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 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 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 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 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.
2026-02-19