Architecture | The .NET Blog

SDD Conference 2026

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000

SDD 2026 se déroule du 11 au 15 mai 2026 au Barbican Centre à Londres. La conférence principale de 3 jours va du mardi au jeudi, avec des workshops optionnels d’une journée le lundi et le vendredi.

Avec 78 sessions et 14 workshops, c’est l’une des conférences développeurs les plus denses en Europe.

Sujets

Pensée Architecturale
Code Fonctionnel en C# 13
Design Serverless
IA Sémantique
Azure Kubernetes Services
Stratégies Lean DevOps
The Model Context Protocol (MCP)
IA Agentique en .NET
Refactoring du Monolithe
Coder Plus Vite avec les LLMs
Cryptographie dans un Monde Post-Quantique
Développement Local First

Speakers

Un plateau de classe mondiale avec Kevlin Henney, Neal Ford, Sander Hoogendoorn, Andrew Clymer, Jacqui Read, Christian Weyer, Jeff Prosise, Jules May, Oliver Sturm et Raju Gandhi.

Billets et informations

98 % des participants de SDD 2025 ont évalué l’expérience globale comme bonne, très bonne ou excellente.

Créer une application de conférence IA avec la pile composable de .NET

Emiliano Montesdeoca — Wed, 06 May 2026 00:00:00 +0000

Ce post a été traduit automatiquement. Pour la version originale, cliquez ici.

Créer une application de conférence IA avec la pile composable de .NET — Microsoft a créé ConferencePulse, une application Blazor Server pour les sessions de conférence en direct, en combinant cinq bibliothèques d’extension .NET. Elle a été utilisée au MVP Summit.

Ce que fait ConferencePulse

ConferencePulse s’exécute pendant les sessions en direct et fournit : des sondages générés par l’IA à partir du contenu de la session, des questions-réponses du public avec un pipeline RAG puisant dans une base de connaissances en direct, des insights générés automatiquement et des résumés de sessions produits par plusieurs agents IA concurrents. La pile est .NET 10, Blazor Server, Aspire, répartie sur cinq projets : Web, Core, Ingestion, Agents, Mcp et AppHost.

Microsoft.Extensions.AI : une abstraction pour tout

IChatClient est l’abstraction unifiée — on la configure une fois et la même interface fonctionne pour Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic ou tout autre fournisseur. Six lignes pour obtenir un client entièrement configuré avec l’invocation de fonctions, le traçage OpenTelemetry et le middleware de journalisation :

services.AddChatClient(new AzureOpenAIClient(...).GetChatClient("gpt-4o"))
 .UseFunctionInvocation()
 .UseOpenTelemetry()
 .UseLogging();

Le même IChatClient est réutilisé plus tard pour l’étape d’enrichissement de l’ingestion de données — pas besoin d’un client séparé pour cela.

Pipeline DataIngestion

Le contenu de la session circule dans un pipeline : MarkdownReader → HeaderChunker (500 tokens, 50 tokens de chevauchement) → SummaryEnricher + KeywordEnricher → VectorStoreWriter (Qdrant). Les enrichisseurs utilisent le même IChatClient pour générer des résumés et extraire des mots-clés avant l’indexation. Les questions du public, les paires de questions-réponses et les résultats des sondages sont ingérés en temps réel au fur et à mesure de la session — la base de connaissances s’enrichit pendant la conférence.

VectorData : recherche indépendante du fournisseur

VectorStoreCollection.SearchAsync() fonctionne de la même manière que le magasin sous-jacent soit Qdrant ou Azure AI Search. La recherche hybride (vecteur + texte intégral) est prise en charge. Le pipeline RAG pour les questions-réponses du public interroge cette collection et récupère des extraits pertinents à transmettre comme contexte au client de chat.

MCP : contenu de session comme outils

Le contenu de la session est exposé via MCP afin que tout client compatible MCP puisse y accéder. Le serveur et le client sont tous deux implémentés — le serveur expose les connaissances de la session comme outils MCP, et le client permet d’appeler ces outils depuis le pipeline de l’agent.

Agent Framework : résumé multi-agents en parallèle

Le résumé de la session est généré par trois agents s’exécutant de manière concurrente — PollSummaryAgent, QuestionSummaryAgent et InsightSummaryAgent — puis fusionnés. Cela utilise le modèle de chat de groupe ou d’exécution parallèle de Microsoft Agent Framework. Chaque agent gère une préoccupation ; l’orchestrateur fusionne les sorties.

Le principe de conception

L’article soulève un point important : utiliser l’outil le plus simple qui convient. Les appels directs à IChatClient pour les tâches de génération simples. L’appel d’outil/fonction pour l’extraction de données structurées. Les agents complets uniquement quand on a besoin d’un raisonnement autonome en plusieurs étapes. La stratification des bibliothèques l’impose — on peut utiliser Microsoft.Extensions.AI sans inclure l’Agent Framework complet.

Consultez le post complet pour la structure complète du projet et les liens vers le code source.

Où votre Agent se Souvient-il des Choses ? Guide Pratique sur le Stockage de l'Historique de Chat

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

Ce post a été traduit automatiquement. Pour la version originale, cliquez ici.

Lors de la création d’un agent IA, vous consacrez la majeure partie de votre énergie au modèle, aux outils et aux prompts. La question de l’endroit où vit l’historique des conversations semble être un détail d’implémentation — mais c’est l’une des décisions architecturales les plus importantes que vous prendrez.

Elle détermine si les utilisateurs peuvent bifurquer des conversations, annuler des réponses, reprendre des sessions après un redémarrage, et si vos données quittent jamais votre infrastructure. L’équipe Agent Framework a publié une analyse approfondie.

Deux modèles fondamentaux

Géré par le service : le service IA stocke l’état de la conversation. Votre application tient une référence et le service inclut automatiquement l’historique pertinent dans chaque requête.

Géré par le client : votre application maintient l’historique complet et envoie les messages pertinents avec chaque requête. Le service est sans état. Vous contrôlez tout.

Comment Agent Framework abstrait cela

// C# — fonctionne pareil quel que soit le fournisseur
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();
var first = await agent.RunAsync("Je m'appelle Alice.", session);
var second = await agent.RunAsync("Quel est mon nom ?", session);

# Python
session = agent.create_session()
first = await agent.run("Je m'appelle Alice.", session=session)
second = await agent.run("Quel est mon nom ?", session=session)

Référence rapide des fournisseurs

Fournisseur	Stockage	Modèle	Compaction
OpenAI/Azure Chat Completions	Client	N/A	Vous
Foundry Agent Service	Service	Linéaire	Service
Responses API (défaut)	Service	Bifurquant	Service
Anthropic Claude, Ollama	Client	N/A	Vous

Comment choisir

Besoin de bifurcation ou « annuler » ? → Responses API géré par service
Besoin de souveraineté des données ? → Géré par client avec fournisseur base de données
Simple chatbot ? → Géré par service linéaire suffit

Lisez le post complet pour l’arbre de décision complet.