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 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 11 — Observabilité, journalisation et réponse aux incidents
Ce qu'il faut journaliser avec OpenTelemetry GenAI, détection composée signature-statistique-comportementale, et playbooks d'incident inspirés de NIST pour un système probabiliste.
2026-05-20
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 — 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 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 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 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.
2026-04-19
Chapitre 5 — Évaluer les applications LLM
Cinquième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui admet qu'assertEqual est mort pour les sorties LLM et reconstruit la discipline de test autour de juges ancrés, du Triangle RAG et des tests de trajectoire.
2026-04-18
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.
2026-04-16Chapitre 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 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 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 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 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 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 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