20 articles detailles sur l'IA

Article 01 / 20

Fondamentaux des grands modeles de langage (LLM)

Comment fonctionnent reellement les modeles de langage, du token a la generation

Article 02 / 20

L'architecture Transformer en profondeur

Attention, multi-head, normalisation : la mecanique des modeles modernes

Article 03 / 20

RAG : Retrieval-Augmented Generation

Ancrer les LLM dans des connaissances a jour et verifiables

Article 04 / 20

Fine-tuning des LLM : SFT, LoRA, QLoRA

Specialiser un modele efficacement sans le reentrainer entierement

Article 05 / 20

Prompt engineering : techniques et methode

Obtenir des sorties fiables et structurees des LLM

Article 06 / 20

Embeddings et bases de donnees vectorielles

Representer le sens et rechercher par similarite a l'echelle

Article 07 / 20

Agents IA : tool use, planification, orchestration

Quand un LLM agit : appels d'outils, boucles et garde-fous

Article 08 / 20

RLHF et alignement des modeles

Orienter un modele vers l'utilite et l'innocuite

Article 09 / 20

Modeles de diffusion et generation d'images

Du bruit a l'image : principes et mise en production

Article 10 / 20

Evaluation des LLM et des systemes IA

Mesurer la qualite : benchmarks, golden sets, LLM-as-judge

Article 11 / 20

Securite de l'IA : prompt injection et menaces LLM

OWASP LLM Top 10 : comprendre et mitiger les risques

Article 12 / 20

LLMOps : CI/CD pour applications a base de LLM

Industrialiser prompts, modeles et evaluations comme du code

Article 13 / 20

Deployer un LLM en self-hosted / on-premise

Souverainete, coût et controle : servir ses propres modeles

Article 14 / 20

Quantization et optimisation de l'inference

Reduire memoire et latence sans sacrifier (trop) la qualite

Article 15 / 20

AIOps : l'IA au service du DevOps et de l'observabilite

Detection d'anomalies, correlation et reduction du bruit d'alertes

Article 16 / 20

Infrastructure GPU pour l'IA a l'echelle

Dimensionner, orchestrer et optimiser le coût du calcul GPU

Article 17 / 20

Pipelines de donnees pour le ML/IA

La qualite des donnees determine la qualite des modeles

Article 18 / 20

MLOps : cycle de vie des modeles en production

Du notebook a la production fiable, reproductible et surveillee

Article 19 / 20

IA responsable et gouvernance

Biais, transparence, conformite : deployer l'IA de maniere ethique

Article 20 / 20

Multimodalite : modeles vision-langage et au-dela

Quand les modeles comprennent texte, image, audio ensemble