IA & LLM : quel modèle de langage choisir ? On fait le point

Alors que l'intelligence artificielle se démocratise, les acteurs majeurs du secteur multiplient leurs travaux et conçoivent de nouveaux modèles de langage. Mais qu'est-ce que c'est et à quoi servent-ils ? On fait le point.

Au lendemain du Sommet pour l'action pour l'Intelligence artificielle qui s'est déroulé cette semaine, la France a annoncé un investissement de 109 milliards d'euros pour accélérer la recherche. L'Union européenne investira de son côté 200 milliards d'euros. Autant dire que l'IA est là pour rester. Alors mieux vaut la maitriser.

Et déjà les opérateurs téléphoniques présentent leurs nouvelles offres incluant les abonnements premium au service d'IA. C'est le cas de Free et d'Orange avec Mistral AI, ou de Bouygues avec Perplexity.

Qu'est-ce qu'un modèle de langage ?

Un modèle de langage est un système conçu pour comprendre et générer du texte en langage naturel. Ces modèles sont entraînés sur d'immenses quantités de données textuelles provenant de diverses sources, telles que des livres, des articles et des sites web, ce qui leur permet d'apprendre les structures et les subtilités du langage humain. Dans cette course, certains n'hésitent pas à alimenter les algorithmes avec du contenu piraté ou à siphonner des données personnelles sans consentement. On tombe alors dans les travers de l'IA…. pas très rassurant. Ces modèles de langage utilisent des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé pour reconnaître des motifs dans les données et anticiper la suite d'une phrase ou d'une conversation en fonction du contexte précédent.

Les modèles de langage les plus avancés, appelés grands modèles de langage (LLM), sont capables d'effectuer une large gamme de tâches de traitement du langage naturel. Ils peuvent non seulement comprendre et générer du texte, mais aussi traduire, résumer, répondre à des questions et même créer du contenu original. Ces modèles, comme GPT, Gemini ou LLaMa, utilisent des architectures complexes basées sur des réseaux de neurones et des transformateurs, ce qui leur permet d'analyser et de produire du texte de manière cohérente et contextuelle. Leur polyvalence et leur capacité à s'adapter à diverses applications en font des outils puissants dans de nombreux domaines, de la santé à la finance en passant par le divertissement.

Comment choisir un modèle de langage ?

Choisir un modèle de langage approprié dépend de plusieurs facteurs clés qu'il faut prendre en compte. Tout d'abord, il est essentiel de considérer la tâche spécifique que à accomplir. Certains modèles sont optimisés pour des travaux particuliers comme la traduction, la génération de texte, l'analyse de sentiment, la résolution de problème mathématiques, tandis que d'autres sont plus polyvalents. La taille du modèle est également un critère important : les grands modèles offrent généralement de meilleures performances mais nécessitent plus de ressources en termes de puissance de calcul et de mémoire.

Un autre aspect crucial est l'éthique et la transparence du modèle. Certains vont privilégier un modèle dont les biais potentiels sont bien documentés. La facilité d'utilisation et d'intégration dans votre infrastructure existante, ainsi que le support et la communauté autour du modèle, sont également des facteurs à ne pas négliger. Enfin, il faut évidemment évaluer les coûts de licence, notamment si vous prévoyez une utilisation à grande échelle ou commerciale.