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 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 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.
2026-03-19LLM 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 11 — Évaluation, Calibration et Inférence
Chapitre 11 de la série LLM Primer II. Le chapitre où l'on demande comment quiconque peut mesurer une machine capable de dire n'importe quoi — et où l'on découvre qu'un modèle confiant est souvent un modèle mal calibré. Perplexité, calibration, barres d'erreur des benchmarks, et la géométrie de la recherche pour contrôler les hallucinations.
2026-03-13