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 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 1 — La crise d'intégration de l'IA et l'essor de l'architecture agentique
Premier billet de la tournée du LLM Primer IV. Pourquoi les agents monolithiques s'effilochent à mesure que les prompts système grossissent, le problème d'intégration N fois M qui se cache en dessous, et le passage de l'ingénierie de prompt à l'ingénierie de contexte que MCP a été conçu pour rendre possible.
2026-03-30Chapitre 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 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 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 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 5 — Entraîner de grands modèles : ce qu'il faut vraiment pour un modèle de frontière
Chapitre 5 de la série LLM Primer I. Comment les LLM de frontière sont vraiment entraînés — le pipeline de données, la fonction de perte, les mois de temps GPU, et pourquoi l'« entraînement » est aujourd'hui un problème d'ingénierie à échelle industrielle plus qu'un problème de recherche. Démystifie ce que paient ces runs d'entraînement à cent millions de dollars.
2026-02-22Chapitre 4 — L'architecture Transformer : dans le moteur de l'IA moderne
Chapitre 4 de la série LLM Primer I. Une tournée du bloc Transformer — comment le self-attention, le positional encoding et les couches empilées se combinent pour produire l'architecture sur laquelle est construit chaque LLM moderne. Avec une explication claire de pourquoi le scaling des Transformers fonctionne, et ce qu'il coûte.
2026-02-21Chapitre 3 — Réseaux neuronaux pour le langage : des RNN au self-attention
Chapitre 3 de la série LLM Primer I. Pourquoi les réseaux feedforward ne pouvaient pas gérer le langage, comment les RNN ont buté contre un mur, et ce que l'attention a changé. Une progression conceptuelle nette à travers les trois formes de réseaux neuronaux qui ont défini le NLP moderne — sans l'anxiété mathématique.
2026-02-20Une tournée chapitre par chapitre de LLM Primer I — Introduction à la série et index
Introduction et index de la tournée en douze parties chapitre par chapitre de LLM Primer I : Comment fonctionne l'IA générative. Un billet par jour, du 18 février au 1er mars 2026. Lisez-les dans l'ordre ou choisissez le chapitre qui vous intéresse le plus. Tous les douze sont listés et liés ici.
2026-02-17
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 sur l'IA générative par Sho Shimoda. Chaque volume couvre une couche distincte du travail avec les grands modèles de langage, des fondations à la mise à l'échelle jusqu'à la sécurité. Voici la page d'accueil : un aperçu de toute la série, plus la tournée chapitre par chapitre en cours des premiers volumes.
2026-02-15