Les LLM IA : la révolution est en marche

Chat GPT, Gemini, Copilot, Llama, … Impossible d’être passé à côté de ces grands modèles de langage (LLM). Entraînés sur d’énormes volumes de données, ces LLM IA sont capables de comprendre le langage humain avec une efficacité déconcertante. Pouvant générer du code, du texte, des images et même des vidéos, ces nouveaux outils occupent une place de plus en plus importante dans nos sociétés modernes. Décryptage sur leur fonctionnement, leurs intérêts et leurs avantages. 

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Qu'est-ce qu’un LLM en IA ? 

LLM est l’acronyme de Large Language Model (ou grand modèle de langage en français). Ces modèles représentent une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle, dans le sens où ils sont capables d’apprendre de manière autonome. 

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Pour cela, les LLM IA reposent sur un ensemble de réseaux neuronaux ayant été entraînés sur une vaste quantité de données (jusqu’à plusieurs centaines de milliards de paramètres). 

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Cet entraînement préalable leur permet de comprendre le langage humain et toutes ses subtilités (comme les relations entre les mots, les expressions familières, la transmission d’émotions). Ainsi, lorsqu’un utilisateur envoie une requête, ils sont capables de répondre avec une précision déconcertante. 

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À noter qu’ils ne sont entraînés que pour réaliser des tâches spécifiques, telles que la traduction automatique ou la génération de texte. Contrairement à l’IA générale, le même outil ne peut écrire un poème et jouer aux échecs. 

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Comment fonctionnent les large language models (LLM) ? 

Les LLM IA sont basés sur l’apprentissage automatique, et plus spécifiquement l’apprentissage profond (deep learning). Celui-ci utilise d’énormes quantités de données pour apprendre de manière autonome, sans intervention humaine.

Par exemple, en alimentant l’intelligence artificielle avec des textes en français et en espagnol, le grand modèle de langage pourra faire la différence. Mais seulement après avoir analysé des milliers de textes. Il va utiliser les probabilités pour identifier les mots qui apparaissent dans les textes espagnols et ceux qui apparaissent dans les textes français. À mesure que le nombre d’exemples augmente, ses capacités de distinction s'améliorent. 

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Pour apprendre de la sorte, le grand modèle de langage est construit à partir d’un réseau neuronal, appelé transformateur. À l’image du cerveau humain, ce réseau est constitué de neurones (ou de nœuds) connectées les unes aux autres. La particularité des LLM en IA repose sur le mode de fonctionnement des transformateurs. Ils sont capables de traiter de grands ensembles de données en parallèle (et non plus de manière séquentielle). À ce transformateur s’ajoute une capacité d’auto-attention pour détecter les connexions subtiles entre les éléments d’une séquence. 

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Tout cela leur permet d’optimiser le processus d’apprentissage et d’assimiler toutes les nuances linguistiques. Ils vont ainsi comprendre le langage humain, même lorsqu'il est ambigu, mal défini, organisé ou contextualisé de nouvelles manières. 

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Bon à savoir : si les volumes de données utilisés pour les LLM IA leur permettent de produire des résultats impressionnants, la qualité des données fournies a aussi toute son importance. 

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À quoi servent les grands modèles de langage ? 

De par leur capacité à comprendre toutes les subtilités du langage humain, les LLM peuvent réaliser une multitude de tâches liées à l’IA générative. En voici quelques exemples : 

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• Rédaction de mails de vente : les grands modèles de langage peuvent assister les équipes commerciales dans la rédaction des emails de vente. Attention toutefois à apporter une touche personnelle pour ne pas envoyer un email 100 % IA. 
• Réponse à des questions : à l’image d’internet, il est possible d’utiliser les modèles LLM pour obtenir des réponses à des questions. Mais comme ici, le mode de recherche est plus conversationnel, vous pouvez affiner votre requête pour une affiner la qualité de la réponse. 
• Génération de code : les LLM IA comprennent tous types de langages. Y compris les langages de programmation, tels que Python, JavaScript et Ruby, entre autres.

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Au-delà de l’IA générative, les LLM peuvent aussi réaliser d’autres tâches liées au langage humain. Par exemple, ils peuvent distinguer les commentaires ayant une connotation négative ou positive. Ce qui facilite la segmentation des clients en data marketing. 

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En ce sens, les large language models peuvent se présenter comme de véritables assistants virtuels. 

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Quels sont les avantages et les limites des LLM IA ? 

De par leur capacité linguistique extrêmement avancée, les grands modèles de langage peuvent assister les êtres humains dans de nombreuses tâches quotidiennes. 

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Dans le cadre professionnel, ils favorisent la productivité des équipes. Et ce quels que soient les secteurs d’activité : marketing, commerciale, ressources humaines, finances, … 

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Mais attention, car si ces outils se présentent comme des assistants virtuels très compétents, il convient de ne pas se reposer à 100 % sur ces modèles. 

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D’une part, parce que les données d'entraînement vont conditionner leur performance. Et même si la qualité des données est généralement optimale, les ensembles fournis présentent souvent des biais. Or, ces modèles de langage ont tendance à reproduire ces biais très facilement.  

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Et pire encore, lorsqu’ils sont incapables de fournir une réponse précise, les LLM IA peuvent fournir de fausses informations. 

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D’autre part, car ils manquent d’humanité. Par exemple, si vous les utilisez pour rédiger tous vos mails de vente, vos articles de blog, vos posts sur les réseaux sociaux, il est fort probable que vous ne soyez pas le seul. Vos concurrents pourront faire de même. Résultat : vous aurez une communication entièrement basée sur l’IA qui ne vous permettra pas forcément de vous démarquer. Il est important de toujours conserver une petite touche personnelle. 

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Ces outils sont très utiles à condition de les utiliser comme des assistants, non comme des remplaçants. 

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Quels sont les meilleurs grands modèles linguistiques ?

Le plus célèbre des LLM IA est sans aucun doute ChatGPT. Commercialisé fin 2022 par OpenAI, il a ouvert la voie à la démocratisation des grands modèles de langage. 

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Depuis lors, les startups et grandes entreprises tech rivalisent pour fournir le meilleur large langage modèle. Nous pouvons par exemple citer : 

• Gemini de Google
• Llama de Méta 
• Copilot de Microsoft 
• Mistral IA , une startup française. 

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Alors quel est le meilleur outil d’IA ? 

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À l’heure actuelle, ChatGPT est ses différentes versions maintiennent une belle longueur d’avance sur ses concurrents. Mais, la course à l’IA n’en est encore qu’à ses débuts. 

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