IA

A Comprehensive Survey on Agent Skills: Taxonomy, Techniques, and Applications

Synthèse sur les compétences (skills) des agents LLM : taxonomie, acquisition, récupération et sélection à l'exécution, gouvernance, et applications dans des systèmes comme Claude Code.

Yingli Zhou, Shu Wang, Yaodong Su

A Comprehensive Survey on Vector Database: Storage and Retrieval Technique, Challenge

Panorama des bases de données vectorielles : stockage (sharding, partitionnement, réplication), recherche approchée de plus proches voisins (hachage, arbres, graphes, quantification), défis et articulation avec les LLM.

Le Ma, Ran Zhang, Yikun Han

A practical guide to building agents

Guide pratique de conception d'agents LLM par OpenAI : quand construire un agent, fondations (modèle, outils, instructions), orchestration mono et multi-agents, garde-fous et intervention humaine.

OpenAI

A Survey of Agent Interoperability Protocols: MCP, ACP, A2A and ANP

Comparaison des protocoles d'interopérabilité des agents : MCP pour l'accès aux outils et au contexte, ACP, A2A et ANP pour la communication entre agents, avec architectures, modèles de sécurité et feuille de route d'adoption.

Abul Ehtesham, Aditi Singh, Gaurav Kumar Gupta

A Survey of Context Engineering for Large Language Models

Synthèse de plus de 1400 articles sur l'ingénierie du contexte : récupération et génération de contexte, longues séquences, gestion de la mémoire et compression, RAG, raisonnement outillé et systèmes multi-agents.

Lingrui Mei, Jiayu Yao, Yuyao Ge

A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents

Synthèse de référence sur les agents autonomes fondés sur les LLM : cadre unifié (profil, mémoire, planification, action), applications en sciences sociales, naturelles et ingénierie, stratégies d'évaluation et défis ouverts.

Lei Wang, Chen Ma, Xueyang Feng

A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models

Synthèse sur les modèles de langage augmentés par la recherche : récupération sparse et dense, intégration au générateur, entraînement conjoint ou séparé, applications et défis.

Wenqi Fan, Yujuan Ding, Liangbo Ning

Agent Skills for Large Language Models: Architecture, Acquisition, Security, and the Path Forward

Synthèse sur les Agent Skills : architecture (SKILL.md, divulgation progressive, articulation avec MCP), acquisition et apprentissage de skills, agents d'usage informatique, sécurité des bibliothèques de skills et perspectives.

Renjun Xu, Yang Yan

Agentic Large Language Models, a survey

Panorama des LLM agentiques organisé en trois axes (raisonner, agir, interagir) : réflexion et récupération d'information, agents outillés et robots, systèmes multi-agents et comportements sociaux émergents.

Aske Plaat, Max van Duijn, Niki van Stein

Deepmath : mathématiques des réseaux de neurones (v2.0)

Livre libre d'Exo7 expliquant pas à pas les réseaux de neurones : neurone, perceptron multicouche, descente de gradient, rétropropagation, convolution, avec programmes Python/TensorFlow-Keras.

Arnaud Bodin, François Recher

Foundations of Large Language Models

Manuel de référence sur les grands modèles de langage : pré-entraînement, modèles génératifs et architecture Transformer, prompting, alignement (RLHF, fine-tuning par instructions) et inférence.

Tong Xiao, Jingbo Zhu

Foundations of Vector Retrieval

Monographie de référence sur la recherche de plus proches voisins dans les espaces vectoriels : k-NN, MIPS, dimension intrinsèque, arbres, hachage LSH, graphes (HNSW), clustering (IVF), sketching et quantification.

Sebastian Bruch

From Question Answering to Task Completion: A Survey on Agent System and Harness Design

Synthèse sur la conception des harnais d'agents LLM : du prompt engineering au context engineering puis au harness engineering, responsabilités du runtime (observation, contexte, contrôle, action, état, vérification), co-évolution modèle-harnais et évaluation.

Jianyuan Guo, Zhiwei Hao, Chengcheng Wang

Google's Approach for Secure AI Agents: An Introduction

Livre blanc sur la sécurité des agents IA : défis propres aux agents, risques clés (actions malveillantes, fuite de données), principes fondamentaux et défense en profondeur combinant contrôles déterministes et défenses fondées sur le raisonnement.

Santiago Díaz, Christoph Kern, Kara Olive

Large Language Models: A Survey

Panorama de référence sur les grands modèles de langage : familles GPT, LLaMA et PaLM, construction (données, tokenisation, entraînement, alignement), usages et augmentation (prompting, RAG, agents), jeux de données et évaluation comparative.

Shervin Minaee, Tomas Mikolov, Narjes Nikzad

Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions

Étude systématique du Model Context Protocol : architecture et cycle de vie d'un serveur MCP, taxonomie de 16 menaces de sécurité, études de cas, mesures de protection, écosystème et pistes de recherche.

Xinyi Hou, Yanjie Zhao, Shenao Wang

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey

Synthèse de référence sur la génération augmentée par la recherche (RAG) : paradigmes naïf, avancé et modulaire, techniques de récupération, d'augmentation et de génération, évaluation et perspectives.

Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao

Speech and Language Processing (3e éd.) – Ch. 11 : Information Retrieval and RAG

Chapitre de manuel de référence sur la recherche d'information et le RAG : recherche lexicale (TF-IDF, BM25), recherche dense par embeddings, index vectoriels, questions-réponses, génération augmentée et évaluation.

Daniel Jurafsky, James H. Martin

Speech and Language Processing (3e éd.) – Ch. 5 : Embeddings

Chapitre de manuel de référence sur les représentations vectorielles du sens : sémantique distributionnelle, similarité cosinus, TF-IDF, word2vec, propriétés et biais des embeddings, évaluation.

Daniel Jurafsky, James H. Martin

Speech and Language Processing (3e éd.) – Ch. 7 : Transformers and Pretraining

Chapitre de manuel de référence sur l'architecture Transformer : attention multi-têtes, flux résiduel, embeddings positionnels, pré-entraînement des grands modèles de langage, échantillonnage et génération de texte.

Daniel Jurafsky, James H. Martin

Speech and Language Processing (3e éd.) – Ch. 8 : Post-training

Chapitre de manuel de référence sur le post-entraînement des LLM : instruction tuning (SFT), fine-tuning efficace (LoRA), alignement par préférences (RLHF, DPO) et apprentissage par renforcement à récompenses vérifiables (RLVR).

Daniel Jurafsky, James H. Martin

Survey of Vector Database Management Systems

Synthèse de référence sur les SGBD vectoriels : requêtes de similarité, index (quantification, partitionnement, graphes navigables), optimisation, architectures et panorama de plus de 20 systèmes.

James Jie Pan, Jianguo Wang, Guoliang Li

The Complete Guide to Building Skills for Claude

Guide pratique de création d'Agent Skills pour Claude : structure d'un skill (dossier, SKILL.md, frontmatter), conception, tests et itération, distribution, combinaison avec MCP, motifs courants et dépannage.

Anthropic

The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques

Revue systématique du prompt engineering : terminologie, taxonomie de 58 techniques (apprentissage en contexte, chaîne de pensée, décomposition, ensembles, auto-critique), prompting multilingue et multimodal, agents, évaluation et sécurité.

Sander Schulhoff, Michael Ilie, Nishant Balepur

Understanding Deep Learning

Manuel de référence sur l'apprentissage profond : réseaux superficiels et profonds, fonctions de perte, optimisation, régularisation, CNN, transformers, modèles génératifs, apprentissage par renforcement.

Simon J. D. Prince

Réseaux de Neurones

Les objectifs, l'histoire, les applications. Le modèle d'un neurone, fonction de transfert, architecture de réseau. Les outils mathématiques : algère linéaire, espace vectoriel, produit scalair, norme, orthogonalité, transformation linéaire. Les apprentissages : supervisé, non-supervisé et autres. Le perceptron multicouches, les nuées dynamiques (K-means, fuzzy k-means...). Les réseaux de Kohonen. Reseaux GNG, Architecture ART. ACP et apprentissage hebbien.

Marc Parizeau

Perceptron multicouches

modélisations et régressions non linéaires multiples

Fouad Badran, Sylvie Thiria

Intelligence Artificielle : IA

Les cours de l'université de Montréal au Québec. Cette archive regroupe plusieurs documents pdf. Les réseaux de neurones sont abordés.