LLM – Ou quand les IA prennent la parole

« Explique-moi ce qu’est un LLM. » Si vous posez cette question à ChatGPT, il vous répondra instantanément… et pour cause : c’en est un !

 

Ces Large Language Models (ou Grands Modèles de Langage) sont devenus incontournables et se cachent derrière de nombreux outils que nous utilisons chaque jour, souvent sans que nous le réalisions : moteurs de recherche, assistants vocaux, traducteurs automatiques, chatbots…

 

Chez Neovision, nous maîtrisons ces technologies et les intégrons dans nos solutions. Forts de cette expertise, nous vous invitons à explorer leur fonctionnement, leurs usages et leurs évolutions pour mieux comprendre comment ils transforment notre quotidien.

« Dis-moi : c’est quoi un LLM ? »

La Levée du Mystère

Les LLMs sont des modèles d’intelligence artificielle spécialisés dans le traitement et la génération de texte, d’image et de son. Ils génèrent une sortie en fonction d’une entrée donnée par l’utilisateur, appelée ‘prompt‘, une requête, qui guide le modèle dans sa réponse.

 

Exemple du fonctionnement d’un LLM avec l’utilisation de ChatGPT

Contrairement aux idées reçues, ils ne comprennent pas le langage comme un humain le ferait. Lorsqu’on leur pose une question, ils génèrent une réponse de manière itérative, en prédisant mot par mot la suite la plus probable. Chaque nouveau mot est influencé par ceux déjà générés, donnant l’illusion d’une réflexion construite, alors qu’il s’agit en réalité d’un enchaînement probabiliste basé sur les connaissances acquises à partir de millions de textes durant leur entraînement.

Les LLMs font partie du domaine des NLP (Traitement Automatique du Langage Naturel), qui permet aux machines de comprendre le langage humain. Un LLM est comme un pont, un intermédiaire, entre l’IA et l’humain. Là où interagir avec une IA classique nécessitait du code ou des commandes, un LLM rend l’IA accessible à tous, pas besoin de compétences techniques pour l’utiliser, il suffit de lui écrire ou de lui parler

D’inaccessibles à incontournables : l’ascension des LLMs

Lancement de La Machine

En 1950, Alan Turing publie Computing Machinery and Intelligence et introduit le Test de Turing, qui évalue si une machine peut tromper un humain sur sa nature lors d’une conversation : Une machine peut-elle penser ? Aujourd’hui, des LLMs ont réussi ce test, prouvant à quel point l’Intelligence Artificielle évolue et les modèles sont devenus convaincants.

Ce qui a permis aux LLMs de se développer et se populariser : 

1 – Puissance de calcul

Les progrès des processeurs, notamment des GPU (cartes graphiques, initialement créées pour les jeux vidéo), permettent de traiter d’énormes volumes de données à grande vitesse. 

 

En 2018 l’entraînement de GPT-2 (1,5 milliard de paramètres) nécessitait plusieurs mois mais en 2023 ChatGPT-4 (170 milliards) a été entraîné en quelques semaines.

2 – Explosion des données

Grâce à Internet, les IA ont eu accès à une quantité massive de textes pour s’entraîner. Un LLM traite le texte par l’intermédiaire de « tokens », des unités pouvant être un mot, une partie de mot, ou un caractère.

 

En 1992, il existait une poignée de sites web dans le monde, aujourd’hui, on en compte plus de 2 milliards, de quoi bien nourrir nos LLMs !

3 – Progrès technologiques

Deep Learning et Transformers

Ces avancées permettent aux modèles de comprendre le sens des mots et des textes, mais aussi leur contexte, captant ainsi l’ironie, les doubles sens et les expressions.

 

Un LLM peut distinguer le sens du mot basse selon son usage : une guitare basse (instrument) ou une altitude basse (hauteur).

Depuis 2018, les LLMs ont connu une évolution et popularisation spectaculaire, notamment avec l’arrivée de GPT-3 et GPT-4. Ces avancées ont rendu les LLMs accessibles à tous.

 

Les LLMs les plus connus viennent surtout des États-Unis, avec des modèles comme GPT-4o d’OpenAI utilisé dans ChatGPT, mais on trouve aussi des modèles européens, comme Mistral, développé en France.

De la magie à la maîtrise, le pouvoir est entre vos mains

La Logique Maîtrisée

L’utilisation d’un LLM dépend de l’objectif recherché et des ressources disponibles. 

LLM existant ou sur mesure ?

Utiliser un LLM existant est la solution la plus simple et rapide. Par exemple, avec ChatGPT, tout utilisateur peut poser des questions sans avoir de compétences techniques. De plus, les API (Interfaces de Programmation d’Applications) intègrent les capacités des LLMs dans des outils existants (Chatbot, CRM…), automatisant ainsi des tâches sans nécessiter le développement d’un modèle complet.

 

Créer un LLM sur mesure est possible, mais cela demande d’énormes ressources (GPU, énergie, temps…) et peut rapidement devenir obsolète. Par exemple, adapter un modèle comme LLaMA 2 à un domaine spécifique en l’entraînant sur de nouvelles données (fine-tuning) permet de le spécialiser, mais quand une nouvelle version sort (LLaMA 3), il faut tout recommencer.

Open Source ou Closed Source ?

Un modèle Open Source, comme LLaMA, est librement accessible et peut être utilisé, amélioré et adapté par tous, cela permet aux entreprises et aux développeurs de créer des applications personnalisées en s’appuyant sur un modèle existant. 

 

À l’inverse, un modèle Closed Source (ou modèle propriétaire), comme ChatGPT, est contrôlé par une entreprise : il peut être utilisé via une interface ou une API, mais on ne peut pas voir son code ni le modifier.

Bonnes pratiques à adopter

Même si l’accès à un LLM est facile, son utilisation efficace nécessite quelques bonnes pratiques.

 

En effet, il est essentiel de donner un maximum de contexte dans son prompt pour obtenir des réponses plus précises. Il faut se mettre à sa place : un LLM ne devine pas le sens ou l’intention derrière une demande vague, si la réponse ne vous convient pas, c’est souvent le prompt qui doit être amélioré. N’hésitez pas à détailler le plus possible votre demande (ton, objectif, situation, cible…), à l’ajuster en fonction des résultats obtenus, et à vérifier les informations, surtout dans des domaines spécialisés.

La solution pour réinventer vos opérations

Libérons La Magie

Les LLMs transforment notre quotidien, tant professionnel que personnel, en améliorant efficacité, précision et créativité. Ils automatisent les tâches, libérant du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée, tout en proposant des solutions personnalisées. Tous les secteurs en bénéficient.

Les LLMs peuvent être intégrés dans des outils pour améliorer leur performance et répondre à des besoins spécifiques. 

 

Par exemple, avec la RAG (Retrieval-Augmented Generation), un LLM va chercher des informations dans des bases de données externes, qui ne sont pas dans le modèle, avant de formuler sa réponse, ce qui lui permet de dépasser ses connaissances d’entraînement et de fournir des réponses plus précises, actuelles et adaptées au contexte. 

 

Les Agents IA en sont un autre exemple, ce sont des assistants intelligents pilotés par les LLMs, capables d’utiliser des outils afin d’exécuter des tâches de manière autonome, comme répondre à des emails, planifier des réunions, ou encore trier et analyser des données.

Des outils puissants, mais des défis relever

Les Limites et Menaces

Les LLMs sont des outils puissants, mais ils présentent des limites et des enjeux qu’il est essentiel d’anticiper pour maximiser leurs bénéfices tout en réduisant les risques associés.

“Hallucinations” : Production de réponses incorrectes ou inventées qui semblent crédibles mais ne reposent sur aucune source fiable.

 

Éthique : Présence de biais (sociaux, culturels, politiques…) dans les données d’entraînement qui se retrouvent dans les réponses générées.

 

Éducation : Dépendance et utilisation abusive des élèves, ce qui peut nuire à l’apprentissage et à la pensée critique.

 

Environnement : Utilisation d’énormes ressources informatiques, énergétiques et hydrauliques pour l’entraînement et l’utilisation du modèle. D’après l’Agence Internationale de l’Énergie, une requête sur ChatGPT consommerait dix fois plus qu’une recherche Google.

 

Sécurité et confidentialité : Traitement des données sensibles, risques de fuite, d’utilisation abusive ou de non-conformité aux réglementations.

 

Souveraineté: Domination des LLMs par des entreprises américaines, enjeux de dépendance technologique et de contrôle des données.

 

Usages malveillants : Détournement des LLMs pour générer de fausses informations, du phishing ou de la propagande automatisée. En voici un exemple.

Pour relever ces défis, il est essentiel d’entraîner les modèles sur des données représentatives, diversifiées et en quantité. 

 

Un cadre réglementaire est indispensable pour contrôler l’utilisation des LLMs et en assurer la transparence et la sécurité, comme le fait l’AI Act.

 

Il n’est pas toujours pertinent d’utiliser les LLMs, leur recours ne doit pas devenir systématique, surtout en raison de leur consommation d’énergie. Et n’oublions pas l’importance de la réflexion !

 

Enfin, il est essentiel de privilégier des usages responsables et éthiques de l’IA, en s’assurant que ces technologies profitent réellement aux entreprises et à la société. À Neovision, nous choisissons des projets en accord avec nos valeurs. L’IA et les LLMs ne sont ni bons ni mauvais en soi, tout dépend de ce que l’on en fait.

Le futur des LLMs et les LLMs moteurs du futur

Le Langage se Métamorphose

Les modèles de langage évoluent à une vitesse fulgurante et s’imposent comme un levier d’innovation dans tous les secteurs. Ils ouvrent la voie à des avancées qui transformeront davantage notre quotidien et nos entreprises.

Plusieurs tendances se dessinent avec des modèles plus spécialisés et moins énergivores comme les SLM (Small Language Models, des petits LLMs), l’évolution des modèles multimodaux tels que les VLM (Vision-Language Models, capables d’analyser simultanément texte et image), le développement rapide des Agents IA, l’essor de l’IA Embarquée dans des objets comme les robots, et une intégration toujours plus poussée de l’IA dans nos processus métiers.

 

Mais jusqu’où cela peut-il aller ? La question n’est plus seulement de savoir comment les LLMs évolueront, mais comment les utiliser intelligemment.

 

 

Et si nous inventions la suite ensemble ? Experts en IA et en intégration de LLMs, nous accompagnons nos clients pour tirer pleinement parti de ces avancées, en concevant des solutions sur mesure adaptées aux défis de demain.

Source : La Banque Mondiale