JOHAN RICKA

Ouvrez la boîte noire. Vous utilisez des LLM en production, mais savez-vous vraiment ce qui se passe entre le prompt et la réponse ? Ce livre relie les mécanismes internes des modèles (tokenisation, attention, KV cache, MoE, quantization) aux décisions qui comptent : quoi choisir, quoi mesurer, quoi surveiller, quoi déployer, combien ça coûte, et pourquoi.

Pensé pour les développeurs, tech leads, architectes et CTO, il défend une thèse simple : chaque limitation d'un LLM est le prix d'une force, et un modèle n'est pas un système. Chaque chapitre débouche donc sur des arbitrages d'ingénierie : API ou auto-hébergement, RAG ou fine-tuning, cascade de modèles, point d'équilibre d'un GPU, observabilité et CI/CD, évaluation des modèles et des agents, red teaming, prompt injection et triade létale, sécurité des serveurs MCP. Vous y trouverez une matrice de risques, des runbooks d'exploitation et des modèles de coût réutilisables.