Les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4 sont devenus des outils incontournables pour de nombreuses industries. Leur capacité à comprendre et à générer du texte de manière humaine ouvre des possibilités infinies pour optimiser et transformer les processus métiers. Découvrez notre guide pratique des principaux cas d'utilisation des LLM. Mais d'abord, définissons ce que sont les grands modèles de langage.
Un grand modèle de langage (LLM) est un algorithme de Deep Learning capable d'exécuter diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP). Utilisant des modèles de transformateur et entraînés sur des ensembles de données volumineux, ils peuvent reconnaître, traduire, prédire ou générer du texte et d'autres contenus.
Ces modèles sont également appelés réseaux de neurones (NN), s'inspirant du fonctionnement du cerveau humain avec leurs réseaux de nœuds organisés en couches. En plus d'enseigner les langages humains aux applications d'intelligence artificielle (IA), les LLM peuvent être entraînés pour des tâches diverses, comme la compréhension des structures de protéines ou l'écriture de code logiciel.
Tout comme le cerveau humain, ces modèles nécessitent un entraînement préalable et un affinement pour pouvoir classer ou générer du texte, répondre à des questions ou résumer des documents. Leurs capacités à résoudre des problématiques variées trouvent des applications dans des domaines comme la santé, la finance et le divertissement, en prenant en charge diverses applications NLP, notamment la traduction, les chatbots et les assistants IA.
Les LLM possèdent un grand nombre de paramètres, comparables aux souvenirs de la mémoire humaine en apprentissage, constituant leur banque de connaissances.
Quelle est la différence entre les grands modèles de langage et l'IA générative ?
L'IA générative est un terme générique désignant les modèles d'intelligence artificielle capables de créer du contenu. Elle peut produire du texte, du code, des images, des vidéos et de la musique. Des exemples d'IA générative incluent Midjourney, DALL-E et ChatGPT.
Les grands modèles de langage (LLM) sont une sous-catégorie de l'IA générative. Ils sont spécifiquement entraînés sur des données textuelles pour produire du contenu textuel. ChatGPT est un exemple bien connu de grand modèle de langage. En résumé, tous les grands modèles de langage font partie de l'IA générative.
Découvrons les différents cas d'usage :
1. Récupération d'informations
Les grands modèles de langage jouent un rôle crucial dans la récupération d'informations. Des moteurs de recherche comme Bing ou Google utilisent des LLM pour analyser des milliards de pages web, extraire les informations pertinentes et fournir des réponses précises et conversationnelles aux requêtes des utilisateurs. Ces modèles sont capables de comprendre le contexte de la question, de résumer les informations trouvées et de présenter une réponse concise et pertinente. Quelques exemples d'applications pratiques seraient la recherche web avec l'aide à trouver des informations rapidement et efficacement, ou encore la base de connaissances, pour aider les entreprises à organiser et à accéder facilement à des informations internes.
2. Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments est une application essentielle des LLM dans le traitement du langage naturel. Les entreprises utilisent ces modèles pour analyser des milliers de données textuelles issues de réseaux sociaux, d'avis clients et de forums en ligne. Les LLM peuvent identifier les émotions exprimées dans le texte, détecter des tendances et aider les entreprises à comprendre la perception publique de leurs produits et services. Cela permet aux entreprises de réagir rapidement aux feedbacks et d'améliorer leurs offres.
3. Génération de textes
Les LLM sont au cœur de l'IA générative, capable de produire du texte à partir de simples instructions. Par exemple, des modèles comme ChatGPT peuvent écrire des articles, des poèmes, des scripts ou même des livres entiers en fonction des (bonnes) consignes données (appelées également "prompt"). Ils peuvent adopter différents styles d'écriture, imiter des auteurs célèbres ou créer des contenus originaux, facilitant ainsi la création de contenu. D'autres exemples peuvent être donnés dans le cas d'AutoLex, l'IA générative permet aux professionnels de générer ou modifier des clauses en toute sécurité.
4. Génération de code
En plus de la génération de texte, les LLM sont également capables de générer du code. Les développeurs peuvent utiliser ces modèles pour écrire des scripts, corriger des bugs et générer des fragments de code en fonction de spécifications données. Les LLM comprennent les schémas de programmation et peuvent suggérer des solutions optimales, ce qui accélère le développement de logiciels et améliore la productivité des équipes techniques.
5. Chatbots et IA conversationnelle
Les chatbots et les systèmes d'IA conversationnelle bénéficient grandement des capacités des LLM. Ces modèles permettent aux chatbots de comprendre et d'interpréter les questions des utilisateurs, de fournir des réponses appropriées et de mener des conversations naturelles. Ils sont largement utilisés dans le service client pour gérer les demandes des clients, résoudre des problèmes courants et offrir un support 24/7, améliorant ainsi l'expérience client et réduisant les coûts opérationnels.
6. Complétion de phrases et résumés de texte
Les LLM sont également utilisés pour compléter des phrases incomplètes, répondre à des questions précises et résumer de longs textes. Cette capacité est particulièrement utile dans les applications de traitement de documents, où les utilisateurs peuvent rapidement obtenir des résumés de rapports, de recherches ou de tout autre document volumineux. Les LLM peuvent extraire les informations clés et les présenter de manière concise, facilitant ainsi la compréhension rapide des contenus complexes.
Applications dans divers secteurs...
- La technologie
Dans le secteur technologique, les LLM sont utilisés pour améliorer les moteurs de recherche, aider les développeurs à écrire du code et offrir des recommandations personnalisées. Ils permettent également de développer des assistants virtuels avancés et de faciliter l'automatisation des processus techniques.
- La santé et science
Les LLM sont capables de comprendre des données complexes sur les protéines, les molécules, l'ADN et l'ARN, ce qui les rend précieux dans la recherche médicale. Ils peuvent aider à l'élaboration de vaccins, à l'identification de traitements pour des maladies et à l'amélioration de la médecine préventive. Les chatbots médicaux basés sur les LLM peuvent également effectuer des admissions de patients et fournir des diagnostics de base, améliorant ainsi l'efficacité des soins de santé.
- Le service client
Dans tous les secteurs, les LLM sont utilisés pour améliorer le service client à travers des chatbots et des systèmes d'IA conversationnelle. Ils permettent de gérer les demandes des clients, de fournir des réponses instantanées et de résoudre des problèmes courants, offrant ainsi une expérience client fluide et satisfaisante.
- Le marketing
Les équipes marketing utilisent les LLM pour analyser les sentiments des consommateurs, générer des idées de campagnes et créer du contenu rapidement. Les modèles peuvent rédiger des synopsis, des slogans et des descriptions de produits, aidant ainsi les marketeurs à développer des stratégies efficaces et à engager leur audience.
- Le domaine juridique
Dans le domaine juridique, les LLM assistent les avocats et juristesen analysant de grands ensembles de données textuelles, en recherchant des précédents juridiques et en générant du jargon juridique précis. Ils peuvent aider à la rédaction et au résumé de contrats, à la génération et l'analyse de texte, à la préparation de dossiers et à la recherche légale, améliorant ainsi l'efficacité et la précision du travail juridique.
- Les services bancaires
Les institutions bancaires utilisent les LLM pour détecter les fraudes en analysant des transactions suspectes et en identifiant des schémas anormaux. Ils peuvent également assister les clients à travers des chatbots, fournir des conseils financiers personnalisés et automatiser des processus bancaires complexes, rendant ainsi les services financiers plus sécurisés et efficaces.
Les grands modèles de langage offrent un éventail d'applications vaste et varié, transformant de nombreux secteurs en améliorant l'efficacité, la précision et l'expérience utilisateur. Leur capacité à comprendre et à générer du texte de manière contextuelle en fait des outils indispensables pour les entreprises cherchant à innover et à rester compétitives dans un monde de plus en plus axé sur les données et l'intelligence artificielle.
