The latest articles on DEV Community by stephanemalho (@stephanemalho). https://dev.to/stephanemalho https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F609425%2F7bcf39fb-abe7-4f93-821b-e61532cd2d0f.jpeg https://dev.to/stephanemalho en stephanemalho Sat, 14 Nov 2026 22:42:00 +0000 https://dev.to/stephanemalho/minilab-llm-apprendre-a-comprendre-les-modeles-de-langage-de-la-tokenisation-a-la-generation-mma https://dev.to/stephanemalho/minilab-llm-apprendre-a-comprendre-les-modeles-de-langage-de-la-tokenisation-a-la-generation-mma <p>On utilise de plus en plus les grands modèles de langage (LLM) dans nos applications, nos outils de développement et nos workflows.</p> <p>Mais lorsqu'on envoie une requête à un modèle, que se passe-t-il réellement entre le prompt et la réponse ?</p> <p>Comment le texte est-il transformé en tokens ? À quoi servent les embeddings ? Comment fonctionne le mécanisme d'attention d'un Transformer ? Et comment le modèle choisit-il le prochain token ?</p> <p>C'est pour explorer ces questions que j'ai créé <strong>MiniLab LLM</strong>, un projet pédagogique gratuit, en français, accessible à tous.</p> <h2> L'objectif de MiniLab LLM </h2> <p>MiniLab LLM est une plateforme d'apprentissage consacrée au fonctionnement des modèles de langage.</p> <p>L'objectif n'est pas simplement d'apprendre à utiliser une API ou à rédiger de meilleurs prompts.</p> <p>Il s'agit de <strong>comprendre les mécanismes qui permettent à un LLM de traiter une entrée et de générer une réponse</strong>.</p> <p>Le parcours suit progressivement les différentes étapes du traitement d'une requête, en reliant les concepts théoriques à des exemples concrets.</p> <h2> Ce que l'on peut y apprendre </h2> <p>Le cours aborde notamment :</p> <ul> <li> <strong>La tokenisation</strong> : comment une séquence de texte est découpée en unités exploitables par le modèle.</li> <li> <strong>Les embeddings</strong> : comment les tokens sont représentés sous forme de vecteurs numériques.</li> <li> <strong>Les informations positionnelles</strong> : comment un Transformer prend en compte l'ordre des tokens.</li> <li> <strong>Le mécanisme d'attention</strong> : comment les différentes positions d'une séquence peuvent interagir.</li> <li> <strong>L'architecture Transformer</strong> : comment ses composants participent au traitement des informations.</li> <li> <strong>La génération de texte</strong> : comment le modèle produit une réponse token après token.</li> </ul> <p>L'approche est progressive : chaque notion permet de mieux comprendre les suivantes.</p> <h2> Un projet pratique pour aller plus loin </h2> <p>MiniLab LLM ne se limite pas aux explications théoriques.</p> <p>Le projet comprend également un volet pratique en Python et PyTorch, avec l'objectif de construire un modèle pédagogique et d'observer son fonctionnement.</p> <p>L'idée n'est pas de rivaliser avec les modèles commerciaux, mais de comprendre les mécanismes fondamentaux à travers une implémentation accessible.</p> <h2> À qui s'adresse cette formation ? </h2> <p>MiniLab LLM s'adresse notamment :</p> <ul> <li>Aux étudiants en informatique et en intelligence artificielle.</li> <li>Aux développeurs qui souhaitent comprendre ce qui se passe derrière les API de LLM.</li> <li>Aux professionnels qui travaillent sur des applications intégrant des modèles de langage.</li> <li>Aux autodidactes qui souhaitent acquérir des bases techniques solides.</li> </ul> <p>Il n'est pas nécessaire d'être spécialiste du machine learning pour commencer.</p> <h2> Une ressource gratuite et en français </h2> <p>J'ai choisi de rendre ce contenu accessible gratuitement pour permettre à chacun d'apprendre à son rythme.</p> <p>Le projet est également pensé pour évoluer avec de nouveaux contenus pédagogiques.</p> <p><strong>Découvrir MiniLab LLM :</strong></p> <p><a href="https://minilab-llm.com/" rel="noopener noreferrer">MiniLab LLM</a></p> <p>Si vous travaillez avec des LLM ou que vous apprenez leur fonctionnement, vos retours sur le contenu, la progression des cours et les notions à approfondir sont les bienvenus.</p> <p><em>Article préparé avec une assistance rédactionnelle IA, puis soumis à validation de l'auteur.</em></p> ai learning llm machinelearning