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 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 16 — Fine-tuning et adaptation sécurisés
Érosion d'alignement par données bénignes, empoisonnement délibéré, portes d'évaluation en CI et discipline de rollback — le fine-tuning traité comme sa propre surface de sécurité.
2026-05-25
Chapitre 15 — Bâtir une organisation IA sécurisée
Culture de sécurité, red teams, évaluation de risque fournisseur, évaluation continue et gérance à long terme — l'infrastructure organisationnelle qui porte la discipline dans le temps.
2026-05-24
Chapitre 14 — Biais, équité et IA responsable
Sources des biais, benchmarks d'équité et leurs limites, l'arbitrage sécurité-utilité, et la politique IA organisationnelle qui rend les choix explicites.
2026-05-23
Chapitre 13 — Paysage réglementaire
L'AI Act européen, le RGPD appliqué à l'IA, ISO/IEC 42001 et le patchwork mondial — cartographier les contrôles techniques sur un paysage réglementaire pluriel.
2026-05-22
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 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 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 4 — Injection de prompt et jailbreaks
Injection directe et indirecte, taxonomie des jailbreaks, suffixes universels — et pourquoi la mitigation doit être stratifiée plutôt que syntaxique.
2026-05-13
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 16 — Stratégies de réduction des coûts en production
Billet final du LLM Primer VI. Routage, compaction, API batch, cache sémantique — le catalogue de mouvements indépendants qui composent en 80 pour cent de réduction de facture.
2026-05-08
Chapitre 14 — Économie du token et tarification des API
Quatorzième billet du LLM Primer VI. Pourquoi la sortie coûte 4–8× l'entrée, comment l'accumulation de contexte grossit la facture, et pourquoi les tokens de raisonnement invisibles surprennent.
2026-05-06
Chapitre 10 — La couche moteur LLM
Dixième billet du LLM Primer VI. La frontière entre moteur et plateforme, et les cinq moteurs — vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, TGI, Ollama — qui dominent cette couche en 2026.
2026-05-02
Chapitre 2 — Le défi du cache KV
Deuxième billet du LLM Primer VI. La formule mémoire du cache KV, les arbitrages MHA/GQA/MQA, et pourquoi l'allocation naïve détruit la concurrence avant que le calcul ne devienne le goulot.
2026-04-24
Chapitre 1 — La mécanique de la génération de tokens
Premier billet de la tournée du LLM Primer VI. La boucle autoregressive, le contraste préremplissage/décodage, et pourquoi un utilisateur seul laisse un H100 inactif à 99,7 pour cent.
2026-04-23
Chapitre 8 — Optimiser performance, service et coût
Dernier billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite l'économie LLM de production comme une discipline en couches — l'appel le moins cher est celui qui n'a jamais lieu, et chaque couche en dessous est celle qui rend l'appel suivant bon marché.
2026-04-21
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 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
Chapitre 1 — La discipline de l'ingénierie IA
Premier billet de la tournée du LLM Primer V. L'écart de fiabilité entre la démo et la production, l'enveloppe déterministe autour du cœur probabiliste, et les cinq piliers — fiabilité, qualité, performance, coût, évolution — qui font la discipline.
2026-04-14
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 14 — Benchmarking, tests et performance
Quinzième et dernier billet de la tournée du LLM Primer IV. Le MCP-Universe Benchmark sur de vrais serveurs, les deux modes de défaillance systémiques qu'il a exposés, l'écart de débit dix-pour-un entre session-par-requête et pools de sessions partagées, et le pont vers le Volume V.
2026-04-12Chapitre 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.
2026-04-11Chapitre 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.
2026-03-30LLM 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 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.
2026-03-23LLM 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 10 — Sécurité, éthique et confiance : au-delà du marketing
Chapitre 10 de la série LLM Primer I. L'image honnête de la sécurité des LLM — pourquoi les hallucinations se produisent mécaniquement, où vit vraiment le biais, comment fonctionnent les garde-fous en couches, et pourquoi la gouvernance est la couche institutionnelle que les contrôles techniques ne peuvent pas remplacer. Pour les praticiens qui doivent livrer en toute sécurité.
2026-02-27Chapitre 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.
2026-02-23Chapitre 1 — Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ? (Au-delà des gros titres)
Chapitre 1 de la série LLM Primer I. Nous démêlons ce que « grand », « langage » et « modèle » veulent vraiment dire, parcourons le passage des systèmes à base de règles aux réseaux neuronaux, et abordons les trois plus grandes idées fausses sur le fonctionnement des LLM modernes. Une base claire et accessible pour tout ce qui suit.
2026-02-18Une 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 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