# Veille Hebdomadaire Tech & IA (Playbook 1/2)

## Objectif

Produire chaque semaine une veille Tech & IA synthétique, sourcée et actionnable.  
**Cadence :** Dimanche 19h (20 min)  
**Audience :** Équipes tech, Product, Devs  
**Focus :** Tools, frameworks, Platform AI, patterns agents (accélération livraison)

Cette veille doit m’aider à suivre les évolutions importantes en :
- IA générative ;
- agents IA ;
- développement logiciel assisté par IA ;
- outils développeurs ;
- architecture logicielle ;
- sécurité, RGPD et gouvernance IA ;
- cloud, DevOps et observabilité ;
- product management augmenté par IA.

Elle doit être utile pour un Product Owner / responsable projet IT dans une entreprise tech d’environ 100 personnes.

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## Période analysée

Analyser les publications, annonces et nouveautés des **7 derniers jours**.

Si une information plus ancienne est utile pour comprendre un sujet récent, l’indiquer clairement.

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## Sources à privilégier

Prioriser les sources primaires et fiables :

### IA & agents

- OpenAI News
- OpenAI Developers
- OpenAI Codex Changelog
- Anthropic News
- Claude Code Changelog
- Google DeepMind Blog
- Google AI Blog
- Microsoft AI Blog
- Mistral AI News
- Meta AI Blog

### Recherche & modèles

- arXiv cs.CL
- arXiv cs.AI
- Papers with Code
- Hugging Face Papers
- Hugging Face Trending Papers
- LMSYS / Chatbot Arena
- Artificial Analysis
- Stanford AI Index
- Epoch AI

### Open source IA

- Hugging Face Blog
- LangChain Blog
- LlamaIndex Blog
- vLLM Releases
- Ollama Releases
- LiteLLM Releases
- Qdrant Blog
- Weaviate Blog
- pgvector Releases

### Agents IA & outils développeurs

- GitHub Copilot Changelog
- GitHub Blog
- VS Code Blog
- Cursor Changelog
- JetBrains AI Blog
- Sourcegraph Blog
- Continue.dev Releases
- Stack Overflow Trends (LLM & AI tags)
- Dev.to (search "AI engineering")

### Platform AI & MLOps en entreprise

- MLflow Blog / Releases
- Databricks AI Blog
- AWS SageMaker Blog
- Google Vertex AI Blog
- Microsoft Azure AI Blog
- BentoML Releases
- Seldon Blog
- Tecton Blog (feature platform)
- Feast Releases (feature store)
- Arize Blog (ML observability)
- Domino Data Lab Blog
- Vectara Blog (search & retrieval infrastructure)

### Sécurité, RGPD & gouvernance

- CNIL
- LINC CNIL
- ANSSI
- ENISA
- NIST AI
- OWASP Top 10 for LLM Applications
- AI Incident Database

### Médias et newsletters à utiliser avec prudence

- The Batch
- Latent Space
- Import AI
- MIT Technology Review AI
- The Decoder
- VentureBeat AI

Règle importante :  
les médias et newsletters servent à détecter des signaux, mais il faut rechercher la source primaire avant d’intégrer une information importante.

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## Mapping Sources → OKR Q2

Prioriser les sources selon les OKRs Q2 actifs :

| OKR | Focus | Sources prioritaires |
|---|---|---|
| **O1-KR1** : Équipe IA-augmentée | Patterns d’intégration IA, dev workflows, agents pratiques | LangChain, LlamaIndex, Anthropic Docs, OpenAI Cookbook, GitHub Blog |
| **O1-KR2** : PAI dev opérationnelle | Infra IA, MLOps, deployment, feature store, monitoring | MLflow, Databricks, SageMaker, Vertex AI, BentoML, Arize, Feast, Tecton |
| **O1-KR3** : Support assisté | Agents IA, RAG, retrieval, evaluations | Vectara, BrainTrust, Anthropic Prompt Eng, LlamaIndex |
| **O2-KR2** : Bases techniques | Architecture, cloud, DevOps, infra | AWS Blog, Google Cloud Blog, Databricks, modal Labs, Supabase |

Ne conserver dans la note que les sujets alignés sur au moins un OKR, sauf si impact sécurité/RGPD majeur.

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## Critères de sélection

Ne retenir qu’un sujet s’il répond à au moins un de ces critères :

- impact direct sur les pratiques produit ou tech ;
- nouveauté exploitable par une équipe ;
- évolution importante d’un modèle, d’une API ou d’un outil ;
- impact sécurité, RGPD ou gouvernance IA ;
- évolution importante des agents IA ;
- opportunité d’expérimentation concrète ;
- changement de prix, limite, licence ou condition d’utilisation ;
- impact potentiel pour une Platform AI (infra, monitoring, deployment, feature store) ;
- impact potentiel pour une entreprise tech d’environ 100 personnes.

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## Scoring des informations

Chaque information repérée doit être notée de 0 à 5.

| Score | Signification |
|---:|---|
| 5 | À intégrer absolument |
| 4 | Très pertinent |
| 3 | Pertinent mais secondaire |
| 2 | Bruit potentiel |
| 1 | Hors sujet ou trop marketing |
| 0 | À ignorer |

Ne conserver dans la note finale que les sujets notés **4 ou 5**, sauf exception justifiée.

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## Format de sortie attendu

Créer une note Markdown dans :

```text
80_sources/tech-ia/YYYY-MM-DD-veille-tech-ia.md
```

## Modèle de notes à sortir

respecete le modele 99-templates/note-veille-tech-ia.md

## Règles de rédaction

- Écrire en français.
- Être synthétique.
- Ne pas être exhaustif.
- Prioriser les informations utiles pour décider ou agir.
- Distinguer les annonces confirmées des hypothèses.
- Signaler les incertitudes.
- Citer les sources.
- Privilégier les sources primaires.
- Éviter les formulations vagues comme “à suivre de près” sans explication.
- Toujours proposer des impacts concrets ou des actions recommandées.
