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Two stacks of four browser-page views represent an attacked page and its clean twin, with the injection present only in the attacked stack.
Recherche2 nov. 2026BrowseSafe++ : renforcer les défenses contre les injections de prompt en conditions réellesUn benchmark ouvert et deux détecteurs légers pour les agents de navigateur.
Woman seated on a sofa using a smartphone.
Actualités3 nov. 2026Computer pour l’e-commerce, conçu pour la croissance des marquesUtilisez Computer pour l’e-commerce afin d’analyser vos ventes Shopify, de créer des pages produits et de concevoir des campagnes publicitaires et d’e-mailing au service de votre croissance.
  1. Man pulling back curtain on horizon
    Idées1 nov. 2026Discours sur le savoir
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Actualités15 oct. 2026SPACE, la plateforme de bacs à sable de Computer, passe en open sourcePerplexity publie en open source SPACE, la plateforme de bacs à sable sur laquelle repose Computer, pour aider les développeurs à concevoir des agents d’IA autonomes plus sûrs
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Développeurs28 sept. 2026L'API Agent prend désormais en charge les agents réutilisablesLes équipes créent des agents réutilisables avec des Profiles, des Skills et des connecteurs gérés versionnés qu'elles peuvent partager entre applications.

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  1. Agents autonomes : définition et fonctionnementCe guide explique ce que sont les agents autonomes, comment ils planifient, utilisent des outils, mémorisent et vérifient leur travail, et comment on les utilise pour la recherche, les e-mails, les études et les achats.
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  4. Mémoire des agents IA : comment créer des agents IA dotés d’un contexte persistantCe guide explique ce qu’est la mémoire des agents IA, comment les mémoires de travail, épisodique, sémantique et procédurale fonctionnent ensemble, et comment créer et tester des agents qui s’améliorent grâce à un contexte persistant.
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  6. Comment affiner un LLM [et quand privilégier le RAG ou le prompting]Ce guide explique comment affiner un LLM étape par étape, compare le fine-tuning complet avec LoRA et QLoRA, et montre dans quels cas le prompting ou le RAG est le meilleur moyen d’améliorer les sorties d’un modèle.
  7. Les embeddings de texte expliqués : fonctionnement [+exemples]Ce guide explique ce que sont les embeddings de texte, comment ils transforment le texte en vecteurs qui en capturent le sens, et comment choisir, évaluer et appliquer des modèles d’embedding à la recherche, au RAG et à d’autres cas d’usage concrets.
  8. Une nouvelle certification FedRAMP ouvre Perplexity à davantage de flux de travail gouvernementauxGrâce à une nouvelle certification FedRAMP, les agences fédérales peuvent effectuer des recherches sur le web en temps réel avec Perplexity et obtenir des réponses sourcées.
  9. Implémentation RAG basique : tutoriel pas à pasCe tutoriel accessible aux débutants explique le fonctionnement d’une implémentation RAG basique, présente les bonnes pratiques et vous guide dans la construction d’un système RAG fonctionnel en ligne de commande avec Python, ChromaDB et les modèles d’embedding et de langage de Perplexity.
  10. Comment fonctionne une passerelle LLM ? Guide pratique pour les équipes d’ingénierieUne passerelle LLM est un proxy inverse qui achemine, authentifie, met en cache et journalise vos appels aux modèles. Ce guide suit le parcours d’une requête à travers une passerelle, présente les risques de sécurité et de fiabilité à anticiper, et compare les différentes options : développement en interne, auto-hébergement, service géré et passerelle d’API.