Y Combinator. Dans sa conférence à l’AI Startup School, Karpathy présente les LLM comme un nouveau type d’ordinateur — à la fois service public, usine de fabrication et système d’exploitation — et défend des produits à « autonomie partielle » maintenus sous contrôle humain. C’est la formulation la plus claire du modèle mental à l’échelle de la pile que suppose l’article : vous choisissez des fournisseurs d’inférence et des outils pour un socle programmable, pas pour un simple chatbot.
Les noms, les tarifs et les capacités des modèles évoluent rapidement. Utilisez cette vidéo pour son schéma de décision, puis vérifiez le comportement actuel des modèles avant de les adopter.
Évaluer des idées de produits à autonomie partielle où les humains conservent le contrôle sur les décisions à risque élevé.
Aucun — la vidéo peut être regardée sans préparation, mais complète bien les bases sur les méthodes d’entraînement apportées par la présentation approfondie.
Dernière révision : 18 mai 2026
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77 minutesComprendre comment les spécialistes des prompts de production révisent les instructions, les exemples et les contraintes comportementales sous une pression réelle, au lieu de traiter les prompts comme du texte jetable.
55 minutesConcevoir une échelle d'évaluation qui détecte les régressions avant que les modifications de prompt ou de modèle n'atteignent les utilisateurs.
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Coursera · DeepLearning.AI + AWSAntje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
Lorsque des praticiens demandent « quelle formation suivre pour réellement construire avec des LLM ? », voici la réponse. Le contenu est mathématiquement rigoureux sans prendre la forme d'un article de recherche ; les chapitres de déploiement centrés sur AWS restent utiles même si vous n'utilisez jamais SageMaker.
DeepLearning.AI · LlamaIndexJerry Liu
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DeepLearning.AI · LangChainHarrison Chase
L'amnésie liée à la fenêtre de contexte rend la plupart des agents oublieux et peu efficaces dès le deuxième jour. Ce cours présente les modèles LangMem qui y remédient — mémoire épisodique, procédurale et sémantique — afin qu'un agent conserve les préférences de l'utilisateur et les interactions passées d'une session à l'autre sans surcharger la consigne.
