Grâce à des outils d’IA populaires comme ChatGPT, l’intelligence artificielle est aujourd’hui accessible à tous. Pourtant, on ne réfléchit pas toujours à la manière dont cette technologie fonctionne en coulisses.
Le fonctionnement d’un Large Language Model (LLM) n’est en réalité pas aussi complexe que ce que la plupart des gens pensent. Dans cet article, nous vous expliquons en détail comment un tel modèle parvient à vous comprendre et à communiquer correctement avec vous.
Modèle de langage à grande échelle
Un LLM repose sur une intelligence artificielle spécialement conçue pour comprendre et générer du langage humain. On peut le comparer à votre smartphone qui complète automatiquement vos messages. Sauf qu’au lieu d’anticiper quelques mots, un LLM peut prédire des phrases entières, voire des paragraphes. Mais avant d’en arriver là, il doit passer par un long processus d’entraînement intensif.
Tout commence par les données. Un LLM apprend le langage en analysant des quantités gigantesques de textes — des milliards de pages web, par exemple. Tous ces textes sont rassemblés dans un ensemble de données massif afin que le modèle développe une compréhension aussi large que possible du langage. Comment les gens parlent, quels mots apparaissent souvent ensemble, comment les phrases sont structurées : le modèle assimile ces schémas en les observant encore et encore.
Prédire grâce aux réseaux neuronaux
Le véritable apprentissage se fait par la prédiction. Le modèle reçoit un morceau de texte et doit deviner quel mot vient ensuite. Prenons la phrase « Le chat est sur le … » : le modèle apprend que « tapis » ou « table » sont des options probables, selon ce qu’il a vu auparavant. Ce processus de prédiction, suivi de corrections, doit être répété des millions de fois au sein d’un réseau neuronal. Un réseau neuronal peut être comparé à un cerveau numérique, composé de milliers de couches qui collaborent pour détecter des motifs.
Chaque fois que le modèle se trompe, les connexions entre ces couches sont ajustées légèrement, jusqu’à ce qu’il comprenne mieux quels mots vont logiquement ensemble. C’est ce réseau neuronal qui donne l’impression qu’un LLM vous comprend réellement.
Retour humain et limitations
Après cette première phase d’entraînement, le modèle connaît les règles du langage, mais ne sait pas encore comment donner une réponse pertinente. C’est pourquoi une seconde phase est nécessaire : des humains affinent encore le modèle. Des formateurs en IA évaluent les réponses générées. Si la réponse est utile, elle est validée. Si elle est incorrecte, le modèle est corrigé. Ce processus garantit des réponses cohérentes et adaptées au contexte. C’est aussi la raison pour laquelle certaines IA vous demandent d’évaluer leurs réponses.
Ce retour humain devient de plus en plus essentiel, notamment en matière de sécurité (ou de gouvernance). Une entreprise d’IA veut éviter que son modèle propose des conseils dangereux, propage de fausses informations ou répète par erreur des données sensibles.
C’est pourquoi des règles supplémentaires sont intégrées pour encadrer le comportement du modèle. Vous avez peut-être déjà rencontré ces limitations, comme l’impossibilité d’aborder certains sujets sensibles ou d’utiliser un langage inapproprié. Cela explique aussi pourquoi le débat entre IA locale et IA dans le cloud est si crucial : toutes les entreprises ne souhaitent pas envoyer leurs données dans le cloud.
Le travail hybride : une nouvelle norme en pleine expansion
Avec l’évolution des technologies et des besoins des entreprises, le travail hybride s’impose de plus en plus comme une norme dans de nombreuses organisations….
De plus en plus de modèles sont aujourd’hui spécifiquement entraînés pour une seule entreprise, à partir de documents internes, de procédures ou d’informations produits. Le résultat : un modèle linguistique parfaitement adapté à votre environnement professionnel, sans que vous deviez partager de données sensibles avec l’extérieur.
Le modèle que vous utilisez ensuite – comme ChatGPT ou Gemini – est donc le fruit d’un processus extrêmement long d’entraînement, d’ajustements et de sécurisation. Et même une fois mis en ligne, il continue d’évoluer, comme toute technologie. Le langage change, les contextes évoluent, les utilisateurs posent de nouvelles questions. C’est pourquoi ces modèles sont régulièrement réentraînés ou mis à jour, avec de nouveaux jeux de données et de meilleures instructions.
Conclusion
Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement pour vous ? En comprenant comment un modèle de langage est entraîné, vous savez mieux comment l’utiliser. Vous savez qu’il excelle dans la reconnaissance de schémas, sans pour autant porter de jugement ou ressentir quoi que ce soit. Il peut vous aider dans des tâches répétitives ou la production de textes, mais vous restez responsable de vérifier le résultat.
Un LLM est donc un expert de la prédiction et de la formulation. Plus l’entraînement est fiable, plus le résultat est utile. Et plus vous comprenez son fonctionnement, plus vous pouvez l’utiliser intelligemment pour travailler plus vite et plus efficacement.
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