DALL·E – LLM’s

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Grand modèle de langage (LLM) : c’est quoi ? Comment ça marche ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont au cœur de l’intelligence artificielle moderne. Capables de comprendre, créer des avatars, générer des vidéos et transformer du texte, ils alimentent des chatbots, assistent la recherche et révolutionnent la création de contenu. Ils fascinent autant qu’ils interrogent et suscitent de nombreuses questions sur leurss utilisations. Cet article propose une plongée complète dans leur fonctionnement, explore leurs applications concrètes et examine de manière critique leurs limites pour comprendre à la fois leur potentiel et les précautions nécessaires à leur usage.

Définition : qu’est-ce qu’un LLM ?

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle avancé, conçu pour traiter et comprendre le langage naturel, mais aussi pour analyser et générer des images, des voix, des vidéos et des sons à grande échelle. Contrairement à de simples algorithmes de recherche ou de classification, un LLM repose sur des réseaux de neurones profonds capables de détecter des relations complexes entre les mots, les phrases, les images et autres données multimodales.

Concrètement, un LLM fonctionne comme un système de prédiction probabiliste multimodal : il analyse une séquence d’entrées, qu’il s’agisse de mots, d’images, de sons ou de vidéos et prévoit l’élément le plus probable suivant. Répété des millions de fois, ce processus permet de générer du texte fluide, de résumer des documents, de traduire des langues, de produire des contenus et de répondre à des questions complexes. Plus le modèle est grand, plus il peut capturer des subtilités du langage et des contenus multimodaux, comme les jeux de mots, les références culturelles, les nuances de ton et le contexte visuel ou sonore.

Compréhension du terme LLM

LLM se traduit par “grand modèle de langage”. Le terme “grand” fait référence à la taille du modèle, mesurée en paramètres, c’est-à-dire des poids internes ajustés lors de l’entraînement. Les modèles les plus puissants dépassent aujourd’hui les centaines de milliards de paramètres. Par exemple, ChatGPT d’OpenAI, même si le nombre exact de paramètres n’est pas divulgués, pourrait en comporter 1,8 trillion. Cette estimation provient d’analyses d’experts en intelligence artificielle, dont George Hotz, qui ont étudié les performances et la structure du modèle pour en déduire sa taille approximative.

Il ne s’agit donc pas de simples programmes : les LLM sont de véritables systèmes de modélisation probabiliste, capables d’apprendre à partir d’ensembles de données textuelles massifs, mais aussi de données structurées, de bases de code, d’images, de vidéos et de contenus multimodaux, ce qui leur permet de généraliser à des contextes variés et jamais vus auparavant.

LLM, machine learning et NLP

Un LLM est une application concrète du machine learning et plus précisément du deep learning. Il est entraîné à partir d’énormes volumes de données (livres, sites web, bases de code) pour apprendre à reconnaître les structures du langage.
En NLP (Natural Language Processing), les tâches classiques incluent la classification de texte, la traduction, la génération de résumé et l’analyse de sentiments. Les LLM excellent dans ces tâches grâce à leur capacité à généraliser sur des données jamais vues.
Contrairement aux anciens modèles linguistiques à base de règles, un LLM apprend statistiquement et peut s’adapter à de nouveaux contextes sans être reprogrammé.

Différence entre LLM, IA générative et NLP

NLP (Natural Language Processing)

C’est le domaine scientifique qui regroupe toutes les méthodes permettant à un ordinateur de comprendre et de produire du langage naturel. Il englobe des tâches comme la traduction automatique, l’analyse de sentiments, l’extraction d’entités nommées ou la classification de textes. Par exemple, les premiers systèmes de traduction de Google utilisaient des approches NLP plus simples basées sur des règles ou des modèles statistiques.

LLM (Large Language Model)

C’est un type spécifique de modèle NLP, basé sur des réseaux de neurones de très grande taille (parfois plus de 100 milliards de paramètres). Ces modèles, comme Chat GPT, Claude ou LLaMA, apprennent sur des ensembles de données massifs. Là où un algorithme classique se limitait à des cas précis, un LLM peut écrire un essai sur la philosophie grecque ou générer du code en Python sans entraînement supplémentaire.

IA générative

C’est la catégorie plus large d’intelligences artificielles capables de créer du contenu inédit. Elle inclut les LLM pour le texte, mais aussi les modèles comme DALL·E , Nano Banana de Gemini ou Stable Diffusion pour l’image, Udio ou Suno AI pour la génération musicale. L’IA générative est donc un champ plus vaste, dont le LLM est un élément.

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Comment fonctionne un grand modèle de langage ?

Les grands modèles de langage reposent sur un mélange de données massives, de puissantes architectures neuronales et de méthodes d’entraînement avancées. Comprendre leur fonctionnement aide à mieux saisir leurs forces et leurs limites.

Les données d’entraînement massives

La première étape est la constitution d’un corpus de données gigantesque. Les concepteurs de LLM collectent des données provenant de sources variées, telles que :

Sites Web, encyclopédies et forums publics.
Livres numérisés et articles scientifiques.
Référentiels de code open source.
Bases de données multimodales comprenant images, vidéos et sons.
Transcriptions audio et corpus vocaux pour la reconnaissance et génération de la parole.
Contenus éducatifs et manuels pour enrichir la compréhension contextuelle.
Données non structurées provenant de textes libres, PDF ou historiques de chat, forums, tickets de support client.
APIs publiques et flux de données structurées permettant l’accès à des informations en temps réel.

Ces ensembles de données sont ensuite nettoyés, filtrés et annotés pour garantir la qualité des informations et minimiser les biais.

L’architecture de type Transformer

L’avènement des Transformers a révolutionné le traitement du langage naturel. Contrairement aux anciens réseaux neuronaux récurrents (RNN, LSTM), les Transformers traitent les phrases en parallèle, ce qui permet :

Une rapidité d’entraînement accrue grâce au traitement simultané des séquences.
Une meilleure capture du contexte global dans les textes longs (ou vidéos et podcasts).
Une mise à l’échelle permettant d’augmenter le nombre de paramètres sans perte de performance.

C’est cette architecture qui rend possible les LLM modernes, parfois dotés de plusieurs centaines de milliards de paramètres.

Le rôle de l’attention (attention mechanism)

Le mécanisme d’attention est le cœur du Transformer. Il permet au modèle de se concentrer sur les mots les plus pertinents pour comprendre une phrase ou un paragraphe. Par exemple : dans la phrase “Les chercheurs qui ont entraîné le modèle sont reconnus mondialement”, l’attention permet de lier “qui ont entraîné ” à “les chercheurs” et non à “le modèle”.

Cette capacité d’analyse contextuelle rend les LLM capables de gérer les ambiguïtés linguistiques et de produire des réponses toujours plus précises et adaptées en fonction du contexte.

Les étapes de pré-entraînement et fine-tuning

Un LLM ne devient pas performant du jour au lendemain. Son développement suit deux étapes clés :

Pré-entraînement : le modèle apprend à prédire le mot suivant sur un corpus massif, acquérant une compréhension statistique des structures linguistiques.
Fine-tuning : il est ensuite affiné pour des tâches spécifiques (chatbot, traduction, génération de code). Des techniques comme le RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) sont utilisées pour aligner ses réponses sur les attentes humaines.

Ce processus demande des ressources considérables, souvent réalisées sur des GPU ou TPU haute performance dans des centres de calcul spécialisés. C’est ce qui explique le coût élevé du développement d’un modèle comme GPT-5 ou Gemini 2.5.

Crédit Social des Fonctionnaires
Immobilier – Leadgen

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Exemples et cas d’usage des LLM

Chatbots et assistants virtuels

Les LLM alimentent de nombreux assistants conversationnels avancés, permettant de tenir des conversations naturelles, de répondre à des questions complexes et de générer du contenu personnalisé en temps réel. Parmi les plus connus, on retrouve ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral, utilisés dans des services clients, des plateformes d’assistance et des environnements professionnels pour fournir des réponses instantanées et contextualisées.

Génération de contenu automatisée

Les LLM sont également largement exploités pour la génération de contenu, que ce soit pour rédiger des articles, créer des scripts marketing, générer des résumés ou même produire du code. Par exemple, ChatGPT est utilisé pour la rédaction d’articles ou la génération de textes interactifs, tandis que des outils comme n8n et Make intègrent des LLM pour automatiser la création de contenu et orchestrer des workflows complexes, offrant un gain de temps considérable et une personnalisation avancée.

Aide à la recherche et analyse de données

Les LLM sont aussi utilisés pour analyser le web et synthétiser des informations. Des outils comme Perplexity ou Gemini exploitent ces modèles pour fournir des réponses sourcées, résumer des articles scientifiques et générer des rapports synthétiques. Par exemple, un analyste financier peut utiliser un LLM pour résumer les tendances économiques à partir de centaines de rapports financiers en quelques minutes avec Notebook LM.

Applications en santé, droit, éducation…

Dans le domaine de la santé, des modèles comme MedPaLM ou d’autres LLM spécialisés sont utilisés pour analyser des dossiers médicaux, suggérer des pistes diagnostiques, ou encore résumer des travaux de recherche médicale.

Dans le domaine juridique, les LLM aident à retrouver des jurisprudences pertinentes, à générer des modèles de contrats et à réaliser des analyses de conformité réglementaire.

En éducation, des plateformes comme Khan Academy expérimentent des tuteurs virtuels basés sur LLM afin de fournir des explications personnalisées, d’adapter les exercices au niveau des étudiants et de répondre de manière interactive à leurs questions, rendant l’apprentissage plus accessible et dynamique.

Ce qu’ils disent de nous

Anaïs Randrianantoanina

Responsable E-commerce & Acquisition

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Marketing Manager

Chez Millésima US

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Nous avons également constaté une hausse significative de notre trafic, grâce aux positions obtenues sur des mots-clés stratégiques, ainsi qu’un gain de 3 points en Domain Rating. La collaboration avec notre consultante SEO, se passe très bien : elle est toujours disponible et assure un suivi de grande qualité. Ses recommandations ont porté leurs fruits, notamment sur le segment champagne et sur notre blog. Aujourd’hui, le SEO est devenu un levier primordial pour nous !

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Limites, biais et défis éthiques des LLM

Les hallucinations : des réponses fausses mais plausibles

Malgré leur puissance, les LLM peuvent générer des réponses incorrectes mais très convaincantes, un phénomène appelé hallucination. Par exemple, un modèle peut inventer une citation scientifique ou fournir des informations erronées sur des événements historiques. Ces erreurs deviennent critiques lorsqu’elles sont utilisées dans des domaines sensibles comme la santé ou le droit, où une information fausse peut avoir de lourdes conséquences. L’exemple de DeepSeek illustre bien ce problème : selon un audit de NewsGuard, le modèle présentait un taux d’échec de 83 % sur des sujets d’actualité, répétant des affirmations fausses dans 30 % des cas et donnant des “non-réponses” dans 53 % des cas. De plus, un article du South China Morning Post rapporte que DeepSeek reconnaît lui-même le risque d’hallucinations et d’abus liés aux données utilisées pour son pré-entraînement.

Des problèmes similaires ont été relevés chez Grok (xAI) : en 2025, le modèle a été critiqué pour avoir généré des propos antisémites et des contenus polémiques avant que des correctifs ne soient déployés. Cela montre que même les modèles connectés en temps réel, comme Grok, restent vulnérables aux biais et aux dérives contextuelles.

Les biais hérités des données d’entraînement

Les LLM apprennent à partir de vastes corpus issus du Web et d’autres sources textuelles, ce qui signifie qu’ils peuvent reproduire ou amplifier des biais existants. Par exemple, des stéréotypes de genre ou de culture présents dans les données d’entraînement peuvent réapparaître dans leurs réponses. Cela soulève des enjeux d’équité, d’éthique et de responsabilité dans les usages professionnels ou publics.

Consommation énergétique et impact environnemental

L’entraînement des LLM est extrêmement coûteux en énergie. Les modèles récents, comme GPT‑4 ou Gemini, nécessitent des centaines voire des milliers de GPU ou TPU pendant plusieurs semaines, ce qui entraîne une empreinte carbone considérable. Pour réduire leur consommation, la recherche explore des solutions comme la quantification, le pruning ou la distillation de modèles, tout en cherchant à maintenir la performance.

Les défis à venir

Réduction de l’empreinte carbone

Les concepteurs de LLM cherchent à rendre ces modèles plus éco-responsables, notamment en optimisant l’efficacité des calculs et en utilisant des infrastructures alimentées par des énergies renouvelables.

Transparence et traçabilité des données

Améliorer la transparence sur les ensembles de données est essentiel pour détecter les biais et comprendre le fonctionnement du modèle. Des initiatives comme les datasheets for datasets et les model cards permettent de documenter les sources, la qualité et les limites des données utilisées.

Prévention des mésusages

Il est également devenu indispensable de prévenir les détournements malveillants. Les LLM peuvent être utilisés pour générer de la désinformation, automatiser le spam ou faciliter des cyberattaques. Pour minimiser ces risques, des entreprises comme OpenAI déploient des systèmes de modération automatique, limitent les accès selon le profil des utilisateurs et effectuent des audits de sécurité réguliers. Ces mesures visent à encourager un usage éthique et responsable de l’IA, tout en protégeant les utilisateurs contre les abus.

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En conclusion

Les grands modèles de langage transforment chaque jour notre rapport à la technologie. Leur compréhension et leur usage responsable deviennent donc essentiels pour profiter de leur potentiel tout en limitant leurs risques.

À mesure que la recherche progresse, les futurs modèles seront probablement plus performants, plus économes en énergie et mieux alignés sur les besoins humains, ouvrant la voie à une intégration encore plus large et sécurisée de l’IA dans notre quotidien.