Au cours des dernières années, les modèles de langage de grande taille, souvent appelés Large Language Models (LLM), se sont imposés comme des outils incontournables dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ils sont à la base d’applications variées : automatisation des tâches, génération de documentation technique, assistance au déploiement d’applications, monitoring et support client.

Mais que recouvre réellement cette notion et comment fonctionnent ces modèles sophistiqués ?

Qu’est-ce qu’un Modèle de Langage ?

Un modèle de langage est un système informatique entraîné pour comprendre, générer et manipuler du texte en langage naturel. Son objectif principal est de prédire la probabilité qu’une suite de mots apparaisse après une séquence donnée.

Prenons un exemple lié au métier DevOps :

Si l’on écrit « Le déploiement sur le serveur de production a échoué à cause d’une… », le modèle peut estimer que les mots « mauvaise configuration », « dépendance manquante » ou « erreur réseau » sont probables, chacun avec un score différent.

Cette capacité prédictive, répétée à grande échelle, permet de produire des phrases entières, cohérentes et pertinentes dans des contextes techniques spécifiques.

L’évolution vers les LLM

Les premiers modèles de langage étaient relativement simples. Ils utilisaient des statistiques pour compter les fréquences d’apparition des mots et des combinaisons de mots. Bien que fonctionnels, ces approches restaient limitées, incapables de saisir le sens profond des phrases.

La révolution est venue avec l’apparition des réseaux de neurones et plus particulièrement des architectures de type Transformer (introduites en 2017 par Google). Ces modèles reposent sur un mécanisme appelé attention, qui permet de traiter efficacement les relations entre les mots d’un texte, même lorsqu’ils sont éloignés dans la phrase.

En augmentant la taille des modèles (des milliards de paramètres), on obtient des LLM capables de traiter une immense variété de contextes et de tâches, comme la génération de scripts d’automatisation (Ansible, Terraform), la documentation technique ou l’analyse de journaux système.

Fonctionnement d’un LLM

Le fonctionnement d’un LLM repose sur trois étapes principales :

1️⃣ La Tokenisation

Avant d’être traité, le texte est décomposé en unités plus petites appelées tokens. Un token peut être un mot, une partie de mot, un signe de ponctuation ou un caractère. Cette étape convertit le langage humain en un format que le modèle peut traiter numériquement.

2️⃣ L’Architecture Transformer

La majorité des LLM utilise une architecture de réseau de neurones appelée Transformer. Ce qui rend cette architecture si puissante, c’est le mécanisme d’auto-attention. Ce mécanisme permet au modèle de peser l’importance de chaque token dans une phrase pour comprendre le contexte global, peu importe leur position.

3️⃣ L’Entraînement

Le développement d’un LLM est un processus en deux phases :

• Pré-entraînement ; Le modèle est exposé à des téraoctets de données (textes, livres, articles, etc.) pour apprendre la grammaire, la syntaxe et les relations statistiques entre les mots.
• Ajustement ; Une fois le pré-entraînement terminé, le modèle est ajusté pour des tâches spécifiques grâce à des jeux de données plus précis. La technique de RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), qui consiste à faire classer les réponses du modèle par des humains, permet de l’orienter pour qu’il génère des réponses plus utiles et plus sûres.

Forces et limites des LLM

Forces des LLM :

• Polyvalence ;   Les LLM peuvent accomplir une grande variété de tâches liées au langage.
• Créativité ; Ils peuvent générer du contenu unique, des histoires créatives aux poèmes.
• Vitesse ; Ils peuvent produire des textes en un temps record.
• Accessibilité ; Ils ont démocratisé l’accès à des technologies d’IA autrefois complexes.

Limites des LLM :

• Biais ; Étant entraînés sur des données humaines, les LLM peuvent reproduire et amplifier les biais sociétaux.
• Hallucination ; Un LLM peut générer des informations qui semblent plausibles, mais sont totalement fausses.
• Coût ; L’entraînement de ces modèles est très gourmand en ressources informatiques et énergétiques.
• Manque de compréhension réelle ; Un LLM ne comprend pas le monde comme un être humain. Il est une machine statistique sophistiquée qui imite la logique et le style du langage, mais n’a pas de véritable conscience ou compréhension.

Champs d’application des LLM

Les LLM ont des applications dans de nombreux domaines. En voici quelques exemples :

💻 Informatique

Dans le domaine de l’informatique, les LLM sont devenus de véritables assistants pour les développeurs. Ils peuvent générer du code dans différents langages de programmation, détecter les erreurs de codage et même traduire du code d’un langage à un autre. On les utilise aussi dans la cybersécurité pour la détection d’e-mails de phishing.

⚕️ Santé

Les LLM ont le potentiel de révolutionner le secteur de la santé. On utilise ces outils pour analyser d’énormes volumes de données cliniques et de dossiers de patients, ce qui peut aider les professionnels à identifier des modèles pour des diagnostics précoces.  Ils peuvent également accélérer la recherche médicale en synthétisant rapidement de vastes quantités de publications scientifiques et en générant des hypothèses de recherche.

💰 Finance

Dans le monde de la finance, les LLM aident à l’analyse de marché et à la prédiction des tendances, en traitant les rapports financiers et les actualités économiques. On les utilise aussi pour la détection de la fraude, en analysant le langage dans les communications. De plus, ils peuvent fournir des conseils financiers personnalisés aux clients, en les aidant à établir des budgets et à gérer leurs investissements.

⚖️ Juridique

Le domaine juridique bénéficie grandement de l’efficacité des LLM. Ils peuvent analyser de vastes collections de documents juridiques (comme des contrats ou des jugements) pour en extraire des informations clés et les résumer. Ils peuvent également aider à la rédaction de documents standard et à la recherche de précédents juridiques.

🛍️  Commerce

Dans le secteur commercial, les LLM sont surtout utilisés pour améliorer l’expérience client et automatiser les processus. Ils servent de base à des chatbots conversationnels qui fournissent un service client 24/7. Les LLM génèrent aussi des contenus marketing pour l’e-commerce et analysent les sentiments des consommateurs en ligne.

Qui est concerné  ?

Les LLM s’adressent à un public extrêmement diversifié, allant des professionnels de la tech (développeurs, ingénieurs DevOps) aux entreprises de toutes tailles, en passant par les chercheurs académiques, créateurs de contenu, éducateurs et professionnels de santé.

Ils sont également accessibles au grand public pour des usages quotidiens et constituent une porte d’entrée vers l’IA pour les non-spécialistes, ne nécessitant pas de compétences techniques avancées pour en tirer parti.