Introduction aux LLM

Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.


Total de 6 articles disponibles. | Actuellement à la page 1 de 1.

Chapitre 17 — Menaces futures et défenses émergentes

Chapitre final de la série : agents autonomes, surfaces multimodales, identité synthétique et IA-contre-IA — puis un pont vers l'arc I–VII et le volume compagnon Physical AI.

2026-05-26

Chapitre 6 — Observabilité et traçage de l'IA

Sixième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite une requête utilisateur comme un arbre causal, non comme une entrée de journal, et montre ce qu'il faut tracer pour que l'arbre reste lisible.

2026-04-19

Chapitre 13 — Frameworks et intégration cloud

Treizième billet de la tournée du LLM Primer IV. Strands avec Bedrock, le patron de couche d'état AWS, le Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — et les trois formes d'intégration de production sur lesquelles les équipes convergent indépendamment.

2026-04-11

Chapitre 12 — Durcissement du protocole et défenses

Douzième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les quatre clusters de défenses — attestation cryptographique, discipline de scopes OAuth avec sessions bornées, sandboxing à l'exécution, et portes human-in-the-loop — se composent en une posture qui ne dépend pas du modèle qui se comporterait correctement sous conditions adversariales.

2026-04-10

Chapitre 8 — Topologies de déploiement architecturales

Huitième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les trois topologies de déploiement qui ont émergé dans l'écosystème MCP — agent réutilisable, pureté stricte, hybride — et les quatre contraintes contraignantes qui décident laquelle convient à quel projet.

2026-04-06

Chapitre 10 — Les frameworks d'évaluation de référence

Dixième billet de la tournée du LLM Primer III. Un guide de terrain des frameworks qui transforment la triade d'évaluation en quelque chose qu'une équipe peut faire tourner — RAGAS, TruLens, DeepEval d'un côté, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik de l'autre, et l'écart d'évaluation qu'aucun d'eux n'a encore comblé.

2026-03-27