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 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 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