AI, LLMs, and applied ML.
Notes de terrain d'un ingénieur senior sur l'IA, les LLMs, les agents et l'apprentissage automatique appliqué par Ercan Ermis.
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Claude Code en CI : laisser un agent réparer le build
Faire tourner un agent codeur en CI est facile. L'ingénierie réside dans les garde-fous : ce qu'il peut toucher, quand il s'arrête, qui relit ses propositions.
Agents on Call, partie 2. Les fondations : Terraform avant les tokens
Avant tout token Bedrock : le compte ops-tooling, les deux rôles IAM des spokes, l'accès aux modèles et le choix du profil d'inférence, tout en Terraform.
La fenêtre de contexte n'est pas votre amie
Une fenêtre de contexte énorme ne remplace pas la recherche documentaire. Le rappel se dégrade avec la taille du prompt et le milieu du texte est survolé.
AWS Monthly (mai '26) : les agents reçoivent un portefeuille
Mai 2026 chez AWS : AgentCore Payments laisse les agents transiger, et l'Agent Toolkit for AWS plus un serveur MCP managé en GA durcissent la chaîne d'outils.
Agents on Call, partie 1. Le scénario : pourquoi une équipe ops recrute des agents
Un SaaS de taille moyenne croule sous l'astreinte et décide d'embaucher des agents. Partie 1 : le scénario, la stack et l'architecture Bedrock à construire.
Journaliser les prompts sans journaliser les PII
Les logs de prompts servent à déboguer un LLM, mais ne peuvent pas garder de PII brutes. Rédigez avec Comprehend avant stockage, fixez une rétention programmée.
Quand Haiku bat Opus : le bon dimensionnement de modèle sur Bedrock
Router chaque appel vers Opus par défaut fait exploser la facture. Répartissez par classe de tâche : Haiku pour la majorité mécanique, Opus en escalade.
Le RAG agentique, c'est surtout de la latence dont vous n'avez pas besoin
Le RAG agentique boucle sur des sauts de récupération, chacun un aller-retour modèle. Une bonne requête suffit souvent : réservez la boucle aux vrais cas.
Les évals avant les agents : on ne livre pas ce qu'on ne peut pas noter
Sans harnais d'évaluation, chaque changement d'agent est un test au feeling. Construisez le tableau de score avant l'agent, traitez le LLM-juge comme faillible.
Cache sémantique : deux questions différentes, une seule réponse
Un cache sémantique renvoie une réponse stockée à deux questions différentes. Il réduit coût et latence, mais un faux hit sert une réponse fausse en confiance.
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