Grands modèles de langage (LLM) » Leur rôle-clé dans la révolution de l'IA pour les entreprises
Publié le : 09.04.2024 | Durée d electure : 6 minutes
Vous souhaitez utiliser l'intelligence artificielle (IA) dans votre entreprise ? Dans ce cas, vous devriez vous pencher sur les grands modèles de langage ou Large Language Models (LLM), dont font partie ses représentants tels que ChatGPT, Copilot et Gemini. Les LLM sont des modèles puissants capables de comprendre et de générer du langage humain. Ils permettent le traitement du langage naturel comme l'entrée vocale, la traduction ou la sortie vocale. Dans l'utilisation en entreprise, les Large Language Models jouent un rôle décisif lorsqu'il s'agit d'automatiser les processus commerciaux et l'interaction entre l'homme et la machine.
Ce guide vous informe sur les principales caractéristiques des LLM, qui permettent aux entreprises de développer des solutions innovantes à valeur ajoutée.
Un Large Language Model est un grand modèle de langage génératif avec intelligence artificielle (IA). Des exemples connus sont GPT-3.5 ou GPT-4 dans ChatGPT d'OpenAI ou Gemini de Google. Les grands modèles de langage sont basés sur des réseaux neuronaux avec une architecture de transformateurs et sur l'apprentissage automatique (machine learning), notamment l'apprentissage profond (deep learning). Les algorithmes sont entraînés avec d'énormes quantités de données et ajustés avec des centaines de milliers de paramètres d'intelligence artificielle. L'objectif est de transférer les structures complexes du langage humain vers le modèle. Cela permet aux applications d'IA de comprendre, de traiter et de générer du langage naturel. Le vocabulaire peut être général, spécifique à un domaine, à un secteur ou à une entreprise et résulte des données d'entraînement. Les modèles pré-entraînés peuvent être adaptés individuellement aux bases de données de l'entreprise grâce à un réglage fin.
Les modèles entraînés s'y connaissent en Natural Language Processing (NLP, traitement du langage naturel), Natural Language Understanding (NLU, compréhension et interprétation de textes) et Natural Language Generation (NLG, génération de langage naturel). Et ils apprennent en permanence, au fur et à mesure que de nouvelles données sont ajoutées et que les algorithmes sont affinés. Ainsi, les capacités humaines sont simulées de manière toujours plus parfaite.
Grâce à leur compréhension contextuelle du langage, les LLM permettent d'exécuter des tâches sur la base d'entrées en langage naturel (prompting). C'est justement le prompting qui réduit la barrière d'entrée et rend l'utilisation attrayante pour les petites et moyennes entreprises. Le traitement du langage naturel permet de créer une meilleure expérience client (Customer Experience) grâce à une communication personnalisée. Les chatbots automatisés pour l'assistance à la clientèle et le soutien au marketing sont des exemples d'utilisation des LLM.
Les entreprises de toutes tailles bénéficient de l'intégration dans les applications commerciales et les outils de collaboration. Les LLM peuvent y consulter des informations, résumer des documents et des comptes rendus, créer, raccourcir, développer, traduire et corriger des textes, ainsi qu'identifier des modèles et préparer des décisions. Contrairement aux modèles linguistiques simples, les LLM peuvent accomplir de nombreuses tâches sans adaptation spécifique supplémentaire.
L'IA générative (IA Gen) et les LLMs sont étroitement associés mais il existe des différences importantes, qui sont déterminants pour la compréhension et l'application dans une entreprise. Les deux systèmes sont conçus pour générer de nouvelles informations qui n'existent pas encore.
Le point commun entre l'IA générative et les LLM réside dans leur capacité à apprendre à partir des données et à générer de nouveaux contenus. La différence réside dans leur champ d'application et leur spécialisation. L'IA générative peut aller au-delà du texte et générer d'autres formats de médias, tandis que les LLM se concentrent exclusivement sur le contenu textuel.
Les grands modèles de langage (LLM) sont un sous-groupe de l'IA générative doté de capacités particulières dans le domaine linguistique. Ils peuvent générer des réponses pertinentes et fournir des informations précieuses en traitant de grandes quantités de texte. Dans ce contexte, les LLM sont en mesure de reconnaître des problèmes linguistiques spécifiques tels que le contexte, l'ironie ou les métaphores.
Les systèmes LLM peuvent très bien être utilisés pour le suivi des clients, la création de contenus et l'automatisation des processus de communication.
L'exemple de ChatGPT le montre : La capacité à mener des conversations et à tirer des enseignements des données s'est améliorée de manière drastique en peu de temps. Avec les nouveaux progrès du Machine Learning et du Deep Learning, on peut s'attendre à l'avenir à des modèles linguistiques encore plus performants. Cela ouvre de nouvelles possibilités d'application dans le domaine du Natural Language Processing, par exemple dans l'analyse de l'humeur, dans les agents conversationnels ou dans les systèmes de coaching.
L'entraînement et le réglage fin des grands modèles de langage tels que GPT-4 chez ChatGPT sont des étapes décisives pour l'utilisation efficace des systèmes NLP dans l'entreprise. L'entraînement de base consiste à apprendre au modèle à comprendre et à générer du langage humain en l'entraînant sur une vaste collection de textes génériques, c'est-à-dire généraux, provenant par exemple d'Internet ou d'autres sources librement accessibles. Ce processus d'apprentissage confère au modèle une large base de connaissances et la capacité de répondre à un grand nombre de requêtes différentes.
Le réglage fin consiste à affiner le LLM pré-entraîné afin de l'optimiser pour des tâches, des secteurs, des entreprises ou des départements spécifiques. Pour le service clientèle, le LLM peut par exemple être entraîné à l'aide de transcriptions d'entretiens avec des clients, les entreprises du secteur financier peuvent entraîner le LLM à l'aide de données historiques et des tendances actuelles du marché. Dans les services juridiques et le secteur médical, les contrats, les documents juridiques, la correspondance, les dossiers des patients et les textes médicaux spécialisés peuvent constituer la base de l'entraînement.
Le grand modèle de langage développe, à partir de l'analyse de données textuelles, une compréhension approfondie de la langue et de la terminologie spécialisée concernées. Il ne saisit pas seulement les mots individuels et leurs significations, mais aussi la manière dont ces mots sont reliés entre eux et dépendent les uns des autres.
En évaluant des échantillons de texte, le LLM peut prédire quels mots apparaissent habituellement ensemble. Il adapte ses mécanismes internes - notamment les pondérations des connexions entre les neurones du réseau et certains seuils - afin d'améliorer la pertinence de la sortie. À cela s'ajoutent les ajustements de paramètres qu'il effectue.
Cette méthode permet au LLM de simuler des structures linguistiques complexes et de produire des textes qui semblent naturels. Plus le nombre de paramètres et la quantité de données d'apprentissage augmentent, plus l'effort d'apprentissage et le temps d'apprentissage sont importants.
L'effort de formation en vaut la peine : les systèmes LLM formés individuellement peuvent répondre automatiquement aux questions et ainsi réduire les temps d'attente des clients, établir des prévisions et des analyses et suggérer des traitements et des démarches juridiques possibles. L'importante anonymisation des sources de données garantit qu'aucune référence à un cas individuel ni aucun lien d'identité n'est intégré dans le modèle.
L'apprentissage de grands modèles de langage se fait en plusieurs étapes et l'une d'entre elles est l'apprentissage par renforcement. Dans cette sous-forme d'apprentissage automatique, un modèle apprend en interagissant avec un environnement, en recevant des confirmations positives pour des actions souhaitées et en développant ainsi des comportements optimaux au fil du temps.
La variante la plus connue et aussi la plus importante est l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) : dans ce cas, le modèle résout une tâche et un entraîneur humain lui donne un retour lorsqu'il a obtenu le résultat souhaité. Ces boucles de rétroaction aident le LLM à améliorer la qualité des réponses et à s'adapter aux besoins spécifiques du groupe cible.
Grâce aux grands modèles de langage, les entreprises peuvent classer des textes, répondre à des questions, résumer des documents et générer des textes. Pour ce faire, les modèles doivent être entraînés pour répondre à leurs besoins spécifiques.Un aspect important de l'entraînement est l'apprentissage par renforcement (RL), qui consiste à améliorer les LLM grâce au feedback humain et à les adapter au groupe cible.