# Script vidéo: les cinq disciplines de l’optimisation LLM

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## 00:00, le problème

« Optimisation LLM » peut désigner cinq travaux différents. Cette vidéo fournit une carte pour éviter de mélanger SEO, architecture d’application, compression de modèle, évaluation et agents.

## 00:35, visibilité dans les réponses IA

L’objet optimisé est une page ou un site. On travaille le crawl, l’indexation, la structure, les entités, les passages autoportants et la mesure des mentions observables. Google renvoie ici aux fondamentaux SEO et ne demande pas de balisage spécial pour ses fonctions IA.

## 01:25, applications LLM

L’objet optimisé est un produit ou un pipeline. On mesure la qualité de tâche, le coût et la latence. Le contexte, la récupération documentaire, le routage, les outils et le caching doivent rester reliés à des evals.

## 02:15, modèles et inférence

L’objet optimisé est le modèle. Fine-tuning, quantification, distillation et choix du runtime modifient des compromis entre qualité, mémoire et débit. Une estimation théorique ne remplace pas un benchmark sur le matériel cible.

## 03:05, évaluation et fiabilité

Une amélioration n’existe que relativement à un critère. Un jeu d’evals versionné conserve entrées, résultats attendus, graders, échecs et régressions. Un score interne ne devient pas une preuve générale de sûreté.

## 03:55, agents et protocoles

Un agent orchestre modèle, état et actions. MCP standardise la connexion à des données, outils et workflows. Il ne certifie ni la sécurité du serveur, ni l’exactitude de ses réponses.

## 04:45, conclusion

Complétez la phrase: « nous optimisons quoi, afin d’améliorer quoi, mesuré comment ? ». La réponse désigne la discipline, l’équipe, le protocole et la preuve nécessaires.

Sources et version complète: https://llmoptimisation.fr/optimisation-llm-cinq-disciplines/