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 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 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 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.
2026-02-22