Module
Module 1 sur 5Leçon 1 sur 1~4 min

Présentation du cours

Leçon 1 du module « Vue d'ensemble » de la formation « Comprendre ce que les LLM savent faire, et ce qu’ils ratent ».

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Objectif de la leçon

À la fin de cette présentation, vous saurez ce que vous allez produire (une grille « déléguer / vérifier / garder » appliquée à dix tâches de votre poste), avec quel fil rouge et par quels quatre modules le cours vous y conduit.

Dans quel module

Vue d'ensemble

Que vais-je savoir faire à la fin de ce cours, et dans quel ordre ?

Leçons du module

  1. Présentation du cours (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Comprendre ce que les LLM savent faire, et ce qu’ils ratent

  • Expliquer comment un LLM produit une réponse (tokens, prédiction du suivant, pré-entraînement puis ajustement) et pourquoi une réponse fluide n'est pas une réponse vérifiée.
  • Anticiper les hallucinations, la complaisance, la confiance mal calibrée et la variabilité d'une exécution à l'autre, et choisir la vérification adaptée à chaque cas.
  • Situer ce que le modèle sait (données d'entraînement, date de coupure, couverture inégale) et ce que changent la recherche web, les documents fournis et les connecteurs.
  • Expliquer la fenêtre de contexte comme mémoire de travail (limite, dégradation sur un long contexte, absence de mémoire entre conversations hors fonction dédiée) et en tirer des règles d'usage.
  • Évaluer ce qu'apportent le raisonnement (thinking) et la lecture d'images ou de documents, et ce qu'ils ne garantissent pas.
  • Classer les tâches de son poste en « déléguer / vérifier / garder » selon le coût d'une erreur, la facilité de vérification, les propriétés du modèle en jeu et la valeur de faire soi-même.

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