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 13 — Frameworks et intégration cloud
Treizième billet de la tournée du LLM Primer IV. Strands avec Bedrock, le patron de couche d'état AWS, le Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — et les trois formes d'intégration de production sur lesquelles les équipes convergent indépendamment.
2026-04-11Chapitre 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 7 — Patrons collaboratifs et dynamiques avancés
Septième billet de la tournée du LLM Primer IV. Consensus en table ronde, routage par handoff, orchestration magentique — les patrons qui émergent quand la topologie doit être bâtie par requête, avec les modes de défaillance (non-terminaison, mauvais routage, planification emballée) que les patrons plus simples évitent.
2026-04-05Chapitre 6 — Stratégies d'orchestration fondamentales
Sixième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les deux formes fondatrices d'orchestration — pipelines séquentiels et scatter-gather concurrent — et la question préalable que toute équipe devrait poser : un système multi-agents est-il bien la bonne réponse ?
2026-04-04Chapitre 4 — Primitives du client : comportements agentiques et contrôle
Quatrième billet de la tournée du LLM Primer IV. Sampling, Roots et Elicitation sont les trois petits trous contrôlés que MCP perce dans le mur entre l'hôte et le serveur — chacun une capacité concédée en retour, chacun un risque accepté au nom de l'utilisateur.
2026-04-02Chapitre 3 — Primitives du serveur : exposer le contexte et les capacités
Troisième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les trois noms qu'un serveur MCP peut offrir — Ressources (lecture d'état), Prompts (échafaudage réutilisable), Outils (actions d'écriture) — leurs schémas, leurs cycles de vie, leurs modèles d'erreur, et la discipline de choisir la bonne primitive.
2026-04-01Chapitre 2 — Dévoiler le Model Context Protocol (MCP)
Deuxième billet de la tournée du LLM Primer IV. Ce que MCP standardise réellement, le découpage en trois rôles Hôte, Client, Serveur, pourquoi la découverte dynamique et la messagerie bidirectionnelle diffèrent de REST dans les cas qui comptent, et le cycle de vie d'une session qui s'ouvre par une négociation des capacités.
2026-03-31Chapitre 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 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 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.
2026-03-24Chapitre 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.
2026-03-23Chapitre 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 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.
2026-03-20Chapitre 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 10 — Mathématiques du Post-Entraînement et de l'Alignement
Chapitre 10 de la série LLM Primer II. Le chapitre où un prédicteur du prochain mot brillant mais sauvage est civilisé en assistant utile — affinage supervisé, modélisation de la récompense, RLHF tenu en laisse par KL, et la dérivation élégante de DPO qui fait disparaître tout le pipeline de RL.
2026-03-12Chapitre 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 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 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 4 — L'architecture Transformer : dans le moteur de l'IA moderne
Chapitre 4 de la série LLM Primer I. Une tournée du bloc Transformer — comment le self-attention, le positional encoding et les couches empilées se combinent pour produire l'architecture sur laquelle est construit chaque LLM moderne. Avec une explication claire de pourquoi le scaling des Transformers fonctionne, et ce qu'il coûte.
2026-02-21Chapitre 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 sur l'IA générative par Sho Shimoda. Chaque volume couvre une couche distincte du travail avec les grands modèles de langage, des fondations à la mise à l'échelle jusqu'à la sécurité. Voici la page d'accueil : un aperçu de toute la série, plus la tournée chapitre par chapitre en cours des premiers volumes.
2026-02-15