Les cinq disciplines de l’optimisation LLM
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Le problème
« Optimisation LLM » peut désigner cinq travaux différents. La carte évite de mélanger SEO, architecture d’application, compression de modèle, évaluation et agents.
Visibilité dans les réponses IA
L’objet optimisé est une page ou un site. Le travail porte sur le crawl, l’indexation, la structure, les entités, les passages autoportants et la mesure des mentions observables.
Applications LLM
L’objet optimisé est un produit ou un pipeline. Qualité de tâche, coût et latence sont mesurés ensemble. Contexte, récupération, routage, outils et caching restent reliés à des evals.
Modèles et inférence
Fine-tuning, quantification, distillation et runtime modifient les compromis entre qualité, mémoire et débit. Une estimation théorique ne remplace pas un benchmark.
Évaluation et fiabilité
Une amélioration n’existe que relativement à un critère. Un jeu d’evals versionné conserve les cas, graders, échecs et régressions.
Agents et protocoles
Un agent orchestre modèle, état et actions. MCP facilite la connexion à des données, outils et workflows sans certifier leur sécurité ou leur exactitude.