OpenAI a publié un guide de prompting destiné aux designers front-end pour obtenir de meilleurs résultats avec GPT-5.4 lors de la création de sites web et d'applications. Ce guide explique notamment comment éviter que le modèle produise des designs trop génériques.
Lors du GDC Festival of Gaming 2026, l'IA générative était omniprésente côté outils et exposants : Tencent proposait un monde fantasy en pixel-art généré par IA, Razer démontrait un assistant QA automatisé, et Google DeepMind présentait des espaces de jeu générés par IA à guichet fermé. Pourtant, les développeurs de jeux interrogés restaient largement absents de cette tendance dans leurs propres productions. Un paradoxe frappant : l'IA envahit l'industrie du jeu vidéo sans encore s'imposer dans les jeux eux-mêmes.
Le déploiement de modèles ML en production nécessite des stratégies contrôlées pour éviter les risques liés aux écarts entre environnements de test et de production. Quatre approches majeures existent : l'A/B testing (partage du trafic entre deux modèles), le Canary testing (déploiement progressif à un sous-ensemble d'utilisateurs), l'Interleaved testing (mélange des résultats des deux modèles dans une même réponse) et le Shadow testing (exécution du nouveau modèle en parallèle sans impact utilisateur). Ces méthodes permettent d'évaluer les performances réelles d'un nouveau modèle tout en limitant l'impact potentiel sur l'expérience utilisateur.
Ce tutoriel présente la construction d'un système LLM conscient de l'incertitude, combinant estimation de confiance, auto-évaluation et recherche web automatique. Le pipeline en trois étapes génère d'abord une réponse avec un score de confiance, puis effectue une auto-critique, et déclenche automatiquement une recherche web en temps réel si la confiance est inférieure à 0,55. Le framework utilise GPT-4o-mini avec l'API OpenAI et la bibliothèque DuckDuckGo Search (ddgs) pour produire des réponses plus fiables et transparentes.
