Cette révolution qui se déroule sous nos yeux
L’intelligence artificielle (IA) effectue des percées rapides dans tous les domaines, et pourtant, cette transformation échappe encore à beaucoup de gens. L’un des usages les plus connus de l’IA aujourd’hui est sans doute le chatbot, représenté par des outils comme ChatGPT, Copilot, Gemini, ou Claude. Que l’on les ait utilisés ou non, ils font maintenant partie de notre paysage quotidien.
L’apport sous-estimé des LLM
Ces IA, et en particulier les Large Language Models (LLM), apportent une vraie plus-value qui reste largement sous-estimée par le grand public. Leur capacité à restituer des quantités colossales de connaissances est impressionnante : ils peuvent exploiter tout le contenu de Wikipédia, une multitude de codes, et d’innombrables bugs répertoriés sur les blogs techniques. Cependant, même si ces modèles sont polyvalents, ils n’excellent dans aucun domaine en particulier.
LLM et développement : Puissants mais limités
N’importe quel développeur ayant déjà utilisé ChatGPT ou un autre LLM comprendra à quel point ils sont puissants. Ils peuvent aider à concevoir la structure d’un projet ou à produire rapidement une première ébauche de code. En quelques minutes, ces modèles sont capables de fournir une quantité astronomique de lignes de code.
Cependant, il est important de superviser leur travail. Les LLM peuvent produire des incohérences et des erreurs. Si un développeur est attentif, il pourra corriger ces erreurs ou guider le modèle pour qu’il s’auto-corrige. Mais à mesure que la complexité du projet augmente, le modèle est de plus en plus susceptible de commettre des erreurs. Cela s’explique en partie par la limitation de la mémoire contextuelle des LLM : après un certain point, ils ne se souviennent plus des premiers messages échangés dans la conversation.
Pour plus de détail sur les LLM, lisez notre article Comprendre les LLM : Modèles de Langage IA et leur Fonctionnement
Spécialisation des LLM : Vers des modèles sur mesure
Comprenez bien qu’un LLM généraliste trop « large » n’excellera dans aucun domaine spécifique. C’est pourquoi il devient possible et souhaitable de former des LLM spécialisés à l’aide des données internes des entreprises. Imaginez un modèle entraîné sur toutes les informations d’un site commercial : produits, descriptions techniques, promotions, etc. Avec des données de qualité et un prompt bien conçu, ce type de chatbot pourrait jouer le rôle d’un véritable assistant commercial, capable de guider les clients et de contribuer à augmenter le chiffre d’affaires.
Conclusion
En résumé, les Large Language Models (LLM) apportent des capacités impressionnantes pour traiter et manipuler le langage naturel. Même s’ils semblent comprendre les demandes qui leur sont faites, ils restent avant tout des outils basés sur des statistiques et des probabilités, sans véritable logique ou intelligence propre. Leurs applications en entreprise sont vastes : de l’amélioration des communications internes à la traduction de documents, en passant par l’analyse de textes complexes.
Le futur des LLM est prometteur. Grâce aux innovations constantes et à la possibilité de former des modèles spécialisés, les entreprises ont désormais une opportunité unique d’exploiter ces outils pour transformer leurs opérations. Si vous êtes curieux de découvrir d’autres usages de l’intelligence artificielle dans le monde des affaires, n’hésitez pas à explorer nos articles pour rester informé des dernières avancées.
Et vous, quelles utilisations des LLM faites-vous dans votre entreprise ? Partagez vos expériences en laissant un commentaire ci-dessous.