{"id":353103,"date":"2024-08-30T09:57:33","date_gmt":"2024-08-30T09:57:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/%content_hub_category%\/qu-est-ce-qu-un-grand-modele-linguistique-llm\/"},"modified":"2024-10-13T14:25:45","modified_gmt":"2024-10-13T14:25:45","slug":"qu-est-ce-qu-un-grand-modele-linguistique-llm","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/fr\/it-hub\/remote-access\/qu-est-ce-qu-un-grand-modele-linguistique-llm\/","title":{"rendered":"Qu’est-ce qu’un grand mod\u00e8le linguistique (LLM) ?"},"content":{"rendered":"

Un grand mod\u00e8le de langage (LLM)<\/strong>, ou grand mod\u00e8le linguistique, ou mod\u00e8le de langage \u00e9tendu est essentiellement un algorithme d’apprentissage automatique qui traite et comprend le langage naturel (ou ce que vous et moi appellerions le \u00ab\u00a0langage humain\u00a0\u00bb<\/em>). Il s’agit d’un type de mod\u00e8le de base (un mod\u00e8le linguistique polyvalent) entra\u00een\u00e9 sur d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour effectuer un nombre infini de t\u00e2ches, notamment la g\u00e9n\u00e9ration de textes, la traduction automatique, la r\u00e9daction de r\u00e9sum\u00e9s et m\u00eame le codage automatique.<\/p>\n

Les LLM utilisent des m\u00e9thodologies d’apprentissage en profondeur pour interpr\u00e9ter et analyser correctement les relations linguistiques complexes entre la s\u00e9mantique et la syntaxe de la langue afin d’effectuer des actions sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n

Grands mod\u00e8les linguistiques et intelligence artificielle<\/h2>\n

Les LLM repr\u00e9sentent une avanc\u00e9e significative dans le domaine de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel (NLP). C’est gr\u00e2ce \u00e0 eux que nous pouvons utiliser des interfaces comme ChatGPT et d’autres mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative sans avoir besoin de connaissances en codage. Pensez \u00e0 la derni\u00e8re fois que vous avez utilis\u00e9 un outil d’intelligence artificielle : Avez-vous \u00e9crit \u00ab\u00a0normalement\u00a0\u00bb ou comme si vous parliez \u00e0 un \u00eatre humain ?<\/p>\n

En bref, les grands mod\u00e8les de langage sont con\u00e7us pour comprendre et g\u00e9n\u00e9rer du texte comme le ferait un v\u00e9ritable \u00eatre humain. De plus, ils apprennent en permanence et traitent r\u00e9guli\u00e8rement d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour en d\u00e9duire le contexte, r\u00e9sumer un texte et r\u00e9pondre \u00e0 des questions.<\/p>\n

Dans les mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative les plus avanc\u00e9s, les LLM sont form\u00e9s pour aider \u00e0 la r\u00e9daction de contenus cr\u00e9atifs ou d’articles acad\u00e9miques. (Il convient de noter que la pr\u00e9cision et la qualit\u00e9 de ces actifs produits ne sont pas tout \u00e0 fait \u00e0 la hauteur, mais le simple fait que l’IA puisse d\u00e9sormais faire cela est impressionnant<\/em>).<\/p>\n

N\u00e9anmoins, les opportunit\u00e9s offertes par les LLM sont stup\u00e9fiantes. Il n’est pas exag\u00e9r\u00e9 d’imaginer d’innombrables am\u00e9liorations dans divers domaines, des chatbots aux assistants virtuels en passant par la traduction linguistique. M\u00eame dans le domaine des technologies de l’information, qui est paradoxalement r\u00e9fractaire \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative pour aider \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de code ou \u00e0 la formation \u00e0 la cybers\u00e9curit\u00e9, par exemple, les LLM sont pr\u00eats \u00e0 remodeler et \u00e0 influencer la mani\u00e8re dont nous interagissons avec la technologie et acc\u00e9dons \u00e0 l’information.<\/p>\n

En fait, la derni\u00e8re \u00e9tude de McKinsey<\/a> a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 65 % des entreprises utilisent r\u00e9guli\u00e8rement l’IA g\u00e9n\u00e9rative dans au moins une fonction de l’entreprise. Ce nombre devrait augmenter dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n

Fonctionnement des grands mod\u00e8les linguistiques<\/h2>\n

Les LLM s’appuient sur des techniques d’apprentissage profond et des donn\u00e9es textuelles. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, ces mod\u00e8les sont constitu\u00e9s de plusieurs couches de r\u00e9seaux neuronaux, chacune ayant des param\u00e8tres qui peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9s au cours de la formation.<\/p>\n

Au cours de la formation, le grand mod\u00e8le linguistique apprend \u00e0 pr\u00e9dire le prochain mot d’une phrase en fonction du contexte. Pour ce faire, il applique des mod\u00e8les math\u00e9matiques pour calculer un score de probabilit\u00e9 de r\u00e9currence des mots qui ont \u00e9t\u00e9 tokenis\u00e9s (petites s\u00e9quences de caract\u00e8res). Les jetons sont ensuite traduits en repr\u00e9sentations num\u00e9riques du contexte.<\/p>\n

Il s’agit de la premi\u00e8re partie. Les LLM sont ensuite rigoureusement entra\u00een\u00e9s avec des quantit\u00e9s massives de texte (litt\u00e9ralement des milliards de milliards de pages) pour les aider \u00e0 apprendre la grammaire, y compris la relation entre la s\u00e9mantique et la syntaxe. Cela permet de s’assurer de l’exactitude du contexte num\u00e9rique ou de v\u00e9rifier que la phrase g\u00e9n\u00e9r\u00e9e a du sens.<\/p>\n

Une fois form\u00e9s, les grands mod\u00e8les de langage peuvent g\u00e9n\u00e9rer du texte en pr\u00e9disant le travail suivant sur la base des donn\u00e9es qu’ils re\u00e7oivent, puis en apprenant des mod\u00e8les de formation de phrases.<\/p>\n

Comme pour tout outil pr\u00e9dictif et g\u00e9n\u00e9ratif, une mise au point continue est n\u00e9cessaire, \u00e0 l’aide de m\u00e9thodes telles que l’apprentissage par renforcement avec retour d’information humain (RLHF). Dans le cadre de la RLHF, les LLM apprennent des aspects plus \u00ab\u00a0humains\u00a0\u00bb du langage et de la parole. Par exemple, il est difficile de cr\u00e9er un algorithme pour d\u00e9finir ce qui est \u00ab\u00a0dr\u00f4le\u00a0\u00bb. D’un point de vue math\u00e9matique, c’est presque impossible \u00e0 r\u00e9aliser, mais les commentaires humains peuvent \u00e9valuer les blagues, ce qui permet au LLM d’apprendre le concept de l’humour. Ainsi, le feedback humain aide les LLM \u00e0 apprendre de mani\u00e8re compl\u00e8te par le biais d’essais et d’erreurs, le mod\u00e8le \u00e9tant fortement motiv\u00e9 pour r\u00e9ussir gr\u00e2ce \u00e0 de fortes incitations.<\/p>\n

Les LLM et leur utilisation dans la gestion des terminaux<\/h3>\n

Vous pensez peut-\u00eatre que les grands mod\u00e8les linguistiques et la gestion des terminaux<\/a> sont des concepts totalement distincts. En tant que dirigeant d’une entreprise MSP<\/a>, vous vous demandez peut-\u00eatre pourquoi NinjaOne parle des LLM.<\/p>\n

Toutefois, les LLM sont de plus en plus \u00e9troitement li\u00e9s aux entreprises modernes. Leur capacit\u00e9 \u00e0 traiter et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des textes de type humain offre un potentiel consid\u00e9rable pour am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience de gestion des terminaux.<\/p>\n

D’une part, les LLM peuvent automatiser les t\u00e2ches de routine telles que la gestion des correctifs<\/a>, les mises \u00e0 jour logicielles<\/a> et la r\u00e9ponse aux incidents<\/a>. En analysant de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de terminaux, les LLM peuvent identifier des mod\u00e8les, pr\u00e9voir des probl\u00e8mes et sugg\u00e9rer des solutions optimales. Votre \u00e9quipe informatique peut ainsi se concentrer sur des projets strat\u00e9giques de plus grande importance.<\/p>\n

Inversement, la gestion des terminaux fournit des donn\u00e9es essentielles au bon fonctionnement des LLM. Des donn\u00e9es compl\u00e8tes sur les terminaux, y compris l’inventaire des logiciels<\/a> et les sp\u00e9cifications du mat\u00e9riel<\/a>, permettent aux LLM de formuler des recommandations plus \u00e9clair\u00e9es pour votre entreprise.<\/p>\n

Cette convergence de technologies promet de rendre la gestion des terminaux plus efficace, de r\u00e9duire les co\u00fbts et d’am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 informatique globale.<\/p>\n\n

Cas d’utilisation des LLM<\/h2>\n

Les LLM ont prouv\u00e9 leur polyvalence dans de nombreux cas d’utilisation dans diverses industries. Examinons-en quelques-uns.<\/p>\n