Dans le domaine de l'informatique et de l'intelligence artificielle (IA), le grand public utilise fréquemment les mots « grands modèles de langage » (LLM), « traitement du langage naturel » (NLP) et « IA générative » sans dissocier réellement leurs usages. Toutefois, ces concepts représentent des aspects bien distincts de l'intelligence artificielle. Cette confusion peut entraîner une mauvaise compréhension de l'intelligence dans sa généralité. Alors que les institutions ont des difficultés à définir l'IA, il est avant tout important de différencier ses composantes. Explorez avec StoryShaper les différences entre les 3 termes les plus utilisés pour parler IA : le LLM, le NLP et l'IA générative.
À travers cet article, vous découvrirez avec précision les avantages et caractéristiques distinctives de chaque technologie IA. De plus, quelques exemples d'application par technologie seront exposés, afin de mieux comprendre les différences entre les termes choisis.
Qu'est ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?
Les LLM sont des modèles d'algorithmes de "deep learning", qui sont des sous-ensembles du machine learning (ML). Ces algorithmes sont des réseaux neuronaux artificiels qui apprennent à partir de grandes quantités de données.
Ces algorithmes complexes sont conçus pour fonctionner de manière similaire au cerveau humain. Entraînés sur d'énormes volumes de données textuelles, les LLM peuvent prédire la suite d'une phrase, traduire du texte, répondre à des questions, et même générer du contenu original.
Exemples d’usages
- Chatbots et assistants virtuels : les LLM, comme GPT développé par OpenAI, peuvent être utilisés pour créer des assistants virtuels capables de tenir des conversations naturelles avec les utilisateurs.
- Génération de contenu : les LLM peuvent générer des articles, des scripts, et d'autres formes de contenu textuel. Un exemple notable est la capacité de GPT-3 à rédiger des essais, des poèmes, et même du code informatique.
- Traduction automatique : bien que des modèles spécialisés comme Google Translate ou DeepL utilisent une combinaison de technologies, les LLM jouent un rôle crucial en améliorant la précision et la fluidité des traductions.
Les LLM sont particulièrement puissants grâce à leur capacité à comprendre le contexte et à générer des réponses cohérentes et pertinentes, ce qui les rend indispensables pour de nombreuses applications avancées de traitement du langage.
Le traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre et de répondre à des données textuelles ou vocales. Le NLP comprend plusieurs techniques et algorithmes permettant aux machines de lire, comprendre et produire du langage humain. Contrairement aux LLM, qui sont des applications spécifiques de modèles de langage, le NLP englobe une gamme plus large de processus et de technologies.
Exemples d’usages
- Analyse d'écart: le NLP permet d'analyser un texte pour déterminer les informations qui ne concorde pas avec les informations transmises. Par exemple, AutoLex utilise le NLP pour réaliser une analyse d'écart entre les clauses d'un contrat et la stratégies d'une entreprise intégré au Playbook.
- Extraction d'informations : le NLP est utilisé pour extraire des informations clés à partir de textes volumineux, comme les noms de personnes, d'organisations, de lieux, et autres entités. Les moteurs de recherche et les outils de veille médiatique utilisent ces techniques pour organiser et indexer le contenu.
- Reconnaissance vocale : des applications comme Siri d'Apple et Alexa d'Amazon utilisent des technologies NLP pour comprendre le langage humain, permettant aux utilisateurs de contrôler leurs appareils par la voix.
Le NLP inclut également d’autres tâches comme la segmentation de texte, l'analyse syntaxique, et la reconnaissance de relations entre entités, rendant les machines plus intelligentes dans leur compréhension du langage humain.
L'IA générative
L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu à partir de données existantes. Contrairement aux LLM et au NLP, qui se concentrent principalement sur le langage, l'IA générative couvre un spectre plus large de médias, y compris les images, les vidéos, la musique, et le texte.
Exemples d’usages
- Création d'Images : des modèles comme DALL-E par Open AI ou Midjourney, peuvent générer des images à partir de descriptions textuelles.
- Génération de Musique : des algorithmes comme ceux développés par Amper Music ou Jukedeck peuvent composer de la musique originale en fonction de certains paramètres définis par l'utilisateur.
- Synthèse Vidéo : des technologies comme celles développées par Synthesia permettent de créer des vidéos réalistes en générant des avatars numériques capables de parler et de bouger comme des humains.
- Génération de clauses : à partir d'un prompt, il est possible d'entraîner une IA afin d'utiliser le vocabulaire adéquat au domaine juridique pour rédiger une clause de la même façons qu'un professionnel du droit.
Questions/Réponses
- Comment fonctionne un LLM ?
Comme expliqué auparavant, les LLM nécessitent une grande quantité de données. Les LLM sont entraînés à analyser ces données spécifiques pour réaliser des tâches complexes, ce que l'on appelle le fine-tuning. Ainsi, un LLM peut être utilisé pour différentes pratiques, comme la génération d'images ou de voix.
- Quels sont les LLM en 2024 ?
Les LLM les plus utilisés sont GPT 4 de OpenAI et GEMINI (anciennement Bard) de Google. Ensuite, d'autres LLM ont émergés récemment comme Claude 3 d'Anthropic ou encore Mistral.ai en France.
- Quelles sont les limites des grands modèles de langage ?
Les principales limites des LLM actuels sont les biais engendrés par leur utilisation. En effet, les LLM sont susceptibles de faire des hallucinations, ce qui signifie que les informations fournies sont fausses. Ensuite, d'autres sujets tels que la sécurité, ou encore le manque de transparence quant à l'utilisation des données utilisateurs sont des limites qui nécessitent d'être prises en compte
