Sorting email and tickets with AI: when a small model beats GPT
How to design categories an AI can apply, when a small fine-tuned model beats a frontier model, how to route what it is unsure about, and what sorting a thousand emails costs.
Lire →BLOG
Notes de production.
Ce que j'apprends en livrant des agents, des plateformes et des campagnes, écrit tant que c'est encore vrai.
Voice AI agents for Greek businesses: latency, recognition and the law
What an AI phone agent can do for a Greek business, why a reply after 700 ms feels broken, the recognition gap for Greek, what a call costs and what the law requires.
Lire →What a large language model (LLM) is, and what it cannot do
How large language models work in plain terms, why Greek text costs about twice the tokens of English, what LLMs do well, and the five things they cannot do reliably.
Lire →myDATA and e-invoicing in Greece: what AI can automate in the books
B2B e-invoicing became mandatory for every Greek business in October 2026. What that means for myDATA, where mismatches come from, and what an AI reconciliation agent can do safely.
Lire →From scanned invoice to validated record: AI document processing that holds up
How AI reads invoices and forms, why validation matters more than the model, which confidence signals work, what a page costs, and what e-invoicing changes in Greece.
Lire →RAG explained: how to make AI answer from your own documents
How retrieval-augmented generation works step by step, when RAG is the wrong tool, what breaks it most often, why Greek needs different chunk sizes, and how to test that it works.
Lire →AI use cases for small businesses: where AI pays back first
Where AI pays back first in a small business, department by department: sales, support, accounting, operations, HR and legal, with what stays human and how to pick a first project.
Lire →What an AI agent costs to run: tokens, caching and failed runs
What goes into an AI agent's running cost, what one task cost on a real benchmark (about one cent), how much prompt caching saves, and how to estimate your own agent's cost before building it.
Lire →Jev and structured outputs: when AI should choose, not write
Most business AI tasks are decisions, not text. How structured outputs and decision models like Jev work, what the first independent tests found, and how to design a decision AI can take safely.
Lire →AI customer support for an e-shop: what a chatbot should and should not handle
What an AI chatbot can answer for an online shop, why the connection to orders matters more than the bot, what Klarna and Air Canada teach, and what the law requires.
Lire →Choosing an AI agency or AI partner: the questions that expose a weak vendor
Ten questions to ask any AI agency before you sign: which model and why, how they test, what the agent may do alone, what Greek costs, and who owns the result.
Lire →Agentic AI explained: what it is and what it changes for a business
Agentic AI chooses its own next step: it calls tools, checks the result and retries. How AI agents work, how they differ from chatbots and automation, and when one is worth building.
Lire →Quand il NE faut PAS construire un agent IA
Je construis des agents pour vivre, et c'est exactement pour ça que je refuse la moitié des projets d'agent qui m'arrivent. Les quatre cas où l'agent est la mauvaise réponse, et quoi faire à la place.
Lire →Jev use cases: where a decision model fits in a business, and where it fails
A six-point fit test for decision models like Jev, the business tasks where they work, the ones to keep in code, the patterns that make them safe, and what the terms forbid.
Lire →Jev vs LLMs: what the first evaluations show on accuracy, cost and speed
How Jev compares with large language models on accuracy, cost and speed: the vendor's workflow test, two independent papers, what survives a real system, and when to use both.
Lire →Ce que les grands jeux-concours nationaux apprennent sur les pics de trafic
Un spot TV passe et votre site tranquille encaisse un mois de trafic en vingt minutes. La technique des campagnes pour des marques comme OPAP et Coca-Cola m'a appris des leçons que toute boutique en ligne devrait voler.
chez digitall en tant que Web Developer Lire →RGPD sans drame : concevoir la conformité dès le départ au lieu de la visser après coup
La conformité vissée après l'arrivée du courrier coûte cher et fait moche. Prévue dès le premier jour, elle est presque gratuite, et elle améliore le produit. Le point de vue du constructeur, pas celui de l'avocat.
Lire →Lighthouse 96-100 : ce qui fait gagner de la vitesse, et ce qui relève du mythe
Les projets que je maintiens tiennent 96-100. On n'y arrive pas avec une astuce, mais avec un budget de poids, de la discipline sur les images et un refus de la soupe de scripts. Ce qui a compté, et ce qui n'a rien changé.
Lire →Pourquoi votre beau site ne rapporte rien, et le chiffre qui le répare
La spécialité du secteur : des sites qui récoltent des compliments et perdent de l'argent. Le remède, c'est de décider, avant tout design, quel chiffre unique le projet doit faire bouger.
Lire →Les trois chiffres qu'un dirigeant doit avoir sous les yeux à 8h
La plupart des tableaux de bord sont quarante graphiques que personne ne lit. Ceux qui survivent affichent trois chiffres que le dirigeant regarde avec son café. Comment trouver les vôtres, et pourquoi en avoir moins est un avantage.
Lire →Votre tableur est un ERP qui vous lâche en silence
Toute entreprise qui grandit tourne sur un tableur héroïque, jusqu'au jour où deux personnes l'ouvrent en même temps. Comment savoir qu'il est temps de passer à un vrai système, et ce que le sur-mesure achète vraiment.
Lire →Scripts ou agents : la différence qui décide si votre automatisation survit
Un script fait ce qu'on lui a dit, ou il meurt. Un agent regarde ce qui revient et décide. Savoir lequel des deux il faut à votre processus vaut de l'argent, dans les deux sens.
Lire →Ce que fait un agent IA à 3h du matin, et pourquoi les démos ne le montrent jamais
Toutes les démos d'agent montrent le scénario idéal. La production commence là où la démo s'arrête : timeouts, données corrompues, personne devant l'écran. Voilà ce qu'il faut pour y survivre.
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