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.
Chapitre 9 — Intégrité du modèle et risques de la chaîne d'approvisionnement
Backdoors qui survivent à l'alignement, pickle contre safetensors, Sigstore et surveillance de dérive : mettre la chaîne d'approvisionnement du modèle à parité avec celle du logiciel.
2026-05-18
Chapitre 8 — Attaques adverses contre les modèles
De FGSM à TextFooler puis aux suffixes universels ; attaques boîte-noire contre les API et vol de modèle — la dette de recherche derrière l'injection de prompt.
2026-05-17
Chapitre 7 — Hallucinations et fiabilité
La fiabilité comme propriété de sécurité — pourquoi les modèles fabulent avec assurance, ce que la calibration corrige, et les architectures hybrides qui rendent la fiabilité ingénieriable.
2026-05-16
Chapitre 6 — Risques de la génération augmentée par récupération
Frontières de confiance dans le RAG, injection de documents malveillants, empoisonnement d'index et d'embeddings, et surveillance du chemin de récupération.
2026-05-15
LLM Primer VII — Introduction de la série et index
Introduction et index de la tournée chapitre par chapitre du LLM Primer VII : Sécurité de l'IA — le volume final de la série LLM Primer.
2026-05-09Chapitre 5 — Protocoles de transport et découverte
Cinquième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les trois transports que MCP soutient, la couche de découverte .well-known avec les Server Cards, et les soucis opérationnels ennuyeux — CORS, validation d'origine, mise en cache — qui décident si un serveur est un citoyen réseau coopératif ou une responsabilité.
2026-04-03