Reprise du message précédent :

Ah ? Dans AI studio, le context windows est de 1.05M tokens et le max output réglé par défaut sur 65536. De combien sont-ils via API ? J'avais l'impression que les valeurs étaient identiques, pour ma part.
 

Qu'est-ce que "l'extraction de contenu" ?
Pas les boutons "copier" sur chaque message et au niveau de chaque balise code dans lesquelles on peut lui demander d'afficher des choses, je suppose ?
 
Un outil spécialisé doit certes être davantage adapté pour la tache pour laquelle il est spécifiquement fait, pas de question là-dessus.

Tiens, de manière marrante, un papier vient tout juste de sortir sur une technique pour réduire le nombre de tokens générés par le "reasoning" en 'prunant" en amont dès le début de la génération et en ne conservant que le meilleur.
Il y a du code open-source de fourni et c'est a priori utilisable sur n'importe quel modèle (je suppose que le code doit s’exécuter là où le modèle tourne, par contre). Il semblerait que ca améliore même les résultats  (je n'ai pas encore testé de mon coté)
 
=> Deep Think with Confidence - DeepConf: Scaling LLM Reasoning with Confidence, Not Just Compute

Ok Comme suggéré dans mon message précédent (sur Bourse), la date est bien injectée dans l'app Gemini Android, mais pas dans AI studio. Vérification à l'instant:

 
Je suppose que par API, la date retournée ne sera pas bonne (sans avoir essayé). En passant par mammouth, je ne sais pas si eux vont injecter la date dans le contexte ou non. Tu peux essayer pour voir (par curiosité, tu peux me donner le résultat, si tu essayes )
Note: Réponse supplémentaire dans l'app Gemini Android: "Je n'ai pas eu besoin d'effectuer une recherche sur internet pour te donner la date d'aujourd'hui. L'information est incluse dans les données que j'utilise pour fonctionner"

Est-ce qu'il y a des alternatives à notebooklm, pour interroger intelligemment une base de données de plusieurs dizaines de pdf de documentation aux formats très divers ? (les résumés audio/vidéo sont inutiles).
Pour des petites requêtes il me convient parfaitement mais dès que la question se complexifie il pédale dans la choucroute.

Oui, j'utilise https://docanalyzer.ai/

Sinon tu as déjà essayé avec ChatGPT Plus et/ou Gemini 2.5 ?

Edit : Sinon en local il y a localGPT (RAG) : https://github.com/PromtEngineer/localGPT
Edit : Je viens de voir qu'il y a enfin eu des mises à jour car ça avait stagné pendant plus de 6 mois et je pensais que le projet était mort (mais c'est pas le seul à proposer du RAG)...

Mistral a un equivalent aussi je crois

 
Merci, je vais regarder ton premier lien.
J'ai malheureusement pas la puissance de calcul pour faire tourner en local (pour le moment, peut être si je montre la proof of concept au chef...).
Par contre j'ai loupé qu'on pouvait donner à manger une bibliothèque de pdf à ChatGPT et Gemini ?

Ca m'étonnerait pour Gemini, pourquoi Google n'aurait pas fusionné les choses ?

En recherchant, les solutions alternatives de RAG hébergées qui ressortent sont: Contextual AI, Deepset Cloud, et LlamaCloud (je n'en ai testé aucune personnellement).
Si tes docs entrent dans 1M de tokens, tu peux toujours utiliser le contexte d'un Gemini 2.5 comme le suggère LibreArbitre.
Sinon, t'as plein de solutions locales de RAG comme LangChain, Haystack, Embedchain, RAGFlow, SimplyRetrieve, etc.
 
Tout récemment, je suis tombé sur le concept de "GraphRAG" où tu as des connections qui sont formées entre les élements. Ca permet ensuite d'avoir des choses "voisines" (plus ou moins lointaines, en fonction de ce que tu souhaites) de retournées en plus. Ca a l'air sympathique, même s'il semble que ca n'est pas forcément supérieur dans toutes les situations. Je ne suis pas allé plus loin pour l'instant, de mon coté. Un papier sur le sujet: https://arxiv.org/abs/2506.05690 - Comme tu mentionnes "interroger intelligemment", ca peut être un concept à explorer  

 
Gemini m'a clairement dit qu'il pouvait pas accéder à mon notebooklm même en version payante.

Je vais vous donner le contexte, je travaille dans le monde des antiquités et collections... Mettons que je travaille sur des "cartes pokémon" qui ont de la valeur.
J'ai une documentation pdf avec des catalogues de salles de ventes (christies, sotheby's...) qui décrivent des "cartes", leurs estimations, voire le résultat aux enchères.
 
Mon workflow avant :
1/ j'ai des alertes ebay/sites spécialisés sur des mots clés, et je consulte toutes les ventes aux enchères de "cartes pokémon"...  
2/Avec mon intelligence humaine je repère les cartes intéressantes avec l'aide de la doc (genre une "carte" qui n'est jamais passé aux enchères dans les 10 dernières années va m'allumer des étoiles dans les yeux)
3/ puis je définis mon prix d'achat avec le marché actuel et le marché passé avec ma documentation.
4/ J'achète
5/ Je reçois la "carte", je rédige ma présentation e-commerce à l'aide de photos et de ma doc.
 
 
Aujourd'hui, j'utilise l'IA que sur le point n°5 : une photo de la "carte", avec le prompt qui va bien, suffit à Gemini à me générer une fiche standart que je complète si besoin avec notebooklm (qui va me faire une synthèse de toutes les fiches des salles de ventes qui ont déjà eu la même carte en vente).
Mais j'aimerais utiliser L'IA sur les points 2 et 3, sachant que je ne travaille pas sur des objets aussi standardisés que des cartes pokémon (donc algo complexe).
Dans l'idéal une IA serait capable d'aller lire toutes mes alertes, comparer ça avec ma doc et me sortir la liste des objets intéressants à acheter selon mes critères avec le prix d'achat conseillé.
 

Faudrait pas plutôt chercher vers les solutions d'agents IA ?

Si c'est rien de confidentiel on peut passer en mp pour que je donne ça à manger à docAnalyzer (j'ai des crédits quasi illimités car j'avais soutenu cette startup à ses débuts), je pourrais te partager les résultats. Sinon c'est $6 pour max 500 pages de documents et $12 en illimité (max 10 Go de stockage), sachant que les documents sont interrogeables avec tous les LLM commerciaux (dont GPT-5 Thinking depuis quelques jours)...

Bein la solution que je vois pour l’instant c’est Zapier pour appeler les api de gmail, notebooklm, un llm…mais c’est déjà complexe pour moi et j’ai peur que les requêtes à notebooklm soient trop compliquées d’après les tests que j’ai fait.

Et ça lui prendra combien de temps à setup ça ? D'autant plus qu'il y a des SaaS qui existent, pour pas très cher, tout dépend du besoin...

Peut-être que je parle d'agents en ligne    
Type Manus, deepsite etc  
Pas beaucoup utilisé la chose, juste testé pour le moment.

Merci c’est sympa, mais je peux tester avec l’abo à 6$ (c’est le boulot qui paie )

Ta description parait un super exemple de solutions à proposer pour des fournisseurs de services dans le domaine (si tant est que tu sois prêt à payer).
Zapier ou équivalent doit pouvoir te permettre de réaliser les grandes lignes. Avec du temps et des efforts de ton coté. Ca restera un peu du bricolage.
Idéalement, tu voudrais sans doute une préselection automatique pour 2 + suggestion de prix pour 3, et que les enchères idoines soient placées au dernier moment pour 4.
 
Perso, je t'inviterais à regarder du coté de N8N. A voir si tu veux apprendre/faire toi-même ou si tu préfères/es prêt à déléguer.

En faisant lui-même, pas mal. S'il y arrive même, en étant honnête.
Mais une fois le tout correctement automatisé, combien de temps ca lui fera gagner ? + Combien de possibilité de "scaler" son activité ? Ce n'est pas un docAnalyzer ou un notebookLM qui va lui faire cela.
La solution semble effectivement plutôt du coté des "Agents", comme le mentionne Leamas. Ou éventuellement bricolage avec Zapier.

 
Pour l’instant je dois prouver au chef donc j’ai pas de budget là dessus pour payer un prestataire
Ça me plairait bien d’ajouter cette corde à mon arc.
Yep points 2 et 3, de passer de plusieurs centaines d’annonces aux 10 qui peuvent vraiment m’interesser.
Pour l’instant le point n°4 , je suis pas prêt psychologiquement à automatiser ça

D'un autre coté, si tu ne souhaites pas automatiser 4, ca simplifie tout de même vachement

Il veut pas monter un énième SaaS, il veut une solution à son problème

Ça parlait ici de paperless AI. J'ai donc testé ce soir, et je n'ai franchement pas été convaincu.

Le remplissage des Metadata (avec le prompt par défaut ) est très médiocre... Bien moins efficace que la reconnaissance auto de Paperless.
Et le chat avec le RAG me répond a côté de la plaque 2 fois sur 3.

Vous avez utilisé un prompt custom ?

bon le gpt5 thinking de perplexity me plante souvent dans l'ecriture de prog, il le termine pas , ça se passsera mieux si je vais voir ailleurs ?
 (et si pas cher le ailleurs )

Peut être ou pas
Si ton projet est trop gros, tu ne peux pas le couper?
Pour coder perplexity n'est pas le plus adéquat
Il y en a un sur lequel je peux t'inviter qui dépasse les contextes faible de perplexity

Faire du dev avec Perplexity c'est un usage détourné car il n'a jamais été pensé pour ça mais comme assistant de recherche documentaire...

+1
Et surtout les contextes sont très très faibles sur perplexity entre 32 et 64k de ce que j'ai pu voir

 
 
Les Français on a l'air bons en IA. Les meilleurs en Europe en tout cas, et parmi les meilleurs dans le monde:  le model Chocolatine de Jonathan Pacifico qui n'a que 14 milliards de paramètres est très bien classé parmi les meilleurs models (fine tuné à partir d'un simple Qwen Instruct, même pas un model de raisonnement comme  Qwen QwQ 32 milliards de paramètres ou Deepseek-ai).

Et tu es toi-même Jonathan Pacifico ou il te rémunère pour faire cette "promotion" ?
Source de l'assertion en gras ?
Que ne faut-il pas lire, tout de même. Le tout semble très "francais", oui

 
Merki, je suis finalement retourné sur gemini avec les morceaux de gpt , et ça se fait  

 
pour la petite maquette de depart c'est interressant parfois que pour le design, sonnet par exemple, niveau design c'est pas ça en tout cas ça l'a pas été dans mon dernier cas

Bonjour,
 
j'ai suivi une formation il y a un an et j'ai récupéré les slides (environ 250).
J'aimerais un outil qui me génère une présentation synthétique à partir des slides, enrichie si possible d'informations complémentaires pertinentes.
 
Comment procéder? Je possède une licence Perplexity Pro.
 
Merci

Teste notebookLM, et pour des informations complémentaires tu peux choisir d'importer d'autres sources et il va t'en trouver sur le web.

 
Du tout, jamais rencontré.
 

 
https://huggingface.co/spaces/fr-go [...] board_fr#/
 
 
 

Pour info, après des 10 aine de milliers de lignes de code générées par chacun, je peux vous faire un classement de performance des outils de codage / vibe coding CLI :
 
Gemini CLI avec 2.5 flash < Qwen code avec Qwen coder plus < Gemini CLI avec 2.5 Pro < outils utilisant Claude 4 Sonnet < Codex CLI sur GPT5
 
Si la performance et la rapidité de Qwen Coder ne chutait pas après 10% de consommation de context window je l'aurais mis au dessus de 2.5 Pro

Et d'ailleurs, j'ai encore croisé un dev (à un évènnement web) qui disait que l'IA ce n'était pas bien pour le code car ça perd les pédales dès que les fichiers sont longs ou que la base de code fait plus de 3 fichiers.
 
Avec un associé on a monté un outil 100% en utilisant les agent de codage CLI. Base de code : 190 000 lignes. Incluant les dep publiques, 4 millions.
Pour l'instant, l'intégralité des demandes que j'ai fait ont été réalisées, dont au moins 50% en one shot sans aucun bug via Codex GPT5.
 
A bon entendeur...

Vous faites une confiance aveugle à ce que les AI codent (je veux dire au niveau sécurité)? Je n'y connais rien mais c'est impossible qu'une IA code de façon générique une backdoor ou un truc du genre? Sur des centaines de milliers de lignes si tout le monde se dit "je clique sur ok et ça marche" sans savoir ce qu'il y a derrière ça m'inquièterais un peu

bah tu relis, si t'es pas dev tu vas forcément faire un peu de la merde

Si tu utilises de bons modèles, le code est très souvent aussi bon voire largement meilleur que celui qu'un humain produit, même les devs se disant senior.
Pratiqueemnt aucun dev ne le reconnaitra mais crois moi ça tire la tronche quand tu demandes à une IA un audit de perf et de logique sur une codebase existante
 
Par contre l'IA répond à ton besoin. Si tu demande du rapide ça va faire du rapide et donc du pas forcément sécurisé.
 
Par exemple : "fais moi une page php pour xxx" n'a rien à voir avec "j'ai besoin d'une page php prête à être utilisée en production avec toutes les précautions de sécurité et de performance blabla"
Evidemment c'est très simplifié pour imager mais le principe est là.
 

Tu fais relire le code par une autre IA