2. Comprendre les grands modèles de langage (LLM)

Leçon 02 — Comprendre les grands modèles de langage (LLM)

Module I — Comprendre l'IA · Leçon 2 sur 16

Les grands modèles de langage (LLM) sont la technologie derrière les assistants conversationnels. Savoir comment ils produisent du texte permet de comprendre à la fois leur puissance et leurs limites.

Entraîné sur des textes

Un LLM apprend sur d'immenses corpus de textes. Il en tire des régularités de langue, de style et de contenu. Deux conséquences : ses connaissances s'arrêtent à sa date d'entraînement (sauf outil branché pour chercher), et ce qui est rare dans les corpus est mal couvert — y compris certaines situations cliniques ou certaines langues.

Il prédit le mot suivant

Un LLM génère mot après mot, en choisissant les suites les plus probables. C'est pourquoi une même question peut produire des réponses différentes : la génération comporte une part d'aléa. La réponse la plus probable n'est pas nécessairement la plus vraie.

Fluide n'est pas exact

Un texte bien tourné peut contenir une erreur, une référence inventée ou une donnée périmée. La fluidité est un effet de style, pas un label de vérité : c'est le point de départ des hallucinations (leçon 11).

À retenir : Probable ne veut pas dire vérifié.