Les interactions avec les intelligences artificielles, comme ChatGPT, se démocratisent et soulèvent des questions sur les termes techniques qu’elles utilisent. Parmi ces termes, LLM revient souvent et mérite d’être clarifié. Dans le contexte de l’IA, LLM signifie ‘Large Language Model’.
Ces modèles, dont ChatGPT fait partie, sont conçus pour comprendre et générer du texte en s’appuyant sur d’énormes ensembles de données. Leur capacité à traiter le langage naturel les rend incontournables dans de nombreux domaines, de l’assistance virtuelle à la création de contenu automatisé. Comprendre les acronymes comme LLM permet de mieux appréhender les technologies qui façonnent notre quotidien.
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Plan de l'article
LLM : définition et importance dans l’IA
Les Large Language Models (LLM) incarnent une avancée majeure de l’intelligence artificielle. Ces modèles, dont les célèbres GPT-3.5 et GPT-4 développés par OpenAI, ont été conçus pour traiter et générer du texte de manière fluide et cohérente. Leur architecture repose sur des réseaux de neurones artificiels et des techniques de deep learning, permettant d’analyser des volumes massifs de données textuelles.
GPT-4, modèle d’IA générative et multimodale, se distingue par sa capacité à comprendre et produire non seulement du texte, mais aussi des images. GPT-3.5, bien que limité au texte, demeure un outil puissant pour le traitement du langage naturel (NLP). Ces modèles sont devenus incontournables dans divers secteurs, de la rédaction automatique d’articles à l’assistance virtuelle.
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Lancée fin 2022, ChatGPT a rapidement atteint 100 millions d’utilisateurs, démontrant l’engouement pour ces technologies. Au quatrième trimestre 2024, 200 millions d’utilisateurs actifs chaque semaine témoignent de l’impact croissant de l’IA générative. La mise en œuvre de l’AI Act par l’Union Européenne, entrée en vigueur le 1er août 2024, vise à encadrer cette expansion, avec une application pleine prévue en 2026.
La Cnil a aussi pris position, sanctionnant OpenAI de 15 millions d’euros en décembre 2024, soulignant les enjeux de conformité et de protection des données. Ces régulations rappellent que le développement des LLM doit se faire dans le respect des normes éthiques et légales, garantissant un usage responsable de l’intelligence artificielle.
Fonctionnement des large language models
Les large language models s’appuient sur une architecture Transformer, une technologie révolutionnaire introduite par Vaswani et al. en 2017. Les Transformers, contrairement aux réseaux de neurones traditionnels, permettent un traitement parallèle des données, optimisant ainsi l’efficacité des calculs.
Leurs principales caractéristiques incluent :
- Self-Attention Mechanism : cette méthode permet aux modèles d’identifier les relations entre différents mots dans une phrase, indépendamment de leur position.
- Positionnal Encoding : pour pallier l’absence de structure séquentielle, les Transformers intègrent des encodages positionnels, donnant un contexte aux mots.
Les modèles tels que GPT-3, GPT-4 et BERT exploitent ces principes pour générer des textes cohérents et pertinents. GPT-3 et GPT-4, développés par OpenAI, utilisent des milliards de paramètres pour affiner leur compréhension du langage. BERT, quant à lui, se concentre sur la bidirectionnalité, analysant le contexte de chaque mot à partir des deux directions.
L’apprentissage de ces modèles repose sur des techniques de deep learning et de machine learning, alimentées par des bases de données massives. Ces méthodes permettent de capter les nuances linguistiques, les expressions idiomatiques et les contextes culturels, rendant les réponses des LLM de plus en plus précises et adaptées.
Applications concrètes et impact des LLM
Les large language models trouvent des applications variées dans divers secteurs. Mistral AI, par exemple, a lancé en 2024 Codestral, une solution destinée à améliorer la précision des informations en collaboration avec l’AFP. Ce partenariat vise à réduire les « hallucinations » de l’IA, ces moments où l’algorithme génère des faits incorrects ou fantaisistes.
Dans le secteur des entreprises, Orange Business utilise l’IA générative pour moderniser des systèmes historiques programmés en Cobol. Ce processus de traduction automatisée permet d’économiser du temps et des ressources tout en minimisant les erreurs humaines.
Impact sur le secteur technologique
Sundar Pichai, PDG de Google, a révélé que l’IA génère désormais 25 % du nouveau code de l’entreprise. Cette intégration massive de l’IA dans le développement logiciel reflète une tendance croissante dans l’industrie technologique. Les entreprises adoptent les LLM pour optimiser leurs processus internes et innover plus rapidement.
Répercussions réglementaires
Le AI Act, adopté par l’Union Européenne et entré en vigueur le 1er août 2024, impose un cadre réglementaire strict pour l’utilisation des technologies d’IA. La CNIL a déjà sanctionné OpenAI de 15 millions d’euros en décembre 2024, illustrant la vigilance accrue des autorités sur les questions de conformité et de respect des droits des utilisateurs.
Le cadre législatif européen vise à garantir une utilisation éthique et responsable des LLM, tout en stimulant l’innovation dans le respect des normes de sécurité et de confidentialité.
