Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?
Un modèle d'IA entraîné sur de très grands volumes de texte, capable de comprendre et de produire du langage naturel ; il est à la base des assistants conversationnels d'IA.
Explication détaillée
Un grand modèle de langage apprend, à partir d'immenses volumes de texte, les régularités entre les mots ; au fond, il « prédit le mot suivant à partir de ce qui précède ». À partir d'une certaine taille, il devient capable de résumer, traduire, rédiger et raisonner. Ses réponses reposent sur ce qu'il a appris pendant l'entraînement — il ne va pas chercher l'information de lui-même — et il ne connaît donc ni l'actualité récente ni les informations internes de l'entreprise.
Exemple
Confiez-lui un contrat fournisseur de 20 pages : en quelques secondes, il en extrait les points clés, comme les conditions de paiement ou les responsabilités en cas de manquement. Donnez-lui un lot d'e-mails de réclamation : il les classe automatiquement par type de problème.
Usages en entreprise
Il est adapté aux tâches rédactionnelles volumineuses : rédiger des e-mails et des rapports, mettre en forme des comptes rendus de réunion, synthétiser les retours clients, répondre aux questions sur les règles internes. Lorsqu'il s'agit des données propres à l'entreprise, on l'associe généralement à la génération augmentée par récupération (RAG) ou on le connecte aux systèmes métier.
Idées reçues
Prendre les réponses du modèle pour des faits. Il arrive qu'un modèle « se trompe avec beaucoup d'aplomb » : c'est ce qu'on appelle une hallucination. Vérifiez toujours la source des chiffres et des conclusions importants.
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