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 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 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 10 — Concevoir des architectures LLM sécurisées
Isolation, validation multi-niveaux, moteurs de politique OPA et Cedar, conception d'API sécurisée, et zero-trust appliqué à un composant qui lit toute entrée comme instruction.
2026-05-19
Chapitre 9 — Intégrité du modèle et risques de la chaîne d'approvisionnement
Backdoors qui survivent à l'alignement, pickle contre safetensors, Sigstore et surveillance de dérive : mettre la chaîne d'approvisionnement du modèle à parité avec celle du logiciel.
2026-05-18
Chapitre 8 — Attaques adverses contre les modèles
De FGSM à TextFooler puis aux suffixes universels ; attaques boîte-noire contre les API et vol de modèle — la dette de recherche derrière l'injection de prompt.
2026-05-17
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 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
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 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.
2026-04-09Chapitre 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 9 — Gérer le budget d'attention
Neuvième billet de la tournée du LLM Primer IV. Context rot, la falaise du « lost-in-the-middle », tool-loadout rot, et les trois réponses architecturales — MCP, RAG, affinage — à la question de savoir où la connaissance manquante du modèle appartient vraiment.
2026-04-07Chapitre 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 11 — Mises à jour continues et optimisation du pipeline
Onzième et dernier billet de la tournée du LLM Primer III. CDC et indexation incrémentale gardent le corpus frais, cache sémantique et tiering de modèles maintiennent la latence basse, et une boucle de feedback en quatre étapes ferme l'écart entre ce que la production dit à l'équipe et ce que l'équipe change effectivement — plus un pont vers le Volume IV sur le Model Context Protocol.
2026-03-28Chapitre 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 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 1 — L'évolution de l'architecture RAG
Premier billet de la tournée du LLM Primer III. Les quatre postures architecturales de RAG — Naïve, Avancée, Modulaire, Agentique — se lisent comme l'histoire de l'agentivité progressivement confiée au LLM, et la réponse honnête à la question de savoir quand l'affinage est le meilleur outil plutôt que la recherche.
2026-03-18LLM 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 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 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.
2026-02-26Chapitre 6 — Affinage et adaptation : du modèle brut à l'assistant utile
Chapitre 6 de la série LLM Primer I. La pile complète d'adaptation — du pilotage bon marché basé sur les prompts à l'affinage efficace en paramètres jusqu'à l'alignement complet avec RLHF et ses successeurs modernes comme DPO. Pourquoi le post-entraînement est désormais là où se différencient vraiment les API de modèles fermés.
2026-02-23Chapitre 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 3 — Réseaux neuronaux pour le langage : des RNN au self-attention
Chapitre 3 de la série LLM Primer I. Pourquoi les réseaux feedforward ne pouvaient pas gérer le langage, comment les RNN ont buté contre un mur, et ce que l'attention a changé. Une progression conceptuelle nette à travers les trois formes de réseaux neuronaux qui ont défini le NLP moderne — sans l'anxiété mathématique.
2026-02-20Chapitre 2 — Probabilité, tokens et texte : le jeu de la devinette du mot suivant
Chapitre 2 de la série LLM Primer I. Comment les LLM convertissent le texte en tokens, pourquoi la modélisation du langage est fondamentalement un problème de probabilité, et comment l'ancienne approche par n-grammes a cédé la place à des modèles neuronaux capables de généraliser. Avec des explications en langage simple sur la perplexité et pourquoi les frontières de tokens comptent.
2026-02-19Chapitre 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.
2026-02-18Une tournée chapitre par chapitre de LLM Primer I — Introduction à la série et index
Introduction et index de la tournée en douze parties chapitre par chapitre de LLM Primer I : Comment fonctionne l'IA générative. Un billet par jour, du 18 février au 1er mars 2026. Lisez-les dans l'ordre ou choisissez le chapitre qui vous intéresse le plus. Tous les douze sont listés et liés ici.
2026-02-17
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