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 6 — Observabilité et traçage de l'IA
Sixième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite une requête utilisateur comme un arbre causal, non comme une entrée de journal, et montre ce qu'il faut tracer pour que l'arbre reste lisible.
2026-04-19Chapitre 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 8 — Topologies de déploiement architecturales
Huitième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les trois topologies de déploiement qui ont émergé dans l'écosystème MCP — agent réutilisable, pureté stricte, hybride — et les quatre contraintes contraignantes qui décident laquelle convient à quel projet.
2026-04-06Chapitre 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 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.
2026-03-22Chapitre 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 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