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Rejoignez-nous le 31 Mars chez eXalt pour une immersion totale dans l'IA ! 🚀

De la théorie à la pratique, nous explorerons les frontières du possible avec :

• Recherche : La gestion du contexte via les Recursive Language Models.

• Implémentation : Créer des Agents IA natifs sur Android avec le framework Koog.

Un grand merci à eXalt IT qui nous accueille et sponsorise cette soirée. On finit bien sûr par une session networking !

🕒 Agenda

• 18h30 : Accueil & Networking 👋

• 19h00 : Talk 1 : Recursive Language Models + Q&A

• 19h40 : Talk 2 : Koog - Intégrer nativement des Agents IA sur Android + Q&A

• 20h30 : Buffet & Échanges 🧀
  

🎤 Talk 1 : Recursive Language Models (RLMs) 🧠 [FR] 🇫🇷

Même les modèles les plus avancés comme GPT-5 souffrent de la « dégradation contextuelle » (context rot) : les performances s’effondrent dès que les entrées s’allongent et que les tâches gagnent en complexité.

Dans cette présentation, j'introduirai les Recursive Language Models (RLM), un nouveau paradigme d'inférence révolutionnaire qui permet aux LLM de traiter des volumes de données dépassant largement les limites de leur fenêtre contextuelle native. Inspirés des algorithmes « out-of-core » (hors mémoire vive), les RLM traitent le prompt comme un objet résidant dans un environnement externe — une boucle REPL Python. Le modèle écrit alors du code pour explorer, décomposer et s'auto-invoquer de manière récursive sur des segments gérables de l'entrée.

Les résultats sont impressionnants : les RLM gèrent des entrées jusqu'à deux ordres de grandeur supérieurs à la fenêtre contextuelle de base. Ils surpassent systématiquement l'inférence directe, la compression de contexte, les agents RAG (retrieval) et les agents de génération de code — souvent avec des écarts à deux chiffres — sur des tâches allant du « needle-in-a-haystack » (l’aiguille dans la botte de foin) au raisonnement par paires à complexité quadratique.

Plan de l'intervention

• Le problème de la dégradation contextuelle (context-rot)

• Le paradigme RLM : comment la récursion et un environnement d'exécution de code changent la donne

• Passage à l'échelle sur les tâches à long contexte

• Résultats clés : benchmarks, modèles de référence et domaines de prédilection des RLM

• Limites, questions ouvertes et perspectives de recherche

👤 Speaker : Sonny Mupfuni (AI Engineer & PyTorch Ambassador) 

🎤 Talk 2 : Koog : Intégrer nativement des Agents IA dans votre application Android 🤖📱 [FR]🇫🇷

Dans cette session, vous découvrirez les bases de Koog, le nouveau framework Kotlin open source permettant de créer facilement des agents d'IA directement sur la JVM.

Nous aborderons les points suivants :

• Comment configurer Koog pour l'intégrer dans un projet Android.

• Comment écrire un agent simple, exécuté une seule fois, qui communique avec une API tierce.

• Comment connecter l'agent à un modèle de langage (tel qu'OpenAI ou Google Gemini).

• Comment afficher les résultats dans une interface utilisateur Compose basique.

👤 Speaker : Loic Vyncke (Développeur Android Sénior, eXalt IT)

⚠️ Inscription obligatoire.

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