GPT-5.2 est sorti, et maintenant votre équipe souhaite un Agent de Connaissance Approfondie capable de fouiller dans des documents internes — les informations sensibles dont personne ne parle publiquement.

Et la prochaine chose que vous savez ? Vous êtes submergé par des stratégies de découpage, des pipelines de récupération, des vectordb, et une cinquantaine d’approches de recherche qui prétendent toutes être « la meilleure ».

Vous voulez quelque chose déployé d’ici vendredi ? Voici la vérité brutale : évitez les détours. Choisissez un stockage vectoriel qui fonctionne réellement avec votre stack. Testez une méthode de découpage — n’optimisez pas prématurément. Construisez d’abord un flux de récupération de base, puis itérez.

La plupart des équipes perdent des semaines à débattre de l’architecture. Celles qui livrent ? Elles prototypent rapidement, mesurent ce qui ne fonctionne pas, puis corrigent. C’est le plan d’action.