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement d’applications LLM au comportement mesuré
Créez une application LLM pour une tâche définie avec évaluation, contexte contrôlé, outils sécurisés, observabilité et échecs sûrs.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Logiciel de propositions pour les équipes suisses
Évaluez un logiciel de propositions multilingue selon les preuves, le workflow, les données, l’adoption et la performance opérationnelle.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement d’applications RAG fiables
Guide d’ingénierie RAG couvrant ingestion des sources, recherche, citations, permissions, évaluation et suivi en production.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Secteurs
Ingénierie de produits IA pour logiciels de santé
Concevez une IA de santé avec une finalité claire, un parcours clinique, des preuves représentatives, de la sécurité et des changements contrôlés.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ingénierie de produits IA pour les opérations d’assurance
Concevez l’IA d’assurance autour du contrat, des preuves, du pouvoir de décision, d’une évaluation réaliste et d’un repli sûr.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ingénierie de produits IA pour la legal tech
Concevez des produits IA juridiques avec des sources fiables, une séparation des dossiers, des citations vérifiées et une revue professionnelle.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ingénierie de produits IA pour la technologie logistique
Créez une IA logistique fondée sur les événements, les contraintes physiques, des prévisions incertaines et des décisions responsables.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ingénierie logicielle IA pour fintech et état financier maîtrisé
Construisez l’IA fintech autour de registres déterministes, preuve, autorisation, gouvernance des modèles, résilience, audit et livraisons réversibles.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement logiciel GeoAI fondé sur la preuve spatiale
Concevez la GeoAI autour des coordonnées, du temps, de la résolution, de la provenance, de la topologie, des régions et des exports vérifiés.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Développement IA pour des services publics responsables
Construisez les services publics IA autour du mandat, de l’accessibilité, du dossier transparent, du recours humain, du bénéfice et de la réversibilité.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Comparatifs
Agent IA ou copilote IA: choisir une frontière d’autorité
Comparez agents et copilotes selon initiative, outils, validations, expérience produit, sécurité, évaluation, reprise et exploitation.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Agents IA vs RPA pour automatiser les processus
Comparez agents IA et RPA selon la variabilité, l’autorité, l’intégration, les contrôles, l’économie et le meilleur modèle hybride.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Fonction IA ou produit IA: choisir le périmètre par l’usage
Décidez si l’IA appartient à un workflow existant ou à un produit autonome selon usage, données, risque, distribution, économie et propriété.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Studio produit IA ou agence: choisir le modèle de réalisation
Comparez studios produit IA et agences selon découverte, évaluation, ingénierie, risque, exploitation, modèle commercial et transfert.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Prototype IA ou produit en production: prouver l’écart
Comparez prototype et produit IA selon apprentissage, évaluation, architecture, sécurité, expérience, exploitation, coût et responsabilité.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Workflow déterministe ou agentique: concevoir le contrôle
Comparez automatisation déterministe et agentique selon variation, autorité, tests, exceptions, sécurité, opérations, coût et architecture hybride.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide IDP ou OCR: le texte n’est pas le résultat
Comparez IDP et OCR selon transcription, classes, extraction, validation, revue humaine, intégration, preuves et résultats métier.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide No-code ou automatisation IA sur mesure: choisir la frontière
Comparez workflows visuels et automatisation IA sur mesure selon vitesse, adéquation, connecteurs, tests, sécurité, exploitation, coût et sortie.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Modèles IA open source ou propriétaires
Comparer modèles à poids ouverts et propriétaires selon la qualité métier, les flux de données, licences, opérations, risques de changement et coût total.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide RAG ou fine-tuning: connaissance ou comportement
Comparez génération augmentée et fine-tuning selon connaissances, comportement, citations, données, évaluation, sécurité, latence et opérations.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Logiciel RFP ou chat IA générative: comparer les contrôles
Comparez logiciel RFP et chat IA général selon preuves, exigences, droits, collaboration, revue, documents et responsabilité.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ziva vs AutogenAI : flux de proposition et contrôle des sources
Comparez Ziva et AutogenAI sur cycle de proposition, savoir, sources, rédaction, revue, Word, déploiement, affirmations de vitesse et adéquation.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ziva vs Loopio : comparaison factuelle
Comparez Ziva et Loopio sur flux, savoir, sources, fichiers, collaboration, déploiement et adéquation acheteur.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Ziva vs Responsive : comparer opérations de réponse et preuves
Comparaison fondée sur les preuves entre Ziva et Responsive pour flux RFP et questionnaires, savoir fiable, sources, validation, déploiement et test acheteur.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Glossaire
Agent IA : définition, architecture et contrôles
Un agent IA poursuit un objectif avec des décisions et outils guidés par modèle, sous des limites explicites d’identité, d’action et de validation.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Garde-fous IA: contrôles, limites et tests en production
Les garde-fous IA limitent entrées, sorties et actions, mais aucun filtre ne garantit la sûreté. Concevez les contrôles selon la conséquence.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Évaluation des modèles IA : tests, mesures et seuils
L’évaluation IA mesure si un système atteint les exigences de tâche, risque, latence et coût sur des cas représentatifs avant et après lancement.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Embeddings en IA: sens, recherche et évaluation
Les embeddings représentent un contenu par des vecteurs pour le comparer et le retrouver. Comprenez ce qui rend la similarité réellement utile.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Fine-tuning des modèles IA: choix, preuves et contrôle
Le fine-tuning adapte un modèle préentraîné à un comportement défini. Comprenez son utilité, ses données, son évaluation et son exploitation.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Human in the loop : supervision humaine de l’IA
Le human in the loop place une personne à un point de décision avec les preuves, l’autorité et le temps nécessaires pour agir.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Intelligent document processing : guide du système IDP
L’intelligent document processing transforme des fichiers variables en données validées par capture, classement, extraction et revue.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Large Language Model : définition et usage en production
Un grand modèle de langage génère du texte, mais un produit IA fiable exige aussi contexte, contrôles, évaluation et exploitation.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Model Context Protocol : outils, ressources et limites
Comprendre clients, serveurs, outils, ressources et prompts MCP, ainsi que les contrôles de sécurité et de fiabilité encore nécessaires.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Dérive des modèles IA: détecter, diagnostiquer et agir
La dérive peut invalider le comportement attendu d’une IA en production. Apprenez à observer les résultats, diagnostiquer et intervenir.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Prompt injection : risques, exemples et défenses
La prompt injection survient lorsqu’une instruction non fiable modifie le comportement du modèle, surtout avec des données ou outils sensibles.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Retrieval-augmented generation : guide du système RAG
La génération augmentée par recherche fournit au modèle un contexte externe sélectionné pour répondre depuis des sources actuelles ou privées.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Tool calling en IA: schémas, droits et exécution sûre
Le tool calling permet au modèle de demander une opération structurée. Apprenez à valider, autoriser, exécuter et vérifier son effet réel.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Base de données vectorielle: embeddings, recherche et production
Une base vectorielle recherche les embeddings par similarité. Testez pertinence, filtres, latence et changements selon la vraie tâche de recherche.
Tony Kim Fondateur et CEO Lire le guide Orchestration des workflows : état et reprise
L’orchestration coordonne un travail multi-étapes entre systèmes, personnes et IA tout en préservant état, politique, visibilité et reprise.
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