Comprendre un LLM,
par la pratique.

Bienvenue dans MiniLab LLM. Construisez un petit modèle de langage et observez ce qui se passe, étape par étape, de l’envoi d’un prompt jusqu’à la réponse de votre LLM.

CommencerDu prompt à la réponse

La vue d’ensemble, avant d’entrer dans le détail du parcours à gauche.

01Comprendre : Le LLM

Avant de construire, il faut comprendre les fondations et avoir une vision claire de ce qui se passe à chaque étape. On commencera chaque cours par la théorie pour se familiariser avec les notions et les termes importants.

02Construire : Projet MiniLab

Une fois la théorie bien en tête, on passe à l’implémentation : quels outils utiliser, comment les nommer, ce qu’ils reçoivent et ce qu’ils renvoient. Comme dans une course de relais, chaque fonction reçoit un élément, le transforme et transmet son résultat à la suivante. On apprendra à relier ces étapes dans l’ordre pour démystifier la bête.

POUR QUI ?

Vous vous reconnaissez dans l’un de ces profils.

Vous utilisez déjà l’IA et voulez ouvrir la boîte noire

Vous utilisez ChatGPT ou une API au quotidien, mais les mots embeddings, attention, température ou cache KV restent flous. Vous voulez savoir ce qui se passe vraiment entre votre prompt et la réponse.

Vous voulez comprendre sans vous noyer dans les formules

Les articles académiques vous perdent ? Ici, chaque notion part de zéro, chaque terme du métier est expliqué avec son nom anglais et une image simple, et vous manipulez aussitôt les vrais nombres dans un laboratoire en direct.

Vous voulez construire votre propre modèle, sur un ordinateur ordinaire

Pas besoin d’une carte graphique hors de prix. Avec quelques bases de programmation et un terminal, vous écrivez et entraînez de bout en bout un vrai petit Transformer en Python, sur le processeur de votre machine.

LE PROGRAMME

Du prompt à la réponse, puis votre propre modèle.

100 % gratuit, sans compte ni inscription
Votre progression est sauvegardée dans votre navigateur.
Aucune installation pour les 16 leçons
Tout se passe dans le navigateur, avec un laboratoire interactif par leçon.
Un projet Python sur simple processeur
Environ 90 secondes d’entraînement sur un ordinateur portable ordinaire, sans carte graphique.
À votre rythme, environ 10 heures
Près de 5 h pour les 16 leçons et leurs questionnaires, puis 5 h pour coder les 6 étapes du projet MiniLab.

LA COMMUNAUTÉ

Ne restez jamais bloqué seul.

Le serveur Discord MiniLab LLM réunit celles et ceux qui suivent le cours. On s’y aide, on y code ensemble, et on y fête les petites victoires.

Un forum d’entraide par grande partie du cours. Démarrage, tokenisation, mécanisme d’attention, entraînement, génération : une formule résiste ? Ouvrez un sujet au bon endroit, et retrouvez ceux des autres. Le bouton « Aide » de chaque page vous y mène directement.
Un coup de main pour le projet pratique. Deux forums dédiés, Python et PyTorch, pour avancer dans le projet MiniLab quand un test pytest reste rouge ou qu’un tenseur n’a pas la forme attendue.
Le mur des victoires et des ressources. Partagez la capture de votre modèle quand il répond enfin en streaming sur votre machine, montrez vos projets et échangez vos meilleures ressources sur les LLM.

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Mise à jour le 14 novembre 2026

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