LLM : le moteur sous le capot de l'IA conversationnelle
Quand vous tapez un message dans ChatGPT ou Claude, c'est un LLM qui répond. GPT-4, Claude 3.5, Gemini Pro, Mistral Large : tous sont des LLM. Mais qu'est-ce que cela signifie concrètement ?
Un Large Language Model est un réseau de neurones artificiels avec des milliards de paramètres (GPT-4 en aurait plus de 1 000 milliards selon les estimations), entraîné sur une fraction substantielle du texte écrit existant. Cet entraînement lui permet de modéliser statistiquement les relations entre les mots et les concepts dans presque toutes les langues et tous les domaines.
Ce qui différencie les LLM entre eux
Tous les LLM ne se valent pas. Les critères clés pour les professionnels :
La fenêtre contextuelle — la quantité de texte qu'un modèle peut "tenir en mémoire" en une conversation. Claude 3.5 gère jusqu'à 200 000 tokens (~150 000 mots), ce qui permet d'analyser des documents entiers en une fois.
Le cut-off de connaissance — la date à laquelle l'entraînement s'est arrêté. Au-delà de cette date, le modèle ne sait rien sans accès web.
Les modalités — texte seul, ou texte + images (multimodal), ou texte + images + audio + vidéo. GPT-4o et Gemini Ultra sont multimodaux.
La conformité des données — crucial en entreprise. L'API OpenAI et ChatGPT Enterprise garantissent que vos données ne servent pas à l'entraînement. À vérifier pour chaque outil.
Exemple pratique step-by-step
Choisir le bon LLM pour une tâche de recrutement :
Étape 1 — Définir la tâche : analyser 50 CVs de 2-3 pages chacun pour présélectionner les profils.
Étape 2 — Identifier le besoin technique : fenêtre contextuelle large (beaucoup de texte), bonne compréhension du français, confidentialité des données.
Étape 3 — Choisir l'outil : Claude 3.5 via API (fenêtre 200k tokens, conformité des données garantie via contrat) ou ChatGPT Enterprise (confidentialité garantie).
Étape 4 — Préparer le prompt de présélection avec critères objectifs et anonymiser les CVs (retirer nom, prénom, adresse, photo).
Résultat : 50 CVs analysés en 15 minutes avec une grille de scoring cohérente, vs 4-5h de travail manuel.