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Ce qui se passe chez K-AI

Événements, partenariats, prises de parole — K-AI dans l’écosystème IA français et européen.

Filtrer par : Toutes PartenariatÉvénementPresseProduit 22 articles
RAGOps : la moitié « données » que personne n'opère — SLI, SLO et control plane pour la santé de votre corpus
Pressejuin 2026

RAGOps : la moitié « données » que personne n'opère — SLI, SLO et control plane pour la santé de votre corpus

Le RAGOps inclut la gestion continue du corpus. Un an après le papier fondateur, personne ne l'opérationnalise. Voici les SLI du corpus en production.

IA agentique sans fondations documentaires : pourquoi 64 % des entreprises construisent sur du sable
Pressejuin 2026

IA agentique sans fondations documentaires : pourquoi 64 % des entreprises construisent sur du sable

Hyland GA son Context Engine, Semarchy chiffre le MDM gap. Personne ne nomme la couche d'amont : le corpus documentaire.

K-AI à VivaTech 2026 — rendez-vous à Paris, 17-19 juin (avec TotalEnergies)
Événementjuin 2026

K-AI à VivaTech 2026 — rendez-vous à Paris, 17-19 juin (avec TotalEnergies)

Rendez-vous à VivaTech 2026 avec TotalEnergies — stands Hall 2 (2H08-001) et Hall 3D (3D37-010). Démos DKP en live les 17-19 juin.

AI Act 2 août 2026 : ce que le Digital Omnibus n'a pas reporté — et le plan corpus en 60 jours
Pressejuin 2026

AI Act 2 août 2026 : ce que le Digital Omnibus n'a pas reporté — et le plan corpus en 60 jours

Digital Omnibus a repoussé l'Annexe III à décembre 2027 — pas l'Article 50, pas l'Annexe IV des systèmes déjà en marché. Plan corpus 60 jours.

Context engineering done right : pourquoi ce paradigme post-RAG exige un corpus propre
Pressemai 2026

Context engineering done right : pourquoi ce paradigme post-RAG exige un corpus propre

Anthropic, Glean, LangChain, Pinecone, LlamaIndex ont posé la grammaire du context engineering. Tous travaillent en aval du corpus. Et personne ne le dit.

Le RAG ne résout pas l'hallucination, il la déplace : la contradiction inter-sources
Pressemai 2026

Le RAG ne résout pas l'hallucination, il la déplace : la contradiction inter-sources

Le RAG est le dogme 2026 du déploiement IA en entreprise. Pourtant la production échoue en série — et la cause #1 n'est ni l'embedding ni le LLM.

AI Readiness Assessment 2026 — le pillar « Corpus » que tous les frameworks oublient
Pressemai 2026

AI Readiness Assessment 2026 — le pillar « Corpus » que tous les frameworks oublient

Cinq frameworks AI Readiness 2026 — Cisco, Microsoft, Cloudera, Iris.ai, Atlan. Aucun n'érige le corpus en pillar autonome. Pourquoi ce vide coûte cher.

Knowledge Graph vs base vectorielle pour un RAG d'entreprise — commencez par le corpus
Pressemai 2026

Knowledge Graph vs base vectorielle pour un RAG d'entreprise — commencez par le corpus

Microsoft, Pinecone, Neo4j, Glean, Squirro, Writer ont publié leur guide « Knowledge Graph vs vector database ». Ce que ni le graph ni le vector ne corrigent.

AI Act côté métier : la checklist du Directeur Conformité en banque-assurance
Pressemai 2026

AI Act côté métier : la checklist du Directeur Conformité en banque-assurance

AI Act et Directeur Conformité en banque-assurance : 6 obligations concrètes à installer avant le 2 août 2026, et les arbitrages qui se jouent maintenant.

Copilot ne trouve pas vos documents SharePoint — et ce n'est pas la faute de Microsoft
Pressemai 2026

Copilot ne trouve pas vos documents SharePoint — et ce n'est pas la faute de Microsoft

Microsoft annonce 20 millions de paid seats Copilot. Les threads Q&A se multiplient sur la même plainte : Copilot ne retrouve pas les documents SharePoint.

Knowledge AI, Knowledge Management, DKP : démêler les 3 catégories avant de saboter votre projet IA
Pressemai 2026

Knowledge AI, Knowledge Management, DKP : démêler les 3 catégories avant de saboter votre projet IA

Trois mots qui sonnent pareil, trois catégories qui ne font pas le même métier. La grille de lecture qui sépare KM, Knowledge AI et DKP.

Auditer un corpus documentaire pour l'IA — la méthode K-AI en 6 axes
Pressemai 2026

Auditer un corpus documentaire pour l'IA — la méthode K-AI en 6 axes

Anomalies, conflits, doublons, obsolescence, traçabilité, fraîcheur : six axes mesurables que nous instruisons avant tout déploiement IA sérieux.