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Préversion documentaire

Comprendre

Les concepts et mécanismes du Web génératif.

RAGLLMTransformers
COMPRENDRE LE DOMAINE

Le RAG, les modèles multimodaux, les données liées et les modèles exécutés localement sont des briques distinctes. Les expliquer de façon accessible exige de préciser ce qui fonctionne, dans quelles conditions et quelles limites subsistent.

Ce que vous allez découvrir

  • Différencier génération, récupération documentaire et vérification.
  • Lire les concepts sans confondre métaphore et fonctionnement réel.
  • Relier les notions à leurs sources scientifiques.

Aucune collecte d’actualités ou connexion à un modèle IA n’est activée dans cette préversion.

APPROFONDIR · DOSSIERS DOCUMENTÉS

Des réponses détaillées, des cas concrets et leurs sources

Chaque dossier relie fonctionnement, exemples, limites et documents primaires. La relecture scientifique reste à compléter : les sources sont disponibles pour vérifier chaque affirmation.

5études à explorer
01 Recherche

Évaluer un système RAG de manière rigoureuse

Identifier les erreurs à chaque étape d’un système de recherche augmentée.

Indexer des preuves, pas seulement des phrases

Un système RAG sélectionne des passages candidats puis les transmet à un modèle pour composer une réponse. L’identité, l’édition, la date et les droits des documents doivent rester associés aux fragments indexés ; sinon la citation perd son contexte.

Séparer rappel et fidélité

Un système peut retrouver les bons passages sans produire une réponse fidèle, ou générer un texte plausible sur la base de passages non pertinents. Évaluez séparément récupération, classement, fidélité, exactitude de citation et abstention en l’absence de preuve.

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  1. Préparer des questions témoins
  2. Mesurer la récupération
  3. Évaluer la fidélité
  4. Tracer les versions
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02 Données

Données structurées, JSON-LD et découvrabilité

Comprendre les liens entre sémantique, métadonnées et systèmes d’IA.

Les données liées sur le Web

JSON-LD permet d’exprimer des ressources et relations en JSON avec un contexte qui définit leurs identifiants. Une donnée liée n’est pas une instruction agentique ni une garantie que le contenu sera repris par un modèle.

Schema.org et les moteurs

Les descriptions de pages peuvent clarifier le type d’une ressource, son auteur, sa date ou ses relations. Google demande que les données structurées correspondent au contenu visible ; un marquage artificiel ou trompeur n’améliore pas nécessairement l’éligibilité aux fonctionnalités de recherche.

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  1. Choisir des identifiants
  2. Définir le contexte
  3. Vérifier le contenu visible
  4. Tester la cohérence
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03 Exécution

WebNN et accélération neuronale

Comprendre une API Web conçue pour l’inférence sur les dispositifs des utilisateurs.

Le rôle de WebNN

WebNN vise à exposer des fonctions de calcul neuronal qui peuvent exploiter des processeurs et accélérateurs matériels. Son objectif n’est pas de fournir un chatbot complet, mais un moyen de construire et exécuter des graphes de calcul appropriés.

Compatibilité et performances

L’appareil et l’implémentation influencent les opérateurs disponibles, la précision et le temps de calcul. Les applications doivent vérifier les capacités réellement prises en charge et comparer des modèles représentatifs plutôt que s’en tenir à une promesse théorique.

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  1. Vérifier les capacités
  2. Sélectionner un modèle compatible
  3. Mesurer l’inférence
  4. Consigner les échecs
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04 Exécution

WebGPU pour le calcul et les modèles Web

Distinguer l’API graphique/calcul de la logique des modèles d’IA.

Une API de calcul GPU

WebGPU permet à une application Web d’effectuer du rendu graphique et certains calculs sur le GPU. Au 13 novembre 2026, la publication W3C consultée est un Candidate Recommendation Draft ; cela n’équivaut pas à une disponibilité identique sur tous les appareils.

Du GPU à l’inférence

Les bibliothèques d’exécution IA peuvent exploiter WebGPU pour certaines opérations. WebGPU, à lui seul, ne contient pas un modèle ni un corpus : il fournit des primitives de calcul.

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  1. Inspecter le GPU
  2. Mesurer la charge
  3. Prévoir un repli
  4. Documenter la prise en charge
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05 Durabilité

Sobriété et modèles adaptés au Web

Choisir une architecture proportionnée à la tâche et aux appareils.

Un problème avant un modèle

Toutes les fonctions ne nécessitent pas un grand modèle génératif. Recherche classique, règles explicites et modèles spécialisés peuvent résoudre de nombreux besoins avec une complexité et un coût plus faibles.

Mesures comparables

Comparez qualité, temps de réponse, énergie, bande passante, taille du modèle et coûts réels. Le simple nombre de paramètres ne résume ni l’empreinte d’un service ni ses performances sur tous les appareils.

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  1. Définir l’objectif
  2. Comparer des solutions simples
  3. Mesurer sur plusieurs appareils
  4. Publier les compromis
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Les propositions expérimentales, standards publiés et interprétations pédagogiques sont explicitement différenciés dans les dossiers. Date de recherche : 13 novembre 2026.

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