Traitement du langage et communication
Les LLM tels que GPT-3.5 ont atteint une capacité sans précédent de traitement automatique du langage naturel. Ces modèles comprennent non seulement le contexte des textes, mais peuvent aussi générer un texte proche de celui produit par un être humain. Ces progrès ont des répercussions considérables dans différents domaines. Dans la communication, ils permettent des agents conversationnels plus précis, capables de comprendre des demandes complexes et d’y apporter des réponses adéquates.
Traitement de l’image et de la parole
L’intégration des LLM dans le traitement de l’image et de la parole a conduit à des avancées décisives. Les machines savent non seulement reconnaître des images avec une précision impressionnante, mais elles sont également capables de générer des descriptions liées au contexte. Les assistants vocaux comprennent mieux les demandes nuancées et peuvent fournir des réponses personnalisées et précises.
Importance pour la recherche et le développement
Au-delà de cela, les LLM exercent aussi une influence considérable sur la recherche et le développement. Grâce à leur capacité à traiter d’énormes quantités de données et à reconnaître des schémas, ils contribuent à résoudre des problèmes complexes dans des domaines tels que la médecine, les sciences et la technique. La collaboration entre les scientifiques et ces systèmes, qui paraissent désormais presque intelligents, accélère les progrès dans de nombreuses disciplines.
Questions éthiques et juridiques
Ces progrès soulèvent toutefois aussi des questions éthiques et sociales. La nécessité de disposer de lignes directrices et de normes claires pour un usage responsable des LLM, désignés sous le terme d’IA, devient toujours plus pressante. Le règlement européen sur l’IA (règlement 2024/1689) impose aux fournisseurs de systèmes d’IA des obligations de transparence et de gestion des risques. LLM et IA classique – pour en savoir plus, consultez notre FAQ. L’intégration des LLM exige une mise en balance attentive entre l’innovation et la protection de la vie privée, ainsi que la prévention d’éventuels abus.
Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ?
Un grand modèle de langage, en abrégé LLM, est un modèle d’IA entraîné sur de très grandes quantités de textes, qui comprend et produit lui-même le langage naturel. Il décompose chaque saisie en petites unités appelées jetons (tokens) et en calcule une réponse. Parmi les représentants connus figurent GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Llama de Meta et Gemini de Google. Les LLM peuvent rédiger, traduire et résumer des textes, générer du code informatique et répondre à des questions complexes.
En quoi un LLM se distingue-t-il de l’intelligence artificielle classique ?
Les systèmes d’IA classiques sont entraînés pour une seule tâche clairement délimitée, par exemple la reconnaissance d’images ou la détection de fraudes, et ne savent rien faire au-delà. Les grands modèles de langage sont au contraire des systèmes universels : un seul et même modèle répond à des questions, rédige des textes, classe des documents et écrit du code informatique sans avoir été entraîné spécifiquement pour chacune de ces tâches. C’est cette souplesse qui explique pourquoi les LLM ont transformé tant de processus de travail depuis 2023.
Un modèle de langage peut-il être exploité au sein de sa propre entreprise ?
Oui. Les modèles ouverts comme Llama, Mistral, Qwen ou Gemma peuvent fonctionner sur votre propre matériel ; dans bien des cas, une seule station de travail équipée d’un GPU suffit. L’exploitation courante d’un modèle déjà entraîné, appelée inférence, nécessite plusieurs ordres de grandeur de puissance de calcul en moins que l’entraînement. Ainsi, aucune requête ne quitte votre réseau, il n’y a pas de coût par requête et aucune dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.
Que prévoit le règlement européen sur l’IA pour les utilisateurs de systèmes d’IA ?
Le règlement 2024/1689, connu sous le nom d’EU AI Act, impose notamment aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA des obligations de transparence et une gestion des risques appropriée. Les exigences dépendent de la classe de risque de l’application concernée. Pour les entreprises, cela signifie avant tout : documenter quel système est utilisé à quelle fin et indiquer lorsque des contenus ont été générés par intelligence artificielle.
Que signifie l’abréviation LoRA dans le cadre de l’affinage ?
LoRA signifie Low-Rank Adaptation, une méthode économe en ressources permettant d’adapter des modèles de langage existants. Au lieu de recalculer l’ensemble des poids du modèle, ce qui nécessiterait un centre de données, seules quelques petites matrices supplémentaires sont entraînées et jointes au modèle. Le résultat est un fichier de quelques mégaoctets au lieu de plusieurs gigaoctets. La variante QLoRA complète la méthode par une quantification, ce qui rend l’affinage possible sur une seule carte graphique.
Cette page s’appuie sur des sources primaires accessibles au public et sur la littérature spécialisée :
