Écosystème IR 2025 (3/3) : Les 10 projets académiques qui préparent l'avenir

Cet article est la troisième et dernière partie d’une série sur l’écosystème des outils IR. Il explore 10 projets de recherche académique fondamentaux qui, bien que non utilisables directement, inspirent les innovations de demain en matière d’IA générative.

Série “Écosystème IR 2025” Partie 1 : Les 61 outils production-ready Partie 2 : Les 12 outils expérimentaux Partie 3 : Les 10 projets académiques qui préparent l’avenir

Regarder au-delà de l’horizon

Dans les articles précédents, nous avons exploré l’écosystème IR complet :

• Partie 1 : 61 outils production-ready (adoption immédiate)
• Partie 2 : 12 outils expérimentaux (risque calculé, future proche 1-3 ans)

Mais qu’en est-il du futur lointain (5-10 ans) ?

Cet article plonge dans les 10 projets de recherche académique qui façonnent les fondations techniques de l’IA de demain. Ce ne sont pas des outils à adopter aujourd’hui. Ce sont des concepts à comprendre pour anticiper les prochaines vagues d’innovation.

Pourquoi s’y intéresser ?

1. Anticiper les tendances : Les concepts académiques d’aujourd’hui deviennent les standards industriels de demain
2. Comprendre les fondations : Saisir le “pourquoi” derrière les outils actuels
3. Inspirer l’innovation : Identifier patterns réutilisables dans vos propres systèmes
4. Recruter/Former : Comprendre les compétences stratégiques futures

La distinction fondamentale

Avant de plonger, clarifions la différence avec les deux articles précédents.

Ces projets académiques ne sont pas “utilisables” au sens startup/entreprise. Ils sont des fondations techniques sur lesquelles se construisent les outils des articles précédents.

Les 10 projets académiques

Organisés par domaine de recherche.

1. Infrastructure ML : Compilation & Interopérabilité

Le problème : Les modèles ML doivent tourner sur des centaines de hardware différents (CPU, GPU, TPU, mobile, edge). Comment abstraire cette complexité ?

IREE (Intermediate Representation Execution Environment)

Statut : Open-source (LFAI Foundation, Google) Site : iree.dev Domaine : Compilateur ML multi-plateformes

Le concept : Compilateur basé sur MLIR qui transforme modèles ML en code optimisé pour n’importe quelle plateforme.

Approche IR :

TensorFlow/PyTorch Model
        ↓
IREE Compiler (MLIR-based)
        ↓
Unified Multi-Level IR
        ↓  ← Plusieurs niveaux d'abstraction
Target-specific Code
        ↓
CPU / GPU / TPU / Mobile / Edge

Ce qui est fondamental :

• Multi-Level IR (MLIR) : Pas une IR unique, mais plusieurs niveaux d’abstraction
• Hardware abstraction : Même modèle tourne partout (pas de réécriture)
• Optimisations cross-platform : Chaque niveau IR permet optimisations spécifiques

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Pattern MLIR = référence pour IR multi-niveaux
• Concept applicable au-delà du ML : UI generation (Schema → Semantic → Layout)
• Leçon : Une IR unique ne suffit pas. Les systèmes complexes nécessitent plusieurs niveaux d’abstraction.

Timeline adoption : Déjà en cours (TensorFlow Lite, PyTorch Mobile utilisent concepts similaires)

ONNX (Open Neural Network Exchange)

Statut : Production (Standard industriel) Site : onnx.ai Domaine : Format d’échange pour modèles deep learning

Le concept : IR standardisée pour représenter les réseaux neuronaux, permettant interopérabilité entre frameworks.

Approche IR :

PyTorch Model → Export ONNX → Import TensorFlow
         (Training)      ↑           (Inference)
                         IR
                   (Portable, standardisée)

Ce qui est fondamental :

• IR comme lingua franca : Langage commun entre systèmes hétérogènes
• Graphe de computation : Opérateurs standardisés (Conv2D, MatMul, etc.)
• Ecosystem : Runtime (ONNX Runtime), convertisseurs, visualisateurs

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Évite vendor lock-in (changement de framework sans refonte)
• Pattern applicable : IR agnostique du LLM (Claude, GPT, Gemini)
• Leçon : Une IR standardisée crée un écosystème et favorise l’innovation.

Exemple concret : SpecifyUI génère une IR SPEC (format standardisé) qui pourrait théoriquement être consommée par différents renderers (React, Vue, Angular).

Timeline adoption : Déjà adopté (Microsoft, Facebook, AWS utilisent ONNX)

2. Natural Language Generation : Template-Based IR

Le problème : Les LLMs hallucinent. Pour du contenu structuré répétitif, peut-on garantir déterminisme total ?

RosaeNLG

Statut : Open-source (Production) Site : rosaenlg.org Domaine : Natural Language Generation template-based

Le concept : Génération de texte via templates paramétrés (Pug-like), pas via LLMs.

Approche IR :

Structured Data (JSON)
        ↓
Pug-like Templates (IR)
   ← Déterministe, auditable
        ↓
NLG Engine
        ↓
Fluent Text (EN, FR, DE)

Ce qui est fondamental :

• Templates = IR déterministe : Même input → même output (toujours)
• Contrôle total : Pas d’hallucinations, règles linguistiques explicites
• Multilangue : Gestion genre, nombre, conjugaisons (règles grammaticales intégrées)

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Alternative LLM pour cas d’usage répétitifs (rapports automatisés, docs)
• Pattern applicable : Générateurs de code finaux doivent être déterministes (templates, pas LLMs)
• Leçon : Pour la phase finale (Code Generation), privilégier templates déterministes vs LLMs stochastiques.

Use case réel : Documentation automatisée, rapports financiers, descriptions produits e-commerce (milliers de SKUs).

Timeline adoption : Déjà utilisé en production (banques, assurances pour rapports réglementaires)

3. Architectures Cognitives : AGI & Knowledge Representation

Le problème : Comment construire une IA qui raisonne comme un humain ? Quelles représentations de connaissances ?

OpenCog

Statut : Recherche (AGI) Site : opencog.org Domaine : Architecture cognitive pour Artificial General Intelligence

Le concept : Architecture cognitive où tous les modules AI (NLP, vision, reasoning, learning) opèrent sur une IR partagée : l’AtomSpace.

Approche IR :

               AtomSpace (Graph-based Knowledge IR)
                           ↑     ↓
    ┌──────────┬───────────┼───────────┬──────────┐
    ↓          ↓           ↓           ↓          ↓
Reasoning   NLP       Learning    Pattern    Vision
Engine     Module    Algorithm   Recognition  Module

Ce qui est fondamental :

• AtomSpace : Base de connaissances en graphe (hypergraphe)
• IR multi-modale : Symboles, relations, concepts partagés entre tous modules
• Unified representation : Pas de silos, tous modules collaborent sur même IR

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Vision long-terme : Systèmes AI avec raisonnement général (pas spécialisés)
• Pattern applicable : IR partagée entre composants système (design, validation, rendering)
• Leçon : Une IR centrale unifiée permet collaboration entre modules hétérogènes.

Timeline adoption : 10-15 ans (AGI encore lointain, mais concepts applicables aujourd’hui)

NELL (Never-Ending Language Learner)

Statut : Recherche (Carnegie Mellon, actif depuis 2010) Site : ReadTheWeb (CMU) Domaine : Apprentissage continu de connaissances

Le concept : Système qui lit le web 24/7 depuis 2010 et accumule des faits structurés dans une knowledge base.

Approche IR :

Web Documents
      ↓
NLP Extraction
      ↓
Structured Facts (IR)
  cityLocatedInCountry(Paris, France)
  personBornIn(Einstein, Germany)
      ↓
KB (millions de triplets)
  ← IR accumulée = mémoire long-terme
      ↓
Amélioration lecture (boucle)

Ce qui est fondamental :

• Never-ending learning : Système actif 24/7 depuis 15 ans
• KB structurée : IR = base de faits (triplets RDF-like)
• Self-improving : KB accumulée améliore extraction (boucle vertueuse)

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Concept applicable : Systèmes qui apprennent continuellement de leur usage
• Pattern : IR library qui s’enrichit (patterns de formulaires, validations communes)
• Leçon : L’IR peut être dynamique, s’enrichissant avec l’expérience pour améliorer performances futures.

Exemple concret : Un générateur de formulaires qui accumule patterns validés dans une library (IR évolutive).

Timeline adoption : Concepts déjà appliqués (recommandation systems, knowledge graphs)

4. Program Synthesis : DSL & Code-as-IR

Le problème : Comment apprendre à générer du code efficacement ? Faut-il apprendre des abstractions réutilisables ?

DreamCoder

Statut : Recherche (MIT, PLDI 2021) Site : GitHub (MIT-CSAIL) Domaine : Inductive program synthesis

Le concept : Système qui apprend son propre langage de programmation (DSL) en découvrant primitives réutilisables.

Approche IR :

Programming Tasks (exemples)
        ↓
Wake-Sleep Learning
        ↓
Learned Library (DSL primitives)
        ↓  ← IR = Abstraction réutilisables
Compose primitives
        ↓
Solve new tasks

Ce qui est fondamental :

• DSL auto-construit : Le système invente son propre langage IR
• Library learning : Découvre patterns réutilisables (primitives)
• Compositional : Résout nouveaux problèmes en composant primitives

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Concept révolutionnaire : L’IA apprend ses propres abstractions
• Pattern applicable : Découvrir patterns métier automatiquement (pas hard-coded)
• Leçon : Les meilleures abstractions émergent de l’usage, pas de la conception a priori.

Exemple concret : Un système de génération de formulaires qui découvre automatiquement qu’un pattern “FormWithValidation” est réutilisable et l’ajoute à sa library.

Timeline adoption : 5-7 ans (recherche fondamentale, mais concepts inspirants)

Voyager (MineDojo)

Statut : Recherche (NVIDIA, 2023) Site : GitHub MineDojo/Voyager Domaine : Embodied AI agent (Minecraft)

Le concept : Agent qui explore Minecraft de manière autonome en apprenant des “skills” Python réutilisables.

Approche IR :

Minecraft Environment
        ↓
Explore + Feedback
        ↓
Generate Python Skill (LLM)
        ↓
Skill Library (IR)
   ↑ ← Code exécutable = IR comportementale
Plan Complex Tasks
        ↓
Autonomous Achievements

Ce qui est fondamental :

• Skill library : Code Python = IR de comportements
• Ever-growing : Library s’enrichit continuellement (pas statique)
• Compositional : Skills composées pour tâches complexes

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Pattern applicable : Bibliothèque de workflows réutilisables (automation)
• Concept : Code-as-IR (skills = primitives compositionnelles)
• Leçon : L’IR peut être du code exécutable directement, pas seulement des specs JSON.

Exemple concret : Zapier qui accumule “recipe library” de workflows communs réutilisables.

Timeline adoption : 3-5 ans (agents autonomes en pleine explosion)

5. Neuro-Symbolic AI : LLM + Logique Formelle

Le problème : Les LLMs hallucinent. La logique formelle est rigide. Comment combiner les deux ?

TIC (Translate–Infer–Compile)

Statut : Recherche (Intuit AI Research, 2024) Site : GitHub intuit-ai-research Domaine : Neuro-symbolic text-to-plan

Le concept : Pipeline en 3 phases qui sépare génération NL (LLM) de raisonnement (logique) et compilation (planificateur).

Approche IR :

User Request (NL)
        ↓
LLM Translation
        ↓
Logical IR (facts/goals)
        ↓  ← Structured intermediate spec
Logic Reasoner (infer implicit facts)
        ↓
Compiler
        ↓
PDDL Plan (symbolic planner)

Ce qui est fondamental :

• 3 phases séparées : Translate (neural) → Infer (symbolic) → Compile (deterministic)
• IR formelle : Logique first-order (vs JSON flou)
• Hybrid : LLM pour compréhension NL, logique pour raisonnement

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Résultats mesurés : Meilleure accuracy que end-to-end LLM planning
• Pattern applicable : Zod + LLM (constrained decoding) + Validation rules + Generator
• Leçon : Séparer responsabilités : LLM génère structure, logique valide/raffine, code génère.

Exemple concret : Architecture SpecifyUI (LLM → SPEC IR → Validation multi-niveaux → React code)

Timeline adoption : 2-3 ans (déjà inspirant les stacks actuelles Zod + Vercel AI SDK)

DeepProbLog

Statut : Open-source (KU Leuven) Site : GitHub ML-KULeuven/deepproblog Domaine : Neuro-symbolic AI (DL + logique probabiliste)

Le concept : Extension de ProbLog qui intègre réseaux neuronaux via “neural predicates”.

Approche IR :

        Neural Networks
              ↓ (probabilities)
        Neural Predicates
              ↓
    ProbLog IR (logic + probabilities)
              ↓
    Logical Inference Engine
              ↓
        Reasoning Results

Ce qui est fondamental :

• Hybrid IR : Logique symbolique (ProbLog clauses) + prédictions neuronales
• Neural predicates : Faits logiques backed by neural networks
• Best of both worlds : Reasoning (symbolic) + Learning (neural)

Pourquoi c’est important pour l’industrie :

• Vision : Combiner interpretability (logique) avec adaptabilité (neural)
• Pattern applicable : Règles métier (logique) + ML predictions (probabilités)
• Leçon : L’IR peut fusionner paradigmes hétérogènes (symbolic + neural).

Exemple concret : Système de validation formulaires où certaines règles sont hard-coded (logique) et d’autres apprises (ML).

Timeline adoption : 5-7 ans (neuro-symbolic encore niche, mais croissance rapide)

Concepts clés pour l’industrie

Au-delà des projets individuels, quels patterns extraire pour l’industrie ?

1. Multi-Level IR (Inspiré IREE, TIC)

Principe : Un système complexe nécessite plusieurs niveaux d’abstraction IR, pas une IR unique.

Application pratique :

Excel/CSV Input
      ↓
Level 1 IR : Schema Inference (tables, columns, types)
      ↓
Level 2 IR : Semantic Enrichment (relations, validations)
      ↓
Level 3 IR : UI Specification (layout, components)
      ↓
React Code

Bénéfices :

• Chaque niveau permet optimisations spécifiques
• Séparation des préoccupations (concerns)
• Debuggabilité (problème isolé à un niveau)

Utilisé par : IREE (ML compilation), TIC (text-to-plan), SpecifyUI (UI generation)

2. Neuro-Symbolic Hybrid (Inspiré TIC, DeepProbLog)

Principe : Combiner génération neuronale (LLM) avec validation symbolique (logique formelle).

Application pratique :

Prompt (User Intent)
      ↓
LLM génère IR (neural)
      ↓
Zod Schema validation (symbolic)
      ↓
Business rules validation (symbolic)
      ↓
Semantic coherence check (neural - optional)
      ↓
Validated IR

Bénéfices :

• LLM : Flexibilité, compréhension NL
• Logique : Garanties formelles, pas d’hallucinations
• Meilleur des deux mondes

Stack actuelle : Zod + Vercel AI SDK (constrained decoding) = neuro-symbolic light

3. Self-Improving IR (Inspiré NELL, Voyager, DreamCoder)

Principe : L’IR n’est pas statique. Elle s’enrichit avec l’usage, créant une boucle d’amélioration.

Application pratique :

User generates forms
      ↓
System detects patterns
      ↓
Adds to IR Library
  (FormWithValidation, TableWithPagination)
      ↓
Suggests patterns for new forms
      ↓
Accuracy improves with usage

Bénéfices :

• Système devient meilleur avec le temps
• Pas de maintenance manuelle (émergence)
• Knowledge accumulation

Future : Systèmes de génération qui apprennent de leurs utilisateurs (pas hard-coded)

4. IR comme Lingua Franca (Inspiré ONNX, IREE)

Principe : IR standardisée permet interopérabilité et évite vendor lock-in.

Application pratique :

IR Zod-based (standardisée)
        ↑
Générateurs multiples:
  - Claude (Anthropic)
  - GPT-4 (OpenAI)
  - Gemini (Google)
        ↓
Même IR → Changement LLM sans refonte

Bénéfices :

• Pas de vendor lock-in
• Compétition entre providers (baisse coûts)
• Ecosystem tools (validators, visualizers, converters)

Déjà appliqué : Vercel AI SDK (abstraction LLM providers)

5. Template-Based Determinism (Inspiré RosaeNLG)

Principe : Pour génération finale (code, documents), privilégier templates déterministes vs LLMs.

Application pratique :

IR validée
      ↓
Template Engine (Jinja2, Handlebars)
  ← Déterministe, auditable
      ↓
React Components
      ↓
Même IR → Toujours même code (déterministe)

Bénéfices :

• 100% déterministe (pas de surprises)
• Auditable (git diff lisible)
• Performance (pas d’appels LLM)

Anti-pattern : Utiliser LLM pour générer code final (Article 4, Couche 4)

Timeline : De la recherche à la production

Pattern observable : ~5-7 ans entre publication académique et adoption industrielle mainstream.

2010-2015 : Fondations

Recherche :

• NELL (2010) : Knowledge base accumulation
• OpenCog : Cognitive architectures

Concepts : Knowledge graphs, reasoning

Adoption industrielle : Google Knowledge Graph (2012), Facebook Graph Search

2015-2020 : Standardisation & Infrastructure

Recherche :

• ONNX (2017) : IR standardisée ML
• IREE : MLIR-based compilation
• DreamCoder (2020) : Program synthesis

Concepts : Interoperability, multi-level IR, learned abstractions

Adoption industrielle : ONNX Runtime (Microsoft, 2018), TensorFlow Lite

2020-2023 : Neuro-Symbolic Renaissance

Recherche :

• Voyager (2023) : Embodied agents avec skill library
• TIC (2024) : Neuro-symbolic planning
• DeepProbLog : Logic + neural networks

Concepts : Hybrid neuro-symbolic, autonomous agents, compositional skills

Adoption industrielle : GitHub Copilot (2021), ChatGPT plugins (2023), Auto-GPT (2023)

2023-2025 : Structured Outputs & Constrained Decoding

Recherche : Constrained decoding, grammar-guided generation

Concepts : 100% conformité outputs LLM

Adoption industrielle :

• Anthropic structured outputs (2024)
• OpenAI JSON mode (2023)
• Vercel AI SDK (2024)
• SpecifyUI : IR SPEC de type structured (2024)

Observation : Le gap recherche → industrie se réduit (2-3 ans maintenant vs 5-7 ans avant).

2025-2030 : Prédictions

Recherche actuelle qui deviendra mainstream :

• Self-improving systems (NELL-like)
• Multi-agent collaboration
• Learned DSLs (DreamCoder-like)
• Advanced neuro-symbolic (TIC, DeepProbLog)

Adoption industrielle prédite :

• Agents autonomes production-ready (2026-2027)
• DSL libraries auto-générées (2027-2028)
• Neuro-symbolic enterprise apps (2028-2030)

Implications pour l’industrie

Pour les entreprises tech

Court-terme (1-2 ans) :

• Adopter structured outputs (Zod + Vercel AI SDK)
• Architecture multi-niveaux (Schema → Semantic → UI)
• Templates déterministes pour génération finale

Moyen-terme (3-5 ans) :

• Préparer agents autonomes (architecture multi-agents)
• Implémenter self-improving IR (pattern libraries)
• Explorer neuro-symbolic (validation hybride)

Long-terme (5-10 ans) :

• DSLs métier auto-appris (DreamCoder-like)
• AGI-inspired architectures (unified IR multi-modale)
• Systèmes cognitifs (reasoning + learning + planning)

Pour les startups

Opportunité : Appliquer concepts académiques avant la concurrence

Exemples concrets :

• v0 (Vercel) : Applique multi-level IR (prompt → code React)
• Cursor : Applique context-aware editing (modification ciblée)
• Bolt.new : Applique génération holistic (fullstack one-shot)

Pattern : Identifier concept académique → Simplifier → Productiser → Scale

Domains prometteurs :

• Neuro-symbolic validation (TIC concepts)
• Self-improving workflows (NELL concepts)
• Skill libraries automation (Voyager concepts)

Pour les chercheurs & éducateurs

Combler le gap académie-industrie :

1. Publications accessibles : Blogs, talks, GitHub avec exemples concrets
2. Open-source : Projets avec documentation industrielle (pas juste papers)
3. Collaborations : Labs + startups (transfert technologie accéléré)
4. Education : Cours sur IR, neuro-symbolic, agents (compétences demain)

Exemple success : DeepMind → Publications + Code → Adoption (AlphaFold, RETRO)

Conclusion de la série complète

Nous avons parcouru l’écosystème IR complet en 3 articles :

Partie 1 : Production-Ready (61 outils)

• Message : Écosystème mature, prêt pour adoption immédiate
• Pour qui : Tous (startups, entreprises, agences)
• ROI : Mesurable aujourd’hui

Partie 2 : Expérimental (12 outils)

• Message : Innovation de rupture, risque calculé
• Pour qui : Early adopters, équipes R&D
• ROI : Potentiel demain (1-3 ans)

Partie 3 : Recherche Académique (10 projets)

• Message : Fondations techniques, concepts inspirants
• Pour qui : Veille long-terme, innovateurs
• ROI : Concepts pour après-demain (5-10 ans)

Le message final : L’approche IR n’est plus optionnelle

De l’article 1 à l’article 8, nous avons démontré que l’approche Représentation Intermédiaire (IR) est devenue le standard pour industrialiser l’IA générative.

Les preuves empiriques

Chiffres :

• ~35,9% de fiabilité (prompt engineering classique)
• → 100% de conformité (structured outputs + IR)

Écosystème :

• 77+ outils et projets documentés
• 61 production-ready, 12 expérimentaux, 10 académiques
• 25 catégories fonctionnelles couvertes

Adoption :

• v0, Cursor, Gamma : Millions d’utilisateurs
• SpecifyUI : Résultats mesurés (10x itérations plus rapides)
• Vercel AI SDK, Anthropic, OpenAI : Structured outputs natifs

Les patterns validés

Architecture en couches (Article 4) :

1. Schéma métier (Zod)
2. Génération IR (LLM + constrained decoding)
3. Validation multi-niveaux
4. Génération code (templates déterministes)
5. Evaluation flywheel

Concepts académiques applicables (Article 8) :

• Multi-level IR (IREE)
• Neuro-symbolic hybrid (TIC, DeepProbLog)
• Self-improving IR (NELL, Voyager)
• IR comme lingua franca (ONNX)
• Template-based determinism (RosaeNLG)

L’avenir : De l’IR statique à l’IR vivante

Aujourd’hui : IR = spec JSON statique générée une fois

Demain : IR = système vivant qui :

• S’enrichit avec l’usage (patterns library - NELL)
• Apprend ses propres abstractions (DSL auto-généré - DreamCoder)
• Collabore avec humains (human-in-the-loop - Pythagora)
• Raisonne symboliquement (neuro-symbolic - TIC)

Après-demain : IR = fondation cognitive (AGI-inspired - OpenCog)

Le choix stratégique pour chaque profil

Startup early-stage :

• Partie 1 : Adopter 3-5 outils production (v0, Cursor, Notion AI)
• Partie 2 : Tester 1 outil expérimental (Replit Agent, GPT Engineer)
• Partie 3 : Veille concepts (multi-level IR, neuro-symbolic)

Scale-up (50-200 personnes) :

• Partie 1 : Stack complète production (8-10 outils)
• Partie 2 : Lab R&D dédié (2-3 personnes), POCs trimestriels
• Partie 3 : Veille active, collaborations académiques

Enterprise (500+ personnes) :

• Partie 1 : Industrialisation complète, centre d’excellence IA
• Partie 2 : Innovation lab, sandbox isolé, gouvernance stricte
• Partie 3 : Partenariats universités, publications, brevets

La seule question qui compte

Il ne s’agit plus de savoir si adopter l’approche IR.

La question est : Quel niveau de maturité choisir selon votre contexte ?

• Production-ready (Partie 1) : Stabilité, ROI immédiat
• Expérimental (Partie 2) : Innovation, risque calculé
• Académique (Partie 3) : Vision long-terme, veille stratégique

L’IA générative n’est plus magique. C’est de l’ingénierie.

Et comme toute ingénierie, elle repose sur des fondations solides : les Représentations Intermédiaires.

Récapitulatif de la série “Écosystème IR 2025” :

1. Panorama de l’écosystème - Les 61 outils production-ready
2. Outils expérimentaux - 12 prototypes prometteurs qui façonnent l’avenir
3. Projets académiques - Les 10 fondations techniques qui préparent l’IA de demain

⬅️ Partie 2 : Les 12 outils expérimentaux

Articles liés : Découvrez comment mettre en œuvre une architecture IA fiable avec la série “De l’Idée au Code”.

Ressources pour aller plus loin

Papers académiques

• IREE : https://iree.dev/
• ONNX : https://onnx.ai/
• DreamCoder : PLDI 2021 paper (MIT)
• Voyager : MineDojo GitHub
• TIC : Intuit AI Research 2024

Documentation IR

• SpecifyUI research paper
• MCP server ir-docs (documentation complète sur les principes IR)
• OUTILS-IR-SYNTHESE-2024-2025.md (77 outils documentés)

Communautés

• GitHub : Repos open-source (Auto-GPT, Aider, etc.)
• Discord : Vercel AI SDK, LangChain
• Twitter/X : #AIEngineering, #StructuredOutputs

Merci d’avoir suivi cette série de 8 articles.

De la théorie (articles 1-4) à la pratique (article 5) jusqu’à l’écosystème complet (articles 6-8), nous avons couvert l’intégralité du paysage IR en 2025.

L’IA fiable en production n’est pas un rêve. C’est une réalité que vous pouvez construire dès aujourd’hui.

Fabien Canu - Architecte IA & Créateur de KFORMS-IR