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Site de vulgarisation sourcée sur les LLM

Un référentiel structuré et sourcé sur le comportement réel des systèmes LLM en production.

149 articles publiés

Pourquoi ce site existe

Ce site existe parce que la plupart des ressources sur les LLM mélangent hype et faits. Les affirmations y sont rarement sourcées, rarement testées, et souvent présentées avec une certitude qu'elles ne méritent pas. Ici, chaque article part d'une question précise, cite ses sources, et distingue ce qui est établi de ce qui est spéculatif. Pour les praticiens qui construisent des systèmes réels, et les décideurs qui ont besoin de se forger un jugement sans jargon.

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Trois articles pour entrer dans le sujet

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comparatif Évaluation

Ce que les laboratoires publient sur leurs modèles — et ce qu'ils taisent

Relevé du même jour sur les pages modèles d'Anthropic, OpenAI et Google : quatre informations décident d'une architecture, et aucun des trois ne les publie toutes.

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analyse Alignement

Red teaming agentique — quand le LLM n'est plus la cible principale

Pourquoi auditer un système agentique demande d'élargir le périmètre au-delà du LLM, taxonomie Dreadnode des 5 fronts, référentiel OWASP ASI, méthodologie d'audit en Pieuvre + mitigations actionnables.

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analyse Orchestration Multi-Agents

Le web qui se prépare aux agents IA — où la transition a vraiment lieu

Panorama empirique 2026 du web face aux agents IA — disintermediation du clic sortant, bimodalité headless enterprise vs grand public, agents prêts pour use cases bornés, standards fragmentés et bidirectionnels (MCP, NLWeb, Cloudflare Pay Per Crawl, llms.txt).

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Amazon Nova — la stratégie modèles d'AWS face à OpenAI et Google

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Cohere — l'IA enterprise-first depuis Toronto

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Explorer par territoire

La mission de ce site

Labo LLM publie en accès libre une vulgarisation technique des LLM ancrée dans la recherche publique et l'expérimentation reproductible. Les contenus sont produits par un laboratoire personnel de recherche appliquée qui documente son pipeline : méthode publique, sources citées, datation systématique.

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