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.


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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 6 — Risques de la génération augmentée par récupération

Frontières de confiance dans le RAG, injection de documents malveillants, empoisonnement d'index et d'embeddings, et surveillance du chemin de récupération.

2026-05-15

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

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 11 — Surfaces d'attaque et vulnérabilités du protocole

Onzième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les attaques classiques adaptées à MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — les défauts au niveau protocole autour de l'escalade de capacités et du sampling non authentifié, et la propagation implicite de confiance qui fait de l'empoisonnement de contexte un problème structurel plutôt qu'une affaire d'hygiène.

2026-04-09

LLM 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.

2026-03-29

Chapitre 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.

2026-03-24

Chapitre 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.

2026-03-23

Chapitre 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.

2026-03-22

Chapitre 3 — Frameworks avancés de découpage

Troisième billet de la tournée du LLM Primer III. Le spectre du découpage du taille fixe au structurel, le mythe du recouvrement, la falaise de contexte qui détruit la recherche silencieusement, et les techniques de recherche contextuelle et de découpage tardif qui ont redessiné la frontière.

2026-03-20

Chapitre 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.

2026-03-19