Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un LLM est un programme d’intelligence artificielle conçu pour traiter du langage humain. Il s’appuie sur une architecture complexe appelée transformer et il est entraîné sur d’énormes quantités de texte, souvent plusieurs téraoctets de données issues du web, de livres ou d’articles.
Grâce à cet entraînement, un LLM peut comprendre le contexte, répondre à des questions, rédiger du contenu, traduire des langues, résumer un texte ou encore écrire du code.
Pourquoi on parle de « large » ?
Parce que ces modèles sont constitués de milliards de paramètres. Chaque paramètre représente une connexion dans le réseau neuronal du modèle, et plus il y en a, plus le modèle est « intelligent » (en tout cas, performant).
Comment ça fonctionne concrètement ?
L’entraînement à grande échelle
Les LLM sont formés en analysant des millions de phrases. Ils apprennent à prédire le mot suivant dans une phrase, en tenant compte du contexte.
Exemple simple :
Si tu écris « J’aime les croissants au… », un LLM va très probablement proposer « beurre » comme mot suivant. Ce n’est pas de la magie, juste une analyse statistique avancée.
Architecture transformeur
Le coeur technique des LLM repose sur une structure appelée transformeur. C’est un réseau neuronal capable de gérer les relations entre tous les mots d’une phrase, peu importe leur position.
Fonction de l’attention
Ce qui rend le transformeur puissant, c’est l’attention : le modèle regarde chaque mot et décide quels autres mots sont importants pour le comprendre.
À quoi servent les LLM ?
| Usage | Exemple |
|---|---|
| Rédaction automatique | Générer des articles, des e-mails ou des scripts |
| Traduction | Passer du français à l’anglais ou inversement |
| Service client | Créer des chatbots capables de dialoguer |
| Analyse de sentiments | Comprendre si un avis client est positif ou négatif |
| Aide au codage | Compléter ou corriger du code informatique |
Les avantages des LLM
- Polyvalence : un seul modèle pour plein de tâches différentes
- Interaction naturelle : le langage est fluide et compréhensible
- Adaptabilité : il peut être affiné pour des besoins précis (on appelle ça le « fine-tuning »)
Les limites et risques
Comme tout outil, un LLM n’est pas parfait :
- Hallucinations : parfois, il invente des faits s’il ne connaît pas la réponse
- Biais : il peut reproduire les stéréotypes présents dans les données d’entraînement
- Consommation d’énergie : l’entraînement demande des ressources énormes
- Sécurité : les données sensibles peuvent être mal protégées
LLM open source ou fermé ?
LLM open source
Le code est accessible à tous. Ça permet de comprendre comment le modèle fonctionne, de l’adapter à ses besoins ou de l’héberger soi-même.
- LLaMA (Meta)
- Mistral (France)
- BLOOM (BigScience)
LLM fermé (propriétaire)
Ici, seul le fournisseur contrôle le modèle. C’est le cas des LLM utilisés par :
- OpenAI (ChatGPT)
- Anthropic (Claude)
- Google (Gemini)
Et demain, on va où avec les LLM ?
Les LLM évoluent rapidement. De nouveaux modèles apparaissent, plus puissants, plus rapides, plus spécialisés. On assiste aussi à l’émergence de modèles capables de comprendre des images, des vidéos ou du son en plus du texte.
Certains modèles peuvent même tourner localement sur ton ordinateur, sans passer par le cloud. D’autres sont combinés à des bases de données spécifiques (on appelle ça RAG) pour donner des réponses plus fiables et précises.
