LLM (grand modèle de langage)

Un LLM (Large Language Model, ou grand modèle de langage) est un programme d'intelligence artificielle entraîné sur d'immenses volumes de texte pour apprendre les régularités statistiques du langage humain : quels mots suivent généralement quels autres mots, dans quel contexte. C'est cette technologie qui sert de moteur à la plupart des chatbots et outils d'IA générative actuels.

Comment un LLM produit une réponse

Un LLM ne « sait » rien au sens humain du terme : il calcule, à chaque étape, la probabilité du mot suivant compte tenu de tout ce qui précède dans la conversation. Ce fonctionnement, appelé génération auto-régressive, permet de produire des phrases fluides et souvent pertinentes, mais il explique aussi pourquoi le modèle peut affirmer une chose fausse sans la moindre hésitation : il poursuit une suite de mots plausible, pas une vérité vérifiée.

Ce qu'un dirigeant de TPE-PME doit comprendre

Deux LLM différents peuvent donner des résultats très différents sur la même question, selon les données sur lesquelles ils ont été entraînés et la date de cet entraînement. Un modèle n'a par exemple aucune connaissance des événements survenus après la fin de son entraînement, sauf s'il est connecté à une recherche externe. Comprendre cette limite évite de traiter un LLM comme une source d'information fiable et à jour sur tous les sujets, notamment réglementaires ou juridiques.

Choisir où et comment utiliser un LLM

Certains LLM fonctionnent uniquement via un service en ligne, ce qui implique d'envoyer ses questions et ses données à un serveur externe ; d'autres peuvent être installés localement, sur un poste ou un serveur de l'entreprise, ce qui change la donne pour la confidentialité, comme le détaille notre fiche sur l'IA locale. Notre article sur le choix d'un outil d'IA approfondit ces critères. Chez ELS Conseil, nous aidons les entreprises de Provence à choisir la solution adaptée à leur usage réel plutôt qu'à suivre l'outil le plus médiatisé.

Le LLM est la brique technique derrière la plupart des usages d'IA générative actuels : le comprendre, même sans maîtriser les mathématiques sous-jacentes, aide à en faire un usage plus lucide.

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