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 17 — Menaces futures et défenses émergentes
Chapitre final de la série : agents autonomes, surfaces multimodales, identité synthétique et IA-contre-IA — puis un pont vers l'arc I–VII et le volume compagnon Physical AI.
2026-05-26
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 13 — Paysage réglementaire
L'AI Act européen, le RGPD appliqué à l'IA, ISO/IEC 42001 et le patchwork mondial — cartographier les contrôles techniques sur un paysage réglementaire pluriel.
2026-05-22
Chapitre 12 — Contrôle d'accès et identité
OAuth, mTLS, RBAC contre ABAC, isolation multi-locataire, limites de débit et la surcouche de gouvernance d'entreprise qui rend les LLM utilisables dans les environnements réglementés.
2026-05-21
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
Chapitre 1 — Pourquoi la sécurité de l'IA est différente
Pourquoi la sécurité de l'IA n'est pas la sécurité traditionnelle avec un adjectif ML : le substrat a changé, les vulnérabilités ne sont plus des bugs, et l'attaque vise l'enveloppe comportementale.
2026-05-10
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 16 — Stratégies de réduction des coûts en production
Billet final du LLM Primer VI. Routage, compaction, API batch, cache sémantique — le catalogue de mouvements indépendants qui composent en 80 pour cent de réduction de facture.
2026-05-08
Chapitre 15 — API serverless vs infrastructure dédiée
Quinzième billet du LLM Primer VI. Le calcul du seuil de rentabilité, la ligne d'ingénierie plateforme sous-estimée, et pourquoi la posture réaliste est presque toujours hybride.
2026-05-07
Chapitre 14 — Économie du token et tarification des API
Quatorzième billet du LLM Primer VI. Pourquoi la sortie coûte 4–8× l'entrée, comment l'accumulation de contexte grossit la facture, et pourquoi les tokens de raisonnement invisibles surprennent.
2026-05-06
Chapitre 13 — Autoscaling et atténuation du démarrage à froid
Treizième billet du LLM Primer VI. Pourquoi le HPA par défaut produit des pannes sous trafic LLM, et comment KEDA, Knative et CRIU composent des démarrages à froid en secondes.
2026-05-05
Chapitre 12 — Service désagrégé et Kubernetes
Douzième billet du LLM Primer VI. Séparer préremplissage et décodage sur des pools GPU distincts, transporter le cache KV, et exprimer la topologie par LeaderWorkerSet, Grove et KAI.
2026-05-04
Chapitre 11 — La couche plateforme et orchestration
Onzième billet du LLM Primer VI. Ray Serve, KServe, BentoML, Triton — le choix de plateforme comme adéquation avec la culture d'exploitation plutôt que comparatif de fonctionnalités.
2026-05-03
Chapitre 10 — La couche moteur LLM
Dixième billet du LLM Primer VI. La frontière entre moteur et plateforme, et les cinq moteurs — vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, TGI, Ollama — qui dominent cette couche en 2026.
2026-05-02
Chapitre 9 — Décodage spéculatif
Neuvième billet du LLM Primer VI. La faille mathématique du goulot séquentiel de l'autoregression, les brouillons EAGLE/Medusa/MTP, et l'arithmétique du moment où la spéculation paie.
2026-05-01
Chapitre 8 — Gestion nouvelle génération du cache KV
Huitième billet du LLM Primer VI. PagedAttention comme mémoire virtuelle pour le cache KV, les évictions H2O/InfiniGen, et le cache de préfixe comme levier de coût le plus rentable.
2026-04-30
Chapitre 7 — Stratégies de batching avancées
Septième billet du LLM Primer VI. Pourquoi le batching n'est pas une optimisation mais le mouvement porteur du décodage — et pourquoi le batch est un verbe et non un nom.
2026-04-29
Chapitre 6 — Élagage et distillation des connaissances
Sixième billet du LLM Primer VI. La sparsité 2:4 accélérée par Hopper, la distillation qui transfère la distribution du professeur, et l'ordre dans lequel les trois compressions se composent.
2026-04-28
Chapitre 5 — Démystifier la quantification
Cinquième billet du LLM Primer VI. Pourquoi un modèle 70B survit au 4 bits alors qu'un modèle 1B non — et comment choisir la recette entre AWQ, GPTQ, SmoothQuant et GGUF.
2026-04-27
Chapitre 4 — Silicium spécialisé et ASIC pour l'IA
Quatrième billet du LLM Primer VI. Groq LPU, AWS Inferentia2, TPU v5p/v6 et Intel Gaudi 3 — où les ASIC gagnent, où ils perdent, et comment la forme de la charge tranche.
2026-04-26
Chapitre 3 — GPU de centre de données pour l'IA générative
Troisième billet du LLM Primer VI. H100, H200, B200, L40S, MI300X — lus comme des profils de bande passante et de VRAM plutôt que par le chiffre de FLOP/s sur la fiche.
2026-04-25
Chapitre 2 — Le défi du cache KV
Deuxième billet du LLM Primer VI. La formule mémoire du cache KV, les arbitrages MHA/GQA/MQA, et pourquoi l'allocation naïve détruit la concurrence avant que le calcul ne devienne le goulot.
2026-04-24
Chapitre 1 — La mécanique de la génération de tokens
Premier billet de la tournée du LLM Primer VI. La boucle autoregressive, le contraste préremplissage/décodage, et pourquoi un utilisateur seul laisse un H100 inactif à 99,7 pour cent.
2026-04-23
LLM Primer VI — Introduction de la série & index
Introduction à la tournée chapitre par chapitre du LLM Primer VI : Mettre à l'échelle les systèmes IA. L'inférence LLM traitée comme une discipline d'ingénierie où bande passante mémoire, ordonnancement et lignes de facture se rencontrent.
2026-04-22
Chapitre 8 — Optimiser performance, service et coût
Dernier billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite l'économie LLM de production comme une discipline en couches — l'appel le moins cher est celui qui n'a jamais lieu, et chaque couche en dessous est celle qui rend l'appel suivant bon marché.
2026-04-21
Chapitre 4 — Agents IA et appel d'outils
Quatrième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite un agent comme un modèle de langage bouclé sur des outils dont les schémas, les couches de mémoire et le câblage multi-agents doivent être conçus avant de confier la boucle à quoi que ce soit de réel.
2026-04-17
Chapitre 3 — Génération augmentée par la récupération
Troisième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui parcourt le pipeline RAG de bout en bout et sépare la démo qui marche sur vos dix documents favoris du système qui survit au contact de votre corpus réel.
2026-04-16
Chapitre 2 — Modèles de base et ingénierie de prompt
Deuxième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite l'ingénierie de prompt comme de l'ingénierie — gabarits versionnés, délimiteurs défensifs, sorties structurées — au lieu d'un art jugé aux sensations.
2026-04-15
Chapitre 1 — La discipline de l'ingénierie IA
Premier billet de la tournée du LLM Primer V. L'écart de fiabilité entre la démo et la production, l'enveloppe déterministe autour du cœur probabiliste, et les cinq piliers — fiabilité, qualité, performance, coût, évolution — qui font la discipline.
2026-04-14
LLM Primer V — Introduction de la série et sommaire
Une tournée chapitre par chapitre de LLM Primer V — le volume qui traite l'ingénierie IA comme une discipline à part entière et parcourt les huit surfaces où cette discipline vit : modèles de base, prompts, récupération, agents, évaluations, observabilité, sécurité et service.
2026-04-13Chapitre 12 — Durcissement du protocole et défenses
Douzième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les quatre clusters de défenses — attestation cryptographique, discipline de scopes OAuth avec sessions bornées, sandboxing à l'exécution, et portes human-in-the-loop — se composent en une posture qui ne dépend pas du modèle qui se comporterait correctement sous conditions adversariales.
2026-04-10Chapitre 10 — Mémoire de tâche à long horizon
Dixième billet de la tournée du LLM Primer IV. Mémoire à court terme par fenêtres et scratchpads ReAct, mémoire à long terme par vecteurs épisodiques et stores sémantiques, et les techniques de compaction qui maintiennent un agent productif sur des heures et des jours.
2026-04-08Chapitre 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 5 — Protocoles de transport et découverte
Cinquième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les trois transports que MCP soutient, la couche de découverte .well-known avec les Server Cards, et les soucis opérationnels ennuyeux — CORS, validation d'origine, mise en cache — qui décident si un serveur est un citoyen réseau coopératif ou une responsabilité.
2026-04-03Chapitre 1 — La crise d'intégration de l'IA et l'essor de l'architecture agentique
Premier billet de la tournée du LLM Primer IV. Pourquoi les agents monolithiques s'effilochent à mesure que les prompts système grossissent, le problème d'intégration N fois M qui se cache en dessous, et le passage de l'ingénierie de prompt à l'ingénierie de contexte que MCP a été conçu pour rendre possible.
2026-03-30LLM 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.
2026-03-29Chapitre 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 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.
2026-03-24LLM 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.
2026-03-13Chapitre 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 10 — Sécurité, éthique et confiance : au-delà du marketing
Chapitre 10 de la série LLM Primer I. L'image honnête de la sécurité des LLM — pourquoi les hallucinations se produisent mécaniquement, où vit vraiment le biais, comment fonctionnent les garde-fous en couches, et pourquoi la gouvernance est la couche institutionnelle que les contrôles techniques ne peuvent pas remplacer. Pour les praticiens qui doivent livrer en toute sécurité.
2026-02-27Chapitre 8 — Utiliser les LLM dans les applications : chatbots, code, extraction et agents
Chapitre 8 de la série LLM Primer I. Les motifs d'application qui sortent vraiment en production — chatbots, résumé, assistants de code, extraction structurée et la montée des systèmes agentiques où le modèle pilote une boucle d'utilisation d'outils. Plus les benchmarks que chaque ingénieur devrait reconnaître par leur nom.
2026-02-25Chapitre 7 — Au-delà de la prédiction du prochain token : embeddings, recherche et multimodalité
Chapitre 7 de la série LLM Primer I. Les capacités qui transforment un prédicteur du prochain token en bien plus — embeddings, recherche sémantique, retrieval-augmented generation et la transition vers les entrées multimodales. Comment RAG garde réellement un LLM ancré dans de vrais documents au lieu d'inventer.
2026-02-24Chapitre 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.
2026-02-22Chapitre 1 — Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ? (Au-delà des gros titres)
Chapitre 1 de la série LLM Primer I. Nous démêlons ce que « grand », « langage » et « modèle » veulent vraiment dire, parcourons le passage des systèmes à base de règles aux réseaux neuronaux, et abordons les trois plus grandes idées fausses sur le fonctionnement des LLM modernes. Une base claire et accessible pour tout ce qui suit.
2026-02-18
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