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 11 — Observabilité, journalisation et réponse aux incidents
Ce qu'il faut journaliser avec OpenTelemetry GenAI, détection composée signature-statistique-comportementale, et playbooks d'incident inspirés de NIST pour un système probabiliste.
2026-05-20
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
Chapitre 5 — Validation des entrées et filtrage des sorties
Étapes d'assainissement, prompting structuré, Llama Guard, red teaming avec Garak et PyRIT, et métriques de sécurité honnêtes qui survivent au trafic réel.
2026-05-14
Chapitre 2 — Modélisation des menaces pour les systèmes LLM
Les quatre questions de Shostack, STRIDE et PASTA contre les actifs LLM, MITRE ATLAS pour les adversaires — et le modèle de menace opérationnel dont chaque chapitre suivant se réclame.
2026-05-11
Chapitre 1 — Pourquoi la sécurité de l'IA est différente
Pourquoi la sécurité de l'IA n'est pas la sécurité traditionnelle avec un adjectif ML : le substrat a changé, les vulnérabilités ne sont plus des bugs, et l'attaque vise l'enveloppe comportementale.
2026-05-10
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.
2026-05-09
Chapitre 12 — Service désagrégé et Kubernetes
Douzième billet du LLM Primer VI. Séparer préremplissage et décodage sur des pools GPU distincts, transporter le cache KV, et exprimer la topologie par LeaderWorkerSet, Grove et KAI.
2026-05-04
Chapitre 11 — La couche plateforme et orchestration
Onzième billet du LLM Primer VI. Ray Serve, KServe, BentoML, Triton — le choix de plateforme comme adéquation avec la culture d'exploitation plutôt que comparatif de fonctionnalités.
2026-05-03
Chapitre 8 — Gestion nouvelle génération du cache KV
Huitième billet du LLM Primer VI. PagedAttention comme mémoire virtuelle pour le cache KV, les évictions H2O/InfiniGen, et le cache de préfixe comme levier de coût le plus rentable.
2026-04-30
Chapitre 7 — Stratégies de batching avancées
Septième billet du LLM Primer VI. Pourquoi le batching n'est pas une optimisation mais le mouvement porteur du décodage — et pourquoi le batch est un verbe et non un nom.
2026-04-29
Chapitre 4 — Silicium spécialisé et ASIC pour l'IA
Quatrième billet du LLM Primer VI. Groq LPU, AWS Inferentia2, TPU v5p/v6 et Intel Gaudi 3 — où les ASIC gagnent, où ils perdent, et comment la forme de la charge tranche.
2026-04-26
LLM Primer VI — Introduction de la série & index
Introduction à la tournée chapitre par chapitre du LLM Primer VI : Mettre à l'échelle les systèmes IA. L'inférence LLM traitée comme une discipline d'ingénierie où bande passante mémoire, ordonnancement et lignes de facture se rencontrent.
2026-04-22
Chapitre 7 — Sécurité et garde-fous LLM
Septième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui nomme le nouvel axe de sécurité introduit par les applications LLM — contrôler quelles instructions atteignent le modèle, d'où, avec quelle autorité — et construit la matrice de mitigation autour de lui.
2026-04-20
Chapitre 5 — Évaluer les applications LLM
Cinquième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui admet qu'assertEqual est mort pour les sorties LLM et reconstruit la discipline de test autour de juges ancrés, du Triangle RAG et des tests de trajectoire.
2026-04-18
Chapitre 4 — Agents IA et appel d'outils
Quatrième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite un agent comme un modèle de langage bouclé sur des outils dont les schémas, les couches de mémoire et le câblage multi-agents doivent être conçus avant de confier la boucle à quoi que ce soit de réel.
2026-04-17
Chapitre 3 — Génération augmentée par la récupération
Troisième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui parcourt le pipeline RAG de bout en bout et sépare la démo qui marche sur vos dix documents favoris du système qui survit au contact de votre corpus réel.
2026-04-16
Chapitre 2 — Modèles de base et ingénierie de prompt
Deuxième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite l'ingénierie de prompt comme de l'ingénierie — gabarits versionnés, délimiteurs défensifs, sorties structurées — au lieu d'un art jugé aux sensations.
2026-04-15
LLM Primer V — Introduction de la série et sommaire
Une tournée chapitre par chapitre de LLM Primer V — le volume qui traite l'ingénierie IA comme une discipline à part entière et parcourt les huit surfaces où cette discipline vit : modèles de base, prompts, récupération, agents, évaluations, observabilité, sécurité et service.
2026-04-13Chapitre 10 — Mémoire de tâche à long horizon
Dixième billet de la tournée du LLM Primer IV. Mémoire à court terme par fenêtres et scratchpads ReAct, mémoire à long terme par vecteurs épisodiques et stores sémantiques, et les techniques de compaction qui maintiennent un agent productif sur des heures et des jours.
2026-04-08Chapitre 9 — Gérer le budget d'attention
Neuvième billet de la tournée du LLM Primer IV. Context rot, la falaise du « lost-in-the-middle », tool-loadout rot, et les trois réponses architecturales — MCP, RAG, affinage — à la question de savoir où la connaissance manquante du modèle appartient vraiment.
2026-04-07Chapitre 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.
2026-04-06LLM Primer IV — Introduction de la série et index
Lancement de la tournée chapitre par chapitre du Livre IV de la série LLM Primer — Concevoir la cognition de l'IA avec MCP. Pourquoi les agents ont besoin d'une couche protocolaire pour dépasser le stade de la démo, à qui ce livre s'adresse, et le calendrier des quatorze billets qui suivent, du 30 mars au 12 avril.
2026-03-29Chapitre 11 — Mises à jour continues et optimisation du pipeline
Onzième et dernier billet de la tournée du LLM Primer III. CDC et indexation incrémentale gardent le corpus frais, cache sémantique et tiering de modèles maintiennent la latence basse, et une boucle de feedback en quatre étapes ferme l'écart entre ce que la production dit à l'équipe et ce que l'équipe change effectivement — plus un pont vers le Volume IV sur le Model Context Protocol.
2026-03-28Chapitre 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.
2026-03-27Chapitre 9 — La triade d'évaluation RAG
Neuvième billet de la tournée du LLM Primer III. Un système RAG peut échouer à trois endroits différents et les échecs paraissent identiques vus de l'extérieur — la triade d'évaluation Pertinence du Contexte, Fidélité, et Pertinence de la Réponse est le petit vocabulaire qui empêche de corriger un bug en mesurant un autre.
2026-03-26Chapitre 8 — Anonymisation des données dans la chaîne RAG
Huitième billet de la tournée du LLM Primer III. Anonymisation pré-génération contre post-génération, les trois familles de techniques — masquage, remplacement synthétique, confidentialité différentielle — et le compromis utilité-confidentialité qui détermine si le système reste utile.
2026-03-25Chapitre 7 — Implémenter le contrôle d'accès
Septième billet de la tournée du LLM Primer III. ACL au niveau document comme fondation, RBAC avec les étiquettes de sensibilité Microsoft Purview, ReBAC avec Zanzibar et SpiceDB, et la discipline pré-filtre contre post-filtre qui tourne sous tous.
2026-03-24Chapitre 6 — Modèles de menaces et vulnérabilités RAG
Sixième billet de la tournée du LLM Primer III. La surface d'attaque élargie de la recherche — empoisonnement de corpus, morceaux adversariaux, injection de prompt indirecte, inversion d'embedding, et le problème du deputy confus en RAG agentique. Attaques concrètes, chacune démontrée, chacune reproductible.
2026-03-23Chapitre 5 — Architecturer la chaîne de recherche
Cinquième billet de la tournée du LLM Primer III. Pourquoi une seule recherche vectorielle n'est pas une chaîne — recherche hybride, fusion de rangs réciproques, reranking par cross-encoder, et réécriture côté requête plus HyDE — assemblés dans l'architecture de production sur laquelle les systèmes RAG mûrs convergent.
2026-03-22Chapitre 4 — Choisir la bonne base vectorielle
Quatrième billet de la tournée du LLM Primer III. La séparation architecturale entre bases vectorielles dédiées et extensions de type Postgres, les leaders managés (Pinecone, Vertex), le terrain open source (Qdrant, Milvus, Weaviate), les options embarquées, et les trois axes opérationnels — résidence, exploitation, coût — qui décident du vrai choix.
2026-03-21Chapitre 3 — Frameworks avancés de découpage
Troisième billet de la tournée du LLM Primer III. Le spectre du découpage du taille fixe au structurel, le mythe du recouvrement, la falaise de contexte qui détruit la recherche silencieusement, et les techniques de recherche contextuelle et de découpage tardif qui ont redessiné la frontière.
2026-03-20Chapitre 2 — L'analyse intelligente de documents
Deuxième billet de la tournée du LLM Primer III. Pourquoi un PDF n'est pas un fichier texte, ce que les parseurs sensibles à la mise en page préservent réellement, le paysage actuel des outils (LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR), et la piste multimodale qui retrouve directement sur les images de pages.
2026-03-19Chapitre 1 — L'évolution de l'architecture RAG
Premier billet de la tournée du LLM Primer III. Les quatre postures architecturales de RAG — Naïve, Avancée, Modulaire, Agentique — se lisent comme l'histoire de l'agentivité progressivement confiée au LLM, et la réponse honnête à la question de savoir quand l'affinage est le meilleur outil plutôt que la recherche.
2026-03-18LLM Primer III — Améliorer l'IA d'entreprise avec RAG : présentation de la série et sommaire
Lancement de la tournée chapitre par chapitre du Livre III de la série LLM Primer — Améliorer l'IA d'entreprise avec RAG. Pourquoi la génération augmentée par la recherche semble simple vue de l'extérieur et constitue, en réalité, un empilement de disciplines, à qui ce livre s'adresse, et le calendrier des onze billets qui suivent, du 18 au 28 mars.
2026-03-17Chapitre 12 — Construire votre propre système LLM : des jeux de données à la production
Chapitre 12 de la série LLM Primer I. Le chapitre final. Ce qu'il faut vraiment pour construire un système alimenté par LLM de bout en bout — licences de jeux de données, pipelines d'entraînement, cadres d'évaluation, la pile d'applications intégrée et les motifs d'études de cas qui distinguent les déploiements réussis des pilotes échoués.
2026-03-01Chapitre 11 — Recherche de pointe : MoE, modèles de raisonnement et le nouvel axe de mise à l'échelle
Chapitre 11 de la série LLM Primer I. Les frontières de recherche qui sont désormais réalité de production — mixture-of-experts, mémoire augmentée par recherche, tokenisation multimodale native, apprentissage continu et le paradigme de scaling au moment de l'inférence qui a produit les modèles de raisonnement d'aujourd'hui. Le plus grand ajout de contenu de l'édition 2026.
2026-02-28Chapitre 9 — Performance, mise à l'échelle et coûts : les vrais compromis d'ingénierie
Chapitre 9 de la série LLM Primer I. Les réalités opérationnelles de faire tourner les LLM à l'échelle — taille du modèle vs capacité, le compromis latence-throughput, économie des coûts, quantification et déploiement edge. Pourquoi les modèles de frontière sont souvent le mauvais choix même quand vous pouvez vous les permettre.
2026-02-26Chapitre 8 — Utiliser les LLM dans les applications : chatbots, code, extraction et agents
Chapitre 8 de la série LLM Primer I. Les motifs d'application qui sortent vraiment en production — chatbots, résumé, assistants de code, extraction structurée et la montée des systèmes agentiques où le modèle pilote une boucle d'utilisation d'outils. Plus les benchmarks que chaque ingénieur devrait reconnaître par leur nom.
2026-02-25Chapitre 7 — Au-delà de la prédiction du prochain token : embeddings, recherche et multimodalité
Chapitre 7 de la série LLM Primer I. Les capacités qui transforment un prédicteur du prochain token en bien plus — embeddings, recherche sémantique, retrieval-augmented generation et la transition vers les entrées multimodales. Comment RAG garde réellement un LLM ancré dans de vrais documents au lieu d'inventer.
2026-02-24Chapitre 6 — Affinage et adaptation : du modèle brut à l'assistant utile
Chapitre 6 de la série LLM Primer I. La pile complète d'adaptation — du pilotage bon marché basé sur les prompts à l'affinage efficace en paramètres jusqu'à l'alignement complet avec RLHF et ses successeurs modernes comme DPO. Pourquoi le post-entraînement est désormais là où se différencient vraiment les API de modèles fermés.
2026-02-23
La Série LLM Primer — Un guide de terrain de l'IA générative, construit volume après volume
La série LLM Primer — un guide de terrain en sept volumes désormais complet sur l'IA générative par Sho Shimoda. Des fondamentaux à la sécurité. Comprend Physical AI comme volume compagnon. Les 7 volumes disponibles sur Amazon.
2026-02-15