Grand modèle de langage (LLM)

Un grand modèle de langage est un réseau de neurones, le plus souvent de type Transformer, entraîné à estimer la probabilité du mot (ou plus exactement du token) suivant dans une séquence. En répétant cette prédiction, il peut rédiger un texte, résumer un document, traduire, répondre à une question, classer des messages ou écrire du code. Contrairement aux anciens systèmes de traitement du langage, un LLM évalue l'ensemble du contexte fourni en une seule fois, ce qui lui permet de suivre des consignes longues et de s'adapter à des tâches très variées sans être reprogrammé. Son comportement dépend de ses données d'entraînement, de sa taille et de la manière dont il est guidé (prompt, exemples, réglage fin). Les assistants conversationnels grand public comme ChatGPT, Claude ou Gemini reposent sur des LLM. Un LLM ne « sait » pas au sens humain : il produit du texte plausible à partir de régularités statistiques, d'où la possibilité d'erreurs ou d'hallucinations. En entreprise, on l'utilise généralement via une API ou un outil intégré, souvent complété par une base documentaire interne (RAG) et des règles de sécurité.