Modèle de langage étendu (LLM) : fonctionnalités, exemples et risques

Les grands modèles de langage sont des systèmes informatiques qui traitent le langage à grande échelle : ils analysent les schémas linguistiques des textes et, sur la base de probabilités statiques, génèrent un contenu qui paraît souvent convaincant aux lecteurs humains, même si le modèle lui-même ne « comprend » pas le contenu. 

Une caractéristique essentielle de ces modèles est leur entraînement à l’aide d’énormes quantités de données – textes extraits de livres, de sites web, d’articles, de commentaires, etc. – ce qui leur permet d’apprendre le fonctionnement du langage : grammaire, style, contexte, sens et relations entre les mots. Toutefois, cela ne signifie pas que les modèles de langage savent tout ; ils ont simplement été alimentés par une très grande quantité de connaissances humaines et ne peuvent qu’exploiter ces informations.

Le développement des modèles de langage a débuté avec des systèmes simples, basés sur des règles, qui ne pouvaient reconnaître que des relations limitées. Par la suite, des modèles capables de traiter le langage plus efficacement grâce à l’intelligence artificielle ont été ajoutés. Ces premiers réseaux neuronaux ont permis des progrès initiaux, mais n’étaient pas encore particulièrement performants pour les textes longs ou les relations complexes.

La véritable avancée est survenue avec l’architecture Transformer en 2017. Elle a permis de traiter efficacement de très grandes quantités de données et de capturer des séquences de texte plus longues. Ceci a constitué la base des modèles de langage étendus actuels, qui sont nettement plus puissants, flexibles et complets que leurs prédécesseurs.

L’architecture de type transformateur joue donc un rôle central : elle permet au modèle de ne pas se limiter à une analyse locale, mais de relier toutes les parties d’un texte entre elles (auto-attention). Ceci permet une compréhension bien plus complète des contextes linguistiques, une meilleure résolution des ambiguïtés et une application plus précise du style et du contexte. La modernisation vers les modèles linguistiques et linguistiques implique ainsi non seulement davantage de données et de puissance de calcul, mais aussi des améliorations fondamentales de l’architecture du modèle.

Fonctionnement et technologie

Formation et données

L’entraînement d’un modèle linguistique (LLM) commence généralement par une phase de pré-entraînement, comparable à l’école primaire. Celle-ci consiste à utiliser de vastes corpus textuels diversifiés : livres, publications scientifiques, articles de presse, forums, etc. L’objectif de cette phase n’est pas de résoudre une tâche spécifique, mais d’apprendre les structures linguistiques : comment construit-on des phrases ? Comment relie-t-on les idées ? Comment le sens se construit-il à travers les mots ? Cette phase est auto-évaluée : le modèle tente, par exemple, de prédire le mot suivant ou de reconstruire des parties de phrase.

Le pré-entraînement est souvent suivi d’une phase d’ajustement fin , durant laquelle le modèle est adapté à des tâches ou des domaines spécifiques. Par exemple, un LLM peut être entraîné à comprendre particulièrement bien les textes juridiques, à faciliter les conversations médicales ou à interagir avec les clients comme un chatbot. Des techniques telles que l’ajustement des instructions , où le modèle apprend à répondre à des instructions ou des règles de style spécifiques, et l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF), qui utilise les retours humains pour améliorer la qualité, la compréhensibilité et la sécurité du résultat, sont également employées.

Architecture

La plupart des modèles de langage modernes reposent sur l’architecture dite de type transformateur. Celle-ci permet au modèle de considérer simultanément tous les mots d’un texte et de reconnaître leurs relations. Un élément clé est la procédure d’« attention » : elle aide le modèle à déterminer quels mots d’une phrase sont particulièrement importants pour la compréhension du contexte. Cela permet au modèle de saisir non seulement les termes individuels, mais aussi le sens et la structure d’un texte.

Les performances d’un modèle dépendent notamment du nombre de ses paramètres. Ce sont les valeurs ajustables qui permettent au modèle d’apprendre le langage. Plus un modèle possède de paramètres, plus les relations qu’il peut représenter sont complexes, mais plus l’effort technique requis pour son entraînement et son déploiement est important.

Une autre caractéristique importante est la longueur du contexte : elle détermine la quantité de texte que le modèle peut traiter simultanément. Avec des contextes courts, le modèle perd rapidement le fil des passages longs. En revanche, les modèles modernes peuvent facilement traiter des articles entiers ou de longues conversations sans se perdre dans le récit.

De plus, certains modèles linguistiques (LLM) peuvent traiter non seulement du texte, mais aussi des images ou d’autres types de données : ce sont les modèles multimodaux. Ils peuvent, par exemple, décrire une image, interpréter un graphique ou répondre à une question combinant texte et image. Cela élargit considérablement leurs applications potentielles, notamment pour les descriptions de produits, le service client ou l’analyse de contenu visuel.

Interface par prompts
 L’utilisation des modèles linguistiques logiques (MLL) repose sur des prompts. Un prompt correspond à l’entrée fournie par l’utilisateur au modèle, comme une question, une instruction ou un extrait de texte. Le modèle traite ce prompt et génère ensuite une réponse appropriée. Même de légères variations dans la formulation peuvent modifier considérablement le résultat. Les prompts peuvent également servir à traiter de grandes quantités de données, telles que des textes à réviser ou à traduire.

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Les plateformes d’apprentissage automatique comme ChatGPT, Gemini et DeepSeek transforment la manière dont les internautes recherchent des informations et dont les marques gagnent en visibilité. De plus en plus de requêtes qui généraient auparavant des clics sur les sites web sont désormais traitées directement par des chatbots, des moteurs de recherche IA, voire par les aperçus de Google IA. Il en résulte une diminution du nombre de clics et une modification des indicateurs clés de performance (KPI). Ce qui correspondait autrefois à des pages vues et des clics est maintenant, dans ces nouveaux systèmes, converti en citations et en liens intégrés aux réponses de l’IA.

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Néanmoins, la plupart des requêtes de recherche passent encore par Google, et cela ne risque pas de changer de sitôt. De nombreuses stratégies applicables au référencement naturel traditionnel restent pertinentes dans le contexte des nouveaux LLM.

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Domaines d’application typiques des LLM

Les LLM sont utilisés dans de nombreux domaines, certains dans des situations quotidiennes, d’autres dans des domaines spécialisés.

La génération automatique de texte est l’une des applications les plus évidentes. Qu’il s’agisse d’articles de blog, de textes marketing, d’e-mails ou de contenus créatifs comme des histoires et des poèmes, les LLM peuvent créer du contenu ou au moins fournir des ébauches qui facilitent et accélèrent la révision humaine.

Dans les échanges avec les utilisateurs, les LLM sont utilisés comme chatbots ou assistants virtuels. Ils répondent aux questions, donnent des recommandations, engagent le dialogue et peuvent fournir une assistance. Cela améliore l’expérience utilisateur et permet une mise à l’échelle, notamment dans le service client.

Les titulaires d’un LLM jouent également un rôle important dans le traitement de grandes quantités d’informations. Ils savent résumer des textes, extraire les messages clés de longs documents, répondre à des questions complexes et structurer l’information. Ces compétences sont précieuses dans des domaines tels que les sciences, la recherche, la documentation commerciale et les avis juridiques.

De plus, les LLM sont utilisés pour l’analyse et la classification des données : reconnaissance des émotions (analyse des sentiments), regroupement thématique, classification des textes par sujet ou orientation, ainsi que l’identification des opinions, des tendances ou des risques dans les médias sociaux ou les commentaires des utilisateurs.

Certains LLM se spécialisent dans des domaines spécifiques tels que la médecine, le droit ou la finance. Ces domaines ont souvent des exigences plus strictes en matière d’exactitude, de traçabilité et de fiabilité.

Un autre domaine d’application en pleine expansion est l’intégration des modèles linguistiques dans les moteurs de recherche . Au lieu de se contenter de fournir des listes de liens, ils génèrent des réponses directes et contextualisées aux requêtes. Les moteurs de recherche deviennent ainsi des moteurs de réponses. Il en résulte une nouvelle forme de recherche d’informations où l’accent n’est plus mis sur la navigation vers le contenu, mais sur sa compréhensibilité immédiate et sa facilité d’utilisation. Ces modèles servent d’interface entre les utilisateurs et la connaissance, transformant radicalement la perception et le traitement des résultats de recherche.

Défis et risques

Aussi performants que soient les LLM, ils comportent également certains risques.

Un problème fondamental réside dans le manque d’ ancrage dans le réel : les modèles de langage calculent des probabilités mais n’ont aucune compréhension du monde réel. Même lorsque des systèmes connectés au web comme ChatGPT ou Gemini intègrent des informations actualisées provenant de sites web, ils ne vérifient pas les faits et continuent de générer des réponses uniquement à partir du langage. 

Cela engendre des biais et des hallucinations . Les distorsions des données d’entraînement produisent des résultats discriminatoires ou stéréotypés, tandis que les hallucinations peuvent générer des informations apparemment plausibles mais erronées, avec des conséquences potentiellement graves dans des domaines sensibles comme la médecine ou le droit. Les LLM ne peuvent pas classer correctement les faits et répondront à toutes les questions, même si elles sont déjà erronées ou biaisées.

Un autre risque est l’injection rapide . Les attaquants tentent de tromper les modèles afin qu’ils contournent les mesures de sécurité ou révèlent des données confidentielles en utilisant des entrées spécialement conçues ou des sites web manipulés. Ces attaques sont particulièrement difficiles à contrer car elles affectent la couche du langage elle-même, et non le code.

L’empreinte écologique est également considérable : l’entraînement et l’exploitation de grands modèles consomment d’énormes quantités d’énergie et de ressources informatiques.

De plus, des incertitudes juridiques subsistent , notamment concernant le droit d’auteur, la protection des données et la propriété des textes générés. Enfin, le risque d’ utilisation abusive existe également : les LLM peuvent servir à diffuser de la désinformation, des spams ou des contenus manipulateurs.

Les opportunités offertes par cette technologie sont considérables dans certains domaines, mais ces risques ne peuvent être gérés qu’avec des règles claires, de la transparence et de la recherche.

Exemples de grands modèles de langage bien connus

Voici quelques-uns des LLM les plus connus :

• Les modèles GPT (OpenAI) figurent parmi les plus utilisés. Ils offrent d’excellentes performances en matière de génération de langage et bénéficient d’un large soutien grâce à des outils, des intégrations et des ressources communautaires.
• Les modèles LLaMA (méta) sont souvent ouverts (au moins en partie), sont utilisés dans la recherche et dans des scénarios d’application spécialisés, et permettent des adaptations à des exigences spécifiques.
• Gemini (Google DeepMind) est une famille de modèles existant depuis décembre 2023 et considérée comme la successeure de LaMDA et PaLM. Gemini comprend des variantes telles que Gemini Ultra, Gemini Pro, Gemini Flash et Gemini Nano. Ce sont des modèles multimodaux, c’est-à-dire qu’ils peuvent traiter non seulement du texte, mais aussi d’autres modalités comme les images. Une caractéristique particulièrement remarquable de Gemini est sa très grande fenêtre de contexte. 
• Claude (Anthropic) est un modèle de langage en développement depuis 2023. Il repose sur l’approche de l’« intelligence artificielle constitutionnelle », où le comportement du modèle est régi par un ensemble de règles prédéfinies. Claude a été publié en plusieurs versions (Claude 1, 2 et 3) et son développement se poursuit.

LLM et moteurs de recherche

Avec les capacités croissantes des LLM, une question centrale se pose et fait actuellement l’objet de débats intensifs : les grands modèles de langage remplaceront-ils les moteurs de recherche classiques ? 

Les moteurs de recherche traditionnels comme Google ou Bing reposent essentiellement sur l’exploration, l’indexation et l’évaluation des sites web. Les utilisateurs saisissent des termes de recherche, obtiennent une liste de résultats et cliquent pour accéder au contenu pertinent. Cette interaction, bien qu’axée sur l’information, est fragmentée : il incombe à l’utilisateur de filtrer les informations, de vérifier les sources et d’assembler lui-même les différents éléments du contenu.

Les assistants linguistiques, quant à eux, offrent une interface vocale directe , ce qui simplifie leur utilisation. Ils ne fournissent pas de listes de liens, mais plutôt des réponses (censées être) prêtes à l’emploi, souvent accompagnées de résumés, d’arguments ou de contexte. L’expérience utilisateur s’en trouve modifiée : au lieu de « Trouver des informations sur X », l’accent est désormais mis sur « Expliquez-moi X ». La tâche passe ainsi de la « recherche » à la « compréhension ». Dans de nombreux cas « non ambigus », c’est-à-dire pour des questions n’ayant qu’une seule bonne réponse (comme des questions de culture générale, des définitions ou des instructions), les assistants linguistiques remplacent déjà presque entièrement les recherches web traditionnelles.

Cela modifie également le comportement des fournisseurs. Depuis mars 2025, Google intègre dans la plupart des pays du monde des composants LLM directement dans ses résultats de recherche avec ses AI Overviews, affichant des réponses générées par l’IA au-dessus des résultats traditionnels et expérimentant des interfaces dialoguées. Bing a fait de même très tôt avec l’intégration de la technologie GPT dans « Bing Chat », incitant Google à suivre le mouvement. Des startups comme Perplexity.ai s’appuient également entièrement sur une expérience de recherche basée sur LLM qui intègre des sources mais communique principalement par la voix.

Parallèlement, les moteurs de recherche traditionnels conservent toute leur pertinence, notamment dans les domaines où la vérification des sources, l’actualité et la transparence sont essentielles. Si les moteurs de recherche en ligne produisent des réponses fluides, ils ne fournissent pas toujours de preuves vérifiables ni d’informations à jour. En particulier pour les événements d’actualité, les recherches complexes ou les informations juridiquement contraignantes, la recherche via des sources liées demeure indispensable.

À long terme, une hybridation se dessine : les moteurs de recherche et les plateformes de recherche en ligne convergent. Les utilisateurs reçoivent des réponses générées par l’IA avec leurs sources, tout en pouvant approfondir leurs recherches, contextualiser ou vérifier les informations. Il ne s’agit pas d’un déplacement, mais plutôt d’un réalignement du processus de recherche, passant d’un modèle basé sur le clic à une structure dialogique, d’une liste d’URL à des réponses fournies sur un pied d’égalité.

En matière de référencement (SEO), cela signifie que le contenu doit non seulement être lisible par machine, mais aussi « compréhensible par les modèles ». La structure, la clarté, l’autorité et le contexte prennent une importance croissante. Parallèlement, les spécialistes du SEO doivent se préparer à générer une portée nettement inférieure à l’avenir, car de nombreuses réponses générées par l’IA à des questions n’ayant qu’une seule bonne réponse ne nécessitent plus de clics. Toutefois, cela ne signifie pas que les clics issus du SEO disparaîtront complètement.