Qu'est-ce qu'un LLM ?
La prédiction du token suivant en termes simples — et ce qu'un LLM n'est pas.
Tokens, contexte et mémoire
Comment les modèles lisent et mémorisent le texte, pourquoi les longues conversations dérivent, et comment garder l'essentiel sous les yeux.
Rôles système, utilisateur et assistant
L'anatomie d'une conversation et pourquoi le prompt système est votre meilleur levier.
Contrôles d'échantillonnage : température et compagnie
Température, top-p et séquences d'arrêt — quand tourner à chaud ou à froid.
Les hallucinations et comment les réduire
Pourquoi les modèles inventent, les zones à haut risque et une boîte à outils concrète de vérification.
Embeddings et recherche vectorielle
Le sens sous forme de vecteur, et comment fonctionne la recherche sémantique.
Génération augmentée par la récupération (RAG)
Faites répondre n'importe quel modèle sur vos données — et les modes de défaillance à éviter.
Fine-tuning vs prompting vs RAG
Le cadre de décision que les gens se trompent, avec une règle d'ordre d'essai.
Évaluer la qualité de l'IA (Evals)
Construisez un golden set, choisissez des métriques et détectez les régressions avant les utilisateurs.
Confidentialité et traitement des données
Ce qu'on peut coller sans risque, l'entraînement sur vos données, et quand exécuter en local.
Arbitrages coût et latence
Le triangle coût/qualité/vitesse, le découpage en paliers de modèles, la mise en cache et le traitement par lots.
Choisir un modèle et un fournisseur
Une façon neutre de choisir un modèle — et de lire les benchmarks avec scepticisme.
Claude face à ChatGPT, Gemini et Copilot
Une méthode honnête et durable pour comparer les principaux assistants selon vos besoins.
Génération de médias par IA (images, audio, vidéo)
Où s'inscrit la génération d'images/audio/vidéo — et où Claude le fait ou non.