Comment un LLM « pense », sans maths
Parcours : Fondamentaux de l'IA & IA Générative · Découverte
≈ 6 min
Contexte
Pourquoi ouvrir le capot — sans équations — change votre façon d’utiliser un LLM.
Au programme de ce module
- 01Contexte≈ 6 min
- 02Explication≈ 14 min
- 03Démonstration≈ 10 min
- 04Use Case≈ 8 min
- 05Case Study≈ 7 min
- 06Exercice≈ 25 min
- 07Quiz≈ 5 min
On peut conduire sans être mécanicien, mais savoir qu’un moteur chauffe évite la panne. De même : comprendre ce qu’un LLM fait réellement quand il « répond » — découper en tokens, prédire, oublier au-delà de sa fenêtre — vous évite les deux erreurs classiques, la confiance aveugle et la méfiance stérile. Aucune mathématique ici : uniquement les mécanismes dont découlent coûts, limites et bonnes pratiques.
Objectifs d'apprentissage
À l’issue de ce module, vous saurez *Comprendre* la prédiction du prochain token (fragment de texte) et la différence entre entraînement et inférence, *Expliquer* la fenêtre de contexte et ses conséquences pratiques, *Appliquer* des variations de formulation pour en observer l’effet, et *Analyser* l’anatomie d’une réponse générée.