Large Language Model (LLM) : c’est quoi exactement ?

ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Deepseek…
Ils ne dorment jamais, comprennent mieux nos mots que certains humains, et redessinent le futur du travail, de la créativité et du savoir. Les LLM sont là et ils ne se contentent pas de répondre, ils transforment.

Derrière ces modèles gigantesques se cache une révolution silencieuse qui bouscule les codes de l’intelligence, du langage et de la technologie. Qu’ils soient au service de la médecine, de la justice ou de la fiction, les LLM ne sont plus de simples outils : ce sont des partenaires, des copilotes… ou des challengers.

Mais que se passe-t-il vraiment dans les coulisses de ces cerveaux artificiels aux milliards de paramètres ?

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Qu’est-ce qu’un Large Language Model (LLM) ?

Définition et évolution des LLMs

Un Large Language Model (LLM) est un modèle d’intelligence artificielle conçu pour traiter, comprendre et générer du langage naturel. Il s’appuie sur l’apprentissage à partir de vastes corpus de textes. Le terme « Large » reflète la taille considérable de ces modèles, souvent composés de milliards de paramètres, permettant de saisir les nuances du langage humain.

Leur développement est étroitement lié aux avancées dans les réseaux neuronaux profonds et à l’introduction de l’architecture Transformer en 2017, qui a révolutionné l’exploitation du contexte dans les données textuelles.

Depuis les premiers systèmes basés sur des règles, comme Eliza dans les années 1960, les LLMs ont progressé grâce à des innovations successives en machine learning. Des technologies comme les réseaux LSTM, suivis des modèles Transformer, ont permis la création de modèles emblématiques tels que GPT, BERT et T5.

Aujourd’hui, les LLMs sont au cœur des systèmes d’intelligence artificielle, jouant un rôle clé dans la génération et la compréhension du texte, avec des applications dans divers domaines.

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Comment fonctionne un LLM ?

Fonctionnement technique détaillé

Un LLM (Large Language Model) fonctionne grâce à des architectures de réseaux neuronaux profonds, basées sur le transformer, et utilisant un mécanisme clé appelé self-attention. Ce mécanisme permet au modèle de concentrer son attention sur différentes parties d’un texte en fonction de leur pertinence contextuelle. Cela facilite la compréhension des relations complexes entre les mots et les phrases, même dans des séquences longues.

En combinant des couches d’embedding, des couches récurrentes, des couches feedforward et des mécanismes d’attention, le modèle est capable d’extraire, d’interpréter et de générer un texte respectant les règles du langage naturel.

Lors de la génération de texte, le modèle prédit à chaque étape le prochain token (mot ou fragment de mot) en se basant sur la séquence précédente. Ce processus repose sur des fonctions souvent simples, comme des fonctions linéaires, qui exploitent les informations stockées dans les nombreux paramètres du modèle pour produire des réponses précises.

Ces paramètres, qui représentent la « mémoire » du modèle, sont ajustés pendant la phase d’entraînement afin de minimiser l’écart entre les prédictions du modèle et le texte réel présent dans les données d’apprentissage.

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Pré-entraînement et fine tuning

Le cycle d’entraînement d’un LLM comporte deux étapes essentielles : le pré-entraînement et le fine tuning.

Durant le pré-entraînement, le modèle est exposé à un vaste corpus de données textuelles non étiquetées, provenant de diverses sources. Cette phase permet au modèle d’apprendre les structures linguistiques, le vocabulaire et les motifs récurrents. Il s’agit d’un apprentissage non supervisé où le modèle apprend à prédire des mots manquants ou à compléter des séquences de texte, développant ainsi une compréhension générale du langage.

Ensuite, le fine tuning affine ces connaissances en entraînant le modèle sur des ensembles de données spécifiques et annotés, adaptés à des tâches précises comme la traduction, la génération de code ou les interactions dans des assistants virtuels. Cette étape améliore les performances du modèle pour des applications ciblées, réduit les biais et adapte la génération de texte aux besoins spécifiques des utilisateurs.

De plus, des techniques avancées comme l’apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine permettent d’ajuster le comportement des LLMs afin de garantir des réponses plus pertinentes et responsables.

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Cas d’utilisation des LLMs dans la pratique

Applications dans différents secteurs

Les Large Language Models (LLMs) sont utilisés dans de nombreux secteurs grâce à leur capacité à générer du langage naturel et à effectuer diverses tâches liées au traitement du langage.

Dans le domaine du service client, ils alimentent des chatbots intelligents qui offrent une assistance 24/7 en répondant rapidement et précisément aux demandes des utilisateurs. Le secteur de la santé exploite ces modèles pour améliorer l’éducation des patients et synthétiser des documents médicaux complexes.

Dans le secteur financier, les LLMs automatisent l’analyse de données et la génération de rapports complexes. Dans l’éducation, ils participent à la création de contenus pédagogiques personnalisés.

De plus, l’utilisation massive de ces LLM impacte un secteur en particulier : le marketing digital et la publicité. Les utilisateurs passent par les LLM pour choisir un produit, un service ou se faire recommander une entreprise (c’est le cas notamment avec ChatGPT shopping qui met en avant cet usage).

Cette utilisation massive des LLM impacte énormément le secteur du marketing et pousse les entreprises à trouver un moyen d’être référencées sur ces nouvelles plateformes de recherche, c’est ce que permet le GEO.

Ces LLM vont ainsi devenir de nouvelles plateformes publicitaires : Perplexity a d’ailleurs annoncé fin 2024 l’apparition progressive de publicités ciblées sur la plateforme avec Perplexity Ads.

En outre, les capacités avancées de génération de code et d’analyse textuelle permettent d’automatiser des processus en développement logiciel ou en data science, réduisant ainsi le temps de conception et augmentant la productivité.

Ces modèles de langage sont également intégrés dans des systèmes multimodaux combinant texte, image et vidéo, afin de fournir des analyses plus riches et contextuelles dans divers domaines.

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Amélioration des interactions homme-machine

Les LLMs révolutionnent les interactions entre l’humain et la machine, notamment grâce à des assistants virtuels capables d’engager des conversations fluides et naturelles. Ces modèles vont au-delà des simples commandes préprogrammées en comprenant les intentions et le contexte des utilisateurs, rendant les échanges plus intuitifs.

Dans les chatbots de support client, cette avancée permet une meilleure résolution des problèmes sans intervention humaine, grâce à une compréhension fine des requêtes et une capacité à générer des réponses adaptées.

La technologie facilite également la création d’outils collaboratifs équipés d’agents intelligents multitâches qui coordonnent différentes fonctions pour offrir des réponses complètes, personnalisées et cohérentes.

Enfin, en combinant apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine, les LLMs améliorent continuellement leur pertinence et leur éthique, contribuant à bâtir des systèmes plus fiables et responsables dans tous les contextes d’usage.

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Conclusion

Les Large Language Models (LLMs) constituent une avancée remarquable dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ces modèles offrent des capacités exceptionnelles en matière de traitement du langage et de génération de texte, ce qui les rend indispensables pour des applications telles que le service client, l'analyse de données et la personnalisation.

Cependant, malgré leurs nombreux avantages, les LLMs présentent certaines limites, notamment en ce qui concerne la vérification des faits. Alors que les recherches continuent d’explorer les possibilités offertes par ces modèles, il est désormais opportun de les intégrer à vos projets.

Leur utilisation peut significativement améliorer l'efficacité de vos processus tout en enrichissant l'expérience utilisateur grâce à des applications innovantes.

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FAQ

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Quels sont les avantages de l'utilisation d'un LLM par rapport à d'autres modèles de traitement du langage ?

Les LLM (Large Language Models) présentent plusieurs avantages par rapport aux autres modèles de traitement du langage. Ils offrent une génération de texte fluide et pertinente, une compréhension contextuelle avancée, ainsi qu'une grande polyvalence pour diverses tâches, telles que la traduction ou l'analyse de sentiments.

En outre, ils permettent l'automatisation des processus, réduisent le travail manuel, personnalisent les interactions client en continu (24/7), et augmentent la précision dans les tâches de classification et de prédiction grâce à leur entraînement sur de vastes ensembles de données. Ces modèles surpassent souvent les approches traditionnelles en termes de complexité et de capacités de généralisation.

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Comment un LLM est-il entraîné et quel type de données utilise-t-il pour apprendre ?

L'entraînement d'un LLM se déroule en plusieurs étapes. Tout d'abord, il passe par un apprentissage auto-supervisé sur de larges corpus textuels pour prédire le mot suivant. Ensuite, un apprentissage supervisé, et parfois un apprentissage par renforcement, est utilisé pour affiner ses performances.

Les données utilisées pour l'entraînement sont principalement des textes non structurés, tels que des livres, des articles, et des pages web, ce qui permet au modèle d'acquérir une compréhension approfondie du langage.

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Quels sont les domaines d'application des LLM en entreprise et dans la vie quotidienne ?

En entreprise, les LLM sont utilisés pour le service client automatisé, la génération de contenu, l'analyse de données, la conformité réglementaire, et l'automatisation de workflows complexes. Dans la vie quotidienne, ils simplifient des tâches telles que la traduction, la synthèse d'informations, et l'assistance virtuelle.

Ils jouent également un rôle clé dans des secteurs comme la santé, les finances, et le commerce, en optimisant les processus et en offrant des solutions innovantes.

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Quels sont les défis et les limites associés à l'utilisation d'un LLM en termes de précision et de biais ?

Les LLM rencontrent plusieurs défis et limites. Ils peuvent présenter des biais dus à des données d'entraînement biaisées ou incomplètes, ce qui peut entraîner des erreurs, comme des hallucinations factuelles. De plus, leur fenêtre de contexte limitée peut nuire à la cohérence dans certaines situations.

Ils peuvent également reproduire des contenus toxiques ou incohérents. Enfin, leur impact environnemental, lié à la consommation énergétique importante, ainsi que leur coût élevé, sont des préoccupations majeures à prendre en compte.

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