Comprendre les LLM
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle qui traite le langage naturel. Bien qu’il soit parfois perçu comme un pas vers la super intelligence artificielle (AGI), nous sommes encore bien loin.
Contrairement à ce que l’on pourrait croire, un LLM ne possède pas d’intelligence propre et ne réfléchit pas. Il manipule simplement des mots et les assembles pour produire des réponses. Cependant, il n’a jamais conscience de ce qu’il dit — c’est une illusion de compréhension.
Comment un LLM fonctionne
Imaginez une personne enfermée dans une pièce remplie de milliers de livres écrits dans une langue qu’elle ne comprend pas. Si quelqu’un lui glisse une question sous la porte dans cette langue inconnue, elle sera incapable de comprendre le sens de la question.
Toutefois, elle pourra comparer les symboles qu’elle voit avec ceux présents dans les livres et, en suivant des correspondances, elle pourra formuler une réponse basée uniquement sur ces similitudes.
C’est exactement ainsi qu’un LLM fonctionne : il n’a aucune compréhension réelle. Il analyse un corpus massif de textes (ses « livres ») pour identifier les mots qui sont les plus susceptibles de suivre ceux que vous lui avez donnés. À chaque étape, il choisit le mot suivant selon des probabilités, sans saisir le sens des phrases.
Un modèle basé sur des probabilités, pas sur la logique
En résumé, un LLM ne pense pas. Il génère des réponses en s’appuyant uniquement sur des modèles statistiques. Cela signifie que, malgré l’apparence d’intelligence dans une conversation avec un LLM, il n’y a pas de réflexion ou logique derrière ses réponses.
Les avancées actuelles des LLM
Aujourd’hui, certains LLM sont utilisés dans des systèmes qui intègrent également la génération d’images. Cependant, le LLM lui-même ne crée pas ces images ; il fait appel à d’autres modèles spécialisés dans cette tâche (nous explorerons ce sujet dans un autre article).
De plus, des outils comme ChatGPT utilisent parfois des langages comme Python au sein de leur modèle pour exécuter des fonctions avancées, comme des calculs complexes ou des traitements supplémentaires, ce qui va au-delà de la simple génération de texte.
Les exemples d’utilisation de LLM en entreprise
Les LLM (Large Language Models) sont devenus des outils polyvalents pour de nombreuses entreprises, à condition de maîtriser l’art du prompting (la manière de formuler les demandes). Voici quelques exemples concrets de l’utilisation des LLM en entreprise :
Traduction de documents : En complément de leurs capacités d’analyse, les LLM les plus avancés offrent aussi des services de traduction de documents, facilitant ainsi la communication entre des équipes internationales ou avec des clients dans d’autres régions du monde.
Amélioration de la communication interne : Les LLM peuvent être utilisés pour ajuster et améliorer le ton des emails, en fournissant des suggestions adaptées au contexte professionnel. En entrant un exemple de votre message, le LLM peut reformuler le texte pour le rendre plus formel ou plus convivial, selon vos besoins.
Résumé et reformulation de texte : Un autre usage fréquent est la génération de résumés de documents longs ou complexes. Que ce soit pour des rapports, des articles de recherche, ou des documents techniques, les LLM permettent de condenser les informations en points clés rapidement et efficacement. Ils peuvent également reformuler des passages pour une meilleure clarté ou pour adapter le contenu à un public spécifique.
Comptes rendus de réunions : Avec des transcriptions de réunions (ou même de vidéos YouTube), les LLM peuvent générer des comptes rendus précis en extrayant les informations les plus pertinentes. Cela permet de gagner du temps et d’assurer une meilleure documentation des discussions.
Analyse de documents complexes : Pour des entreprises qui traitent des documents techniques lourds, comme des manuels d’ingénierie ou des études juridiques, les LLM peuvent faciliter l’analyse et la compréhension de ces textes. Ils peuvent également être utilisés pour identifier des sections clés ou pour résumer les informations critiques.
Conclusion
En conclusion, les Large Language Models (LLM) offrent des capacités très puissantes pour traiter et manipuler le langage naturel. Bien qu’ils puissent simuler une compréhension, ils restent des outils basés sur des statistiques et des probabilités, sans intelligence ou logique. Leurs applications en entreprise sont vastes, allant de l’amélioration des communications internes à la traduction, en passant par l’analyse de documents complexes. Toutefois, pour en tirer le meilleur parti, il est essentiel de maîtriser l’art du prompting et de comprendre leurs limitations.
Le futur des LLM est prometteur, avec des innovations constantes, notamment dans l’intégration de modèles capables de traiter des images ou d’effectuer des tâches complexes comme des calculs via des outils comme ChatGPT. Si vous êtes curieux de découvrir d’autres usages de l’intelligence artificielle dans le monde de l’entreprise, continuez à explorer nos articles pour rester informé des dernières avancées technologiques.
Et vous, quelles utilisations des LLM faites-vous dans votre entreprise ? Partagez vos expériences en laissant un commentaire ci-dessous.