Les LLM (Large Language Models) ne réfléchissent pas. Ils prédisent statistiquement les mots les plus probables en fonction du contexte fourni dans le prompt. Comprendre ce mécanisme de traitement probabiliste du langage naturel permet de formuler de meilleures instructions, d’identifier les erreurs typiques (hallucinations, vagueness) et d’exploiter les forces de ces outils sans tomber dans le piège de croire en leur intelligence.
Vous utilisez des outils d’intelligence artificielle comme ChatGPT pour générer du contenu rapidement et efficacement ? Mais savez-vous vraiment comment ils opèrent ? Comprendre le fonctionnement des LLM, ces IA dédiées au langage naturel, est crucial pour exploiter pleinement leur potentiel tout en évitant les erreurs.
Parce que ces Large Language Models (LLM) ne se contentent pas de mémoriser et restituer des informations. Ils utilisent des statistiques pour prédire et générer du texte. En comprenant leur fonctionnement, vous pourrez les utiliser plus judicieusement, identifier leurs limites et produire des contenus de qualité.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Les LLM (Large Language Models – Grands Modèles de Langage) sont des sous-catégories d’intelligences artificielles spécialement conçues pour comprendre et générer du texte en langage naturel. Vous les connaissez sous le nom de ChatGPT, GPT4, Gemini, Perplexity, etc.
Ils sont entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles et utilisent des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP) pour traduire, rédiger ou répondre à des questions.
Comment fonctionnent les LLM ?
De façon simplifiée, ces modèles utilisent des statistiques pour prédire quel mot ou quelle phrase est le plus probable après une série de mots fournie par l’utilisateur. Cela signifie qu’ils ne mémorisent pas des phrases spécifiques, mais analysent des tonnes de données textuelles pour comprendre les relations entre les mots.
Traitement du langage naturel
Lorsqu’un utilisateur fournit un prompt (une question ou une instruction), le modèle analyse ce prompt pour identifier les informations relevantes dans sa base de données. Il prend en compte le contexte, le poids de chaque mot, le nombre de fois où le mot apparaît, etc.
Par exemple, lorsque vous demandez « Pourquoi le ciel est bleu ? », le modèle analyse cette question et recherche dans ses données d’entraînement des exemples où des mots similaires apparaissent ensemble.
Il isole les données pertinentes et constate que d’autres mots y apparaissent, par exemple « lumière », « soleil » et « dispersion », « ondes », « air », etc.
Utilisation des probabilités
Grâce aux algorithmes, il effectue ensuite des prédictions : il calcule les probabilités de chaque mot ou groupe de mots apparaissant après le prompt fourni par l’utilisateur.
Dans notre exemple, il calcule que « Le ciel apparaît bleu parce que les molécules d’air dispersent la lumière bleue du soleil dans toutes les directions, rendant le bleu plus visible à nos yeux » est la séquence la plus probable. Il fournit alors cette réponse à l’utilisateur.
Quelles sont les limites des Large Language Models ?
Précision des réponses
Les LLM ne mémorisent pas les informations, ils les prédisent en fonction des probabilités. Cela signifie qu’ils peuvent fournir des réponses qui semblent précises, mais qui peuvent être incorrectes.
Par exemple, si vous demandez à GPT4 de fournir une citation de Flaubert, vous risquez d’obtenir une citation sortie de l’imagination de l’outil, mais pas de celle de Flaubert. Tout simplement parce que la machine n’est pas capable de restitution « par cœur ».
Sujets nuancés
Les sujets nuancés ne conviennent pas à l’utilisation des LLM, et pour cause : ces derniers sont programmés pour fournir la réponse la plus probable. Ils ne réfléchissent pas à l’importance de l’information. Ou à la nuance.
Thématiques complexes, factuelles ou de précision
Les LLM peuvent manquer de fiabilité sur les sujets complexes. Ils se basent sur les données dont ils disposent. Or, il y a souvent peu d’informations sur les thématiques complexes, comparativement aux sujets les plus simples.
En plus, les LLM contiennent des mécanismes qui introduisent un certain degré d’aléatoire dans leurs réponses (pour assurer la variété des résultats).
Combiné à l’aléatoire, le manque de données peut mener à des erreurs ou des hallucinations sur les sujets complexes, les faits ou les sujets de précision.
Sujets rares
Les LLM peuvent faire des erreurs sur les sujets peu couverts dans leurs données d’entraînement. Et cela, pour les mêmes raisons que les sujets complexes, c’est-à-dire une combinaison de manque de données et d’aléatoire.
Par exemple, ils sont plus susceptibles de faire des erreurs au sujet des présidents de pays moins documentés (le Zimbabwe) que de pays davantage couverts sur le Web (les États-Unis).
Informations récentes
Les sujets récents posent également problème, car il y a moins de sources disponibles pour entraîner le modèle. Plus le sujet est récent, plus le risque d’erreur est élevé.
Aléatoire et hallucinations
Les mécanismes introduisant une dose d’aléatoire dans les réponses apportées par les LLM peuvent engendrer des hallucinations, c’est-à-dire des réponses incorrectes ou inventées. Et cela, pour n’importe quel sujet. Le rédacteur doit donc rester aux commandes de l’IA et être capable de repérer les erreurs.
Qualité des données
Une autre raison pour laquelle vous devez rester aux commandes de l’IA est la qualité des données qui ont servi à l’entraîner. Impossible de savoir d’où elles viennent. Mais il est probable que la plupart des textes publiés sur le Web aient servi à l’entraînement des modèles. Et il ne faut pas croire tout ce qu’on lit sur Internet. Donc il faut aussi se méfier des réponses fournies par l’IA.
Les rédacteurs et marketeurs peuvent tirer profit des IA telles que GPT4 ou Gemini pour créer des contenus plus efficacement. Mais ces outils ont leurs limites. Comprendre le fonctionnement des LLM vous permet de mieux utiliser ces technologies pour enrichir votre travail tout en gardant un esprit critique sur les informations fournies. Utilisez-les comme un assistant intelligent, mais vérifiez toujours les informations auprès de sources fiables. Et pour aller plus loin, découvrez les instructions d’OpenAI pour créer des prompts.
NB : Il s’agit d’un article qui présente de façon très simplifiée le fonctionnement d’un LLM pour les rédacteurs et les marketeurs. Je n’ai pas d’expertise informatique. Pour aller plus loin, n’hésitez pas à consulter des sites dédiés à l’intelligence artificielle.
