Distinguer trois rôles de modèles selon leurs entrées, sorties et objectifs d’apprentissage, et comprendre pourquoi une architecture BERT ne garantit ni une capacité de recherche ni une capacité de décision.
Partir d’une métrique et d’une référence exacte pour comprendre comment HNSW et IVF réduisent les comparaisons et mesurer les voisins manqués.
Choisir ce qu'un assistant IA doit conserver et retrouver, sans confondre notes, résultats de recherche et autorité.
Transformer les documents en preuves traçables et comprendre les pertes liées au rappel, au classement et au contexte.