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 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 3 — Sécurité des données et vie privée
Corpus d'entraînement, mémorisation et extraction, incidents Samsung et Garante, et la discipline de chiffrement, d'isolation et de rétention que les LLM exigent.
2026-05-12
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
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 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 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 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.
2026-02-26
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