Ressources utiles IA & LLM

🔤 Tokenisation — voir les tokens de ses propres textes

OpenAI Tokenizer  platform.openai.com ↗

Coller un texte, voir son découpage en tokens et leur nombre — la démo de l'atelier 1 en version interactive, sans code.

Tiktokenizer  tiktokenizer.vercel.app ↗

Comparer le découpage selon le tokenizer choisi (GPT-4o, Llama...) — montre que chaque famille de modèles découpe différemment.

📊 Benchmarks — comparer et choisir un modèle

LMArena (Chatbot Arena)  lmarena.ai ↗

Le classement par votes humains en aveugle (millions de duels) — la référence pour la qualité perçue des modèles les plus avancés.

Artificial Analysis  artificialanalysis.ai ↗

Le triptyque qualité / prix / vitesse (TTFT, tokens/s) par modèle et par fournisseur — l'outil du module « économie des tokens ».

Open LLM Leaderboard  huggingface.co ↗

Le classement des modèles open-weight — pour présélectionner un candidat à l'auto-hébergement (module déploiement).

MTEB Leaderboard  huggingface.co ↗

Le benchmark des modèles d'embeddings — pour choisir le modèle de vectorisation de votre RAG (atelier 4).

📚 Documentation technique

Documentation Mistral AI  docs.mistral.ai ↗

L'API utilisée dans les 5 ateliers : chat, embeddings, function calling, JSON mode.

Documentation OpenAI  platform.openai.com ↗

Utilisée dans les ateliers 1 et 3 pour les logprobs (probabilités des tokens), absents de l'API Mistral.

LangChain (Python)  python.langchain.com ↗

Chargeurs de documents, découpage, FAISS, retrievers hybrides — la plomberie RAG de l'atelier 4.

LangGraph  langchain-ai.github.io ↗

L'agent ReAct et la mémoire de session (checkpointer) de l'atelier 4.

💶 Tarifs officiels — à consulter le jour J (ils bougent vite)

Tarifs Mistral AI  mistral.ai ↗

Prix par million de tokens, entrée/sortie — à actualiser dans la cellule coûts de l'atelier 2 avant chaque session.

Tarifs OpenAI  openai.com ↗

Même usage — et support du calcul « ×100 000 requêtes/mois » de l'animation économie des tokens.

📄 Papiers fondateurs — les 8 sources de la formation

Attention Is All You Need (2017)  arxiv.org ↗

Le Transformer. Les 8 pages qui fondent tout — module 1 et animation « Histoire des LLM ».

RAG — Lewis et al. (2020)  arxiv.org ↗

Le papier qui nomme et formalise le Retrieval-Augmented Generation.

Self-Consistency — Wang et al. (2022)  arxiv.org ↗

Échantillonner plusieurs raisonnements et faire voter — atelier 3, §4.

ReAct — Yao et al. (2022)  arxiv.org ↗

Le cycle Pensée → Action → Observation des agents — atelier 4, module 5.

Tree of Thoughts — Yao et al. (2023)  arxiv.org ↗

Explorer, évaluer, élaguer — atelier 3, §5, et l'animation du jeu de 24.

LoRA — Hu et al. (2021)  arxiv.org ↗

Les adaptateurs de rang faible : h(x) = W₀x + BAx — atelier 5.

QLoRA — Dettmers et al. (2023)  arxiv.org ↗

LoRA sur base quantifiée NF4 : fine-tuner un 65B sur un seul GPU.

Lost in the Middle — Liu et al. (2023)  arxiv.org ↗

La courbe en U : l'information au milieu d'un long contexte est mal exploitée.

🛡️ Sécurité & gouvernance

OWASP Top 10 pour les LLM  genai.owasp.org ↗

Le référentiel des risques (injection de prompt en tête) — prolonge l'animation et la démo injection de l'atelier 3.

CNIL — Intelligence artificielle  cnil.fr ↗

Recommandations françaises : IA et données personnelles, fiches pratiques pour les projets d'entreprise.

AI Act — texte et guides  artificialintelligenceact.eu ↗

Le règlement européen : explorateur du texte, calendrier d'application, auto-évaluation des obligations.

🎓 Ressources Expert Python

Le guide de l'IA générative  expertpython.fr

Les animations interactives de la formation : 27 fiches pour comprendre les LLM, le prompt engineering, le RAG, les agents et le déploiement.

Glossaire des acronymes IA & LLM  expertpython.fr

Les 68 acronymes de la formation (RAG, LoRA, RLHF, cache KV...) expliqués en une phrase.

Lexique Python  expertpython.fr

Le vocabulaire Python et data en français, fiche par fiche.