L'article explore comment rendre les sorties des modèles de langage (LLMs) utilisables par des algorithmes de traitement pour en tirer parti de manière automatique et industrielle. Il aborde les limites du prompt engineering classique et introduit la notion de grammaires formelles pour forcer les LLMs à générer des sorties structurées, comme du JSON, afin de garantir la cohérence et la validité des données extraites. L'article illustre ces concepts à travers un cas d'usage concret : l'analyse automatisée de CVs pour extraire des compétences spécifiques, en utilisant des outils comme Pydantic pour définir des schémas de données stricts
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Suite et fin de http://blog.ippon.fr/2025/02/10/maitriser-pytest-guide-complet-du-developpeur-python-1-3/ et http://blog.ippon.fr/2025/02/12/maitriser-pytest-guide-complet-du-developpeur-python-2-3/

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Une série de 3 articles sur pytest, le framework de test Python de référence

Suite et fin de https://makina-corpus.com/django/calculez-sur-gpu-avec-python-partie-2 et https://makina-corpus.com/data-science/calculez-sur-gpu-avec-python-partie-1

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Une librairie Python qui permet d'envoyer des notifications sur plein de plateformes différentes : SMS, mail, notification de bureau Linux, applications comme Slack, etc.

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