Orchestration data : reprendre vos pipelines sans doublons
Retries, backfill et idempotence : un guide d’orchestration data avec atelier Python pour reprendre un pipeline sans doubler ses résultats.
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LE JOURNAL NYMPHAR.AI
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Data. IA. Retours d’expérience.71 articles · Du plus récent au plus ancien
Data & IA
LLM observability : suivre la qualité, la latence et le coût
Reliez les étapes d’un workflow LLM, ses évaluations et ses coûts. Un guide avec atelier OpenTelemetry local pour diagnostiquer une réponse incorrecte.
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Apache Iceberg : faire évoluer le partitionnement dans Snowflake
Snowflake ouvre l’évolution du partitionnement Iceberg. Comprenez ses limites et testez le passage du mois au jour avec un atelier Python reproductible.
Miljan Stojiljkovic12 min
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Agents IA en entreprise : cadrer un pilote avec Adeo et Decathlon
Que retenir des stratégies agentiques d’Adeo et Decathlon ? Une méthode pour cadrer un pilote, ses données, ses droits et ses responsables, avec matrice à télécharger.
Miljan Stojiljkovic12 min
Data & IA
Annonces dbt : v2, State et les tests à faire avant migration
dbt v2 et State sont disponibles. Décryptage des annonces de septembre 2026, coûts, limites et atelier DuckDB pour tester la compilation SQL.
Miljan Stojiljkovic11 min
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Data contracts : un exemple concret pour éviter les ruptures de données
Comprendre les data contracts, leurs limites et leur intérêt pour une équipe data. Exemple YAML et atelier testé pour détecter une rupture de schéma.
Miljan Stojiljkovic11 min
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Golden dataset : évaluer une classification avant de changer de modèle
Construire un golden dataset pour la classification de texte : annotation, précision, rappel, abstention et coût. Atelier Python reproductible inclus.
Miljan Stojiljkovic11 min
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Claude Opus 5.5 : comment le tester sur vos tâches data
Claude Opus 5.5 : prix API, changements de migration et trois usages data. Un atelier SQL reproductible pour évaluer qualité, coût et temps de revue.
Miljan Stojiljkovic10 min
Data & IA
Organisation d’une équipe data : clarifier les responsabilités
Qui définit les règles, fiabilise les données et décide de leur usage ? Une méthode pour organiser une équipe data, avec fiche produit et matrice à télécharger.
Miljan Stojiljkovic10 min
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API vidéo IA : comparer Runway, Gemini et Higgsfield
Comment choisir une API de génération vidéo IA ? Comparez accès, coût par vidéo validée et intégration, avec un protocole de test et un outil Python.
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