Un LLM ne comprend rien à votre question : il prédit un token après l’autre, en s’appuyant sur des milliards de paramètres appris pendant l’entraînement. Cet article démonte toute la mécanique, du tokenizer à l’attention en passant par le MoE et la quantification, et explique pourquoi le nombre de paramètres ne suffit plus à juger un modèle.
Prompt, tokens, harness, agents, MCP, compaction : le lexique de l’IA générative s’est étoffé depuis fin 2022, souvent en anglais, souvent confus. Cet article pose chaque terme clairement, du plus simple au plus avancé, relié par une même idée : tous ces mécanismes existent pour gérer au mieux la context window, la mémoire de travail du modèle.
Comment migrer une application en production de Next.js vers TanStack Router sans bloquer la delivery ? Bastien Dufour détaille sa méthode pilotée par l’IA : une phase de recherche, un plan co-construit avec l’agent et des validations pensées pour résister aux compactions de contexte. Résultat : près de 80 000 lignes ajoutées, un serveur de dev qui démarre en moins d’une seconde et environ 225 $ de tokens.
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