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    Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?

    Un grand modèle de langage (LLM) est un type d'intelligence artificielle entraîné sur de vastes quantités de textes pour reconnaître des schémas et prédire ce qui suit, générant au passage des réponses semblables à celles des humains. Les entreprises s'appuient sur les LLM pour permettre aux équipes d'accéder plus rapidement aux connaissances, ce qui accélère la prise de décision, et pour automatiser le travail de routine sur les contenus.

    Définition plus globale

    Les LLM sont créés à l'aide de techniques avancées de machine learning, en particulier le deep learning, et sont entraînés sur des milliards de mots du quotidien. Cet entraînement leur permet de résumer, classer, traduire et générer de nouveaux contenus, en captant au passage les régularités statistiques du langage.

    Contrairement aux systèmes d'intelligence artificielle traditionnels dont les ensembles de règles sont limités, les LLM s'adaptent à de nombreux contextes, ce qui les rend très performants pour une utilisation en entreprise. Les modèles plus grands peuvent capter des nuances plus subtiles et des ambiguïtés dans le langage, ce qui permet un raisonnement plus complexe.

    Le marché de cette technologie révolutionnaire est en pleine croissance. Grand View Research estime que le marché mondial des LLM passera de 5,62 milliards de dollars en 2024 à 35,4 milliards de dollars d'ici 2030, soit un taux de croissance annuel composé de près de 37 %.

    Le coût de fonctionnement de ces modèles chute rapidement également. Gartner prévoit que le coût d'exploitation d'un LLM à grande échelle diminuera de plus de 90 % d'ici 2030, rendant la technologie bien plus abordable à déployer à grande échelle. C'est en partie pour cette raison que les résultats des LLM apparaissent de plus en plus dans les outils de business intelligence du quotidien, ce qui permet aux équipes d'interroger les données en langage naturel au lieu d'écrire du code.

    Où se situe un LLM dans le paysage de l'IA ?

    Face à la multitude de termes liés à l'IA, il est facile de perdre de vue la place exacte d'un LLM par rapport aux autres technologies d'IA.

    • IA générative : un LLM est un type d'IA générative axé sur le langage. L'IA générative englobe également des outils qui créent des images, des vidéos et des fichiers audio.
    • Machine learning : le machine learning désigne l'ensemble plus vaste des techniques qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir des données plutôt que de suivre des règles figées. Les LLM reposent sur le machine learning, mais à une bien plus grande échelle.
    • Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP vise de manière générale à permettre aux ordinateurs de comprendre et d'utiliser le langage humain. Un LLM est la principale technologie utilisée aujourd'hui dans ce but, pour des tâches comme la traduction et l'analyse de sentiment.
    • Génération augmentée par récupération (RAG) : la RAG permet à un LLM d'intégrer les propres données d'une entreprise lorsqu'il répond à une question, au lieu de se fier uniquement à ce qu'il a appris lors de son entraînement.
    • Agents IA : un agent IA utilise un LLM pour raisonner face à un problème, mais il passe également à l'action de façon autonome, en s'appuyant sur des outils et une mémoire pour accomplir des tâches en plusieurs étapes plutôt que de simplement générer une réponse.
    • Chatbots : un chatbot est un type d'application conçue au-dessus d'un LLM, utilisant le modèle pour interpréter ce qu'une personne tape et générer une réponse conversationnelle. Tous les chatbots ne sont pas basés sur un LLM.

    Comment les grands modèles de langage sont appliqués pour les métiers et les données

    Les LLM sont passés des projets pilotes ponctuels aux workflows quotidiens. Ils gèrent désormais des tâches répétitives et largement basées sur le langage qui monopolisaient autrefois les analystes et les knowledge workers, par exemple résumer de longs documents, répondre à des questions courantes, transformer un texte non structuré en quelque chose qu'une équipe peut vraiment exploiter plutôt que simplement le lire.

    Voici quelques-uns des cas d'usage métier les plus courants pour les LLM :

    • Automatiser le service client : alimenter des chatbots et des assistants virtuels qui traitent les demandes courantes sans agent humain.
    • Préparer des contenus à grande échelle : générer des rapports, des textes marketing, des articles de blog et de la documentation technique pour réduire le temps de rédaction manuelle.
    • Faciliter la gestion des connaissances : rendre le texte non structuré consultable et exploitable, afin que les équipes trouvent des réponses en quelques secondes au lieu de fouiller dans des fichiers.
    • Améliorer les workflows analytiques : traduire les questions en langage naturel en requêtes et en modèles, afin que chacun puisse demander des insights en langage courant.
    • Améliorer la gouvernance des données et la conformité : analyser le texte à la recherche de risques, de données sensibles ou de problèmes réglementaires avant qu'ils ne deviennent problématiques.
    • Personnaliser le contenu client : produire des descriptions de produit personnalisées et du contenu localisé pour différents marchés.
    • Élargir l'accès aux données : permettre aux équipes non techniques d'interroger les données en langage clair, ce qui rapproche les données brutes des personnes qui en ont besoin pour passer à l'action.

    Alteryx permet aux entreprises d'opérationnaliser les capacités d'IA, y compris les LLM, en les connectant à des pipelines de données gérés, afin que les résultats restent exacts et auditables tout en passant à l'échelle dans toute l'entreprise.

    L'intérêt économique d'associer les LLM à des données gouvernées se confirme dans les chiffres. L'enquête State of AI 2025 de McKinsey révèle que 88 % des entreprises déclarent désormais utiliser régulièrement l'IA dans au moins une fonction métier, contre 78 % l'année précédente. De son côté, Gartner souligne que les dépenses des entreprises consacrées uniquement aux modèles d'IA devraient plus que doubler en 2026. Pour la plupart des entreprises, le goulet d'étranglement n'est plus l'accès à un LLM. Il s'agit de s'assurer que les données qui alimentent le LLM sont propres, à jour et dignes de la confiance des équipes.

    Types de modèles de déploiement LLM

    Un LLM, comme GPT-4 ou Llama, est le modèle d'IA lui-même. La manière dont une équipe accède à ce modèle ou l'utilise est une décision distincte, dite approche de déploiement, et cela se résume généralement à trois options.

    • LLM publics : les modèles polyvalents, comme ceux qui font tourner les chatbots grand public, sont accessibles via une interface de programmation d'applications (API). Ils sont rapides à adopter, mais ne conservent généralement pas le contexte propre à l'entreprise d'une session à l'autre.
    • LLM privés ou auto-hébergés : c'est le même type de modèle, déployé dans l'infrastructure propre à l'entreprise ou dans un environnement cloud privé au lieu d'une API publique, offrant un contrôle plus strict sur l'endroit où se trouvent les données et la façon dont elles sont sécurisées.
    • LLM affinés : ce sont des modèles publics ou auto-hébergés réentraînés sur le jeu de données d'une entreprise afin d'améliorer la précision sur des tâches spécialisées, comme la révision de contrats juridiques ou le traitement des sinistres dans le domaine de l'assurance. C'est souvent ainsi que les entreprises obtiennent des résultats précis et fidèles à la marque sans avoir à entraîner un modèle à partir de zéro.

    La plateforme Alteryx relie chacune de ces approches à des pipelines de données encadrés. Ainsi, quel que soit le modèle choisi par une équipe, il fonctionne toujours avec des données propres et autorisées qui sont tenues à jour.

    Défis courants liés aux LLM

    Chaque option de déploiement ci-dessus se heurte à quelques difficultés de même nature, qu'il vaut mieux anticiper dès le départ plutôt qu'après le déploiement.

    • Biais : un LLM peut refléter les schémas et les biais présents dans ses données d'entraînement, qui ressortent dans ses résultats si rien ne les contrôle.
    • Confidentialité et sécurité des données : l'envoi d'informations sensibles vers une API LLM publique peut poser des problèmes de conformité et de confidentialité. C'est l'une des raisons pour lesquelles de nombreuses entreprises privilégient un déploiement privé ou hébergé en interne.
    • Connaissances obsolètes : l'entraînement d'un LLM s'arrête à une date donnée, de sorte qu'il ne sait rien de ce qui s'est passé ensuite, sauf s'il est connecté à des données à jour, souvent via la RAG.

    Comment fonctionnent les grands modèles de langage

    Les LLM traitent le texte étape par étape : ils le découpent en éléments plus petits, apprennent les relations entre ces éléments et prédisent la suite. Connaître ce processus explique aussi pourquoi un LLM peut paraître parfaitement sûr de lui même quand il a tort.

    Voici comment un grand modèle de langage génère du texte, étape par étape :

    1. Le texte est divisé en jetons : les mots ou les morceaux de mots sont divisés en petites unités appelées jetons.
    2. Les jetons sont convertis en nombres : chaque jeton devient une représentation numérique afin que le modèle puisse le traiter mathématiquement.
    3. Le modèle apprend les relations : en utilisant une architecture Transformer, le modèle identifie des schémas et des connexions entre les jetons, apprenant ainsi comment les mots se lient les uns aux autres selon le contexte.
    4. La prédiction se fait étape par étape : lors de la génération d'une réponse, le modèle prédit le jeton suivant le plus probable, un par un, pour construire des phrases et des paragraphes.
    5. Le passage à l'échelle améliore les performances : les modèles plus volumineux, dotés de plus de paramètres et de données d'entraînement plus vastes, ont tendance à fournir des résultats plus précis, en particulier lorsqu'ils sont affinés pour un secteur ou une tâche spécifique.

    Cas d'usage

    Le bon cas d'usage d'un LLM diffère selon l'équipe qui l'utilise. Un marketeur veut produire du contenu plus vite, une équipe juridique veut relire les contrats plus vite, mais les deux s'appuient sur la même technologie sous-jacente.

    Parmi les cas d'usage courants des LLM par fonction métier :

    • Marketing : préparer les textes des campagnes et localiser les messages pour différents marchés, en générant des variantes à tester en un temps record.
    • Service client : alimenter des chatbots et des outils d'assistance aux agents qui traitent les tickets courants et résument les longs fils de conversation.
    • Vente : résumer les transcriptions d'appels et rédiger les e-mails de suivi, afin que les commerciaux passent moins de temps sur l'administratif pour se consacrer davantage à la vente.
    • Juridique et conformité : examiner les contrats et signaler les formulations à risque, ce qui réduit les cycles de relecture des documents réglementaires.
    • Ressources humaines : rédiger des descriptions de poste et résumer les CV, puis laisser un assistant interne répondre aux questions sur la politique RH.
    • Équipes IT et data : générer de la documentation et expliquer les workflows en langage simple, en traduisant au passage les demandes formulées en langage naturel en requêtes.

    Exemples concrets

    Les secteurs fortement réglementés et à forte intensité documentaire tirent généralement mieux parti des LLM, car une grande partie du travail de routine consiste à lire, résumer ou répondre à de grands volumes de texte.

    Voici comment différents secteurs d'activité utilisent les LLM :

    • Santé : aider les professionnels de santé à effectuer des recherches dans la littérature médicale et à synthétiser l'historique des patients.
    • Assurance : automatiser le traitement des demandes d'indemnisation grâce à l'analyse des documents.
    • Secteur public : aider les organismes à répondre aux demandes des citoyens grâce à des portails en libre-service en langage naturel.
    • Finance : simplifier la détection des fraudes, les décisions de crédit, la gestion des risques et les revues de conformité.

    Questions fréquentes

    Les LLM sont-ils toujours précis, ou hallucinent-ils ?

    Les LLM peuvent générer des résultats plausibles mais incorrects, souvent appelés hallucinations. Les entreprises limitent ce problème en combinant les LLM avec des sources de données vérifiées et une supervision humaine.

    Les LLM remplacent-ils les analystes humains ?

    Ils « augmentent » le travail humain en accélérant les tâches routinières et en libérant du temps pour des analyses plus approfondies et une réflexion stratégique. L'intervention humaine reste nécessaire pour évaluer l'exactitude et les biais des résultats des LLM, ainsi que pour assurer la gouvernance.

    Combien l'utilisation d'un LLM coûte-t-elle ?

    Cela dépend de l'approche de déploiement. Les API publiques de LLM reposent sur une facturation à l'utilisation : les coûts restent faibles au départ, mais augmentent à mesure que le volume de requêtes s'accroît. L'auto-hébergement ou l'affinage d'un modèle déplace les dépenses vers l'infrastructure et la mise en place, plutôt que vers des frais par requête, ce qui peut s'avérer très rentable à grande échelle. Pour la plupart des entreprises cependant, le principal facteur de coût n'est pas le modèle lui-même. C'est le temps passé à nettoyer et préparer les données qui les alimentent, ce qui est précisément le problème qu'un pipeline de données gouverné est chargé de résoudre.

    Quels sont, par exemple, les grands modèles de langage ?

    GPT-4, Gemini, Claude et Llama comptent parmi les LLM les plus connus, bien que la plupart soient des modèles frontière développés par quelques grands laboratoires d'IA. Les entreprises n'ont pas besoin d'en créer à partir de zéro. Elles peuvent accéder à ces modèles via une API ou exécuter des versions open source au sein de leur propre infrastructure.

    Ressources complémentaires

    Sources et références

    Synonymes

    • Modèle fondateur
    • Modèle de langage génératif
    • Modèle basé sur l'architecture Transformer

    Termes liés

    Dernière révision : août 2026

    Normes éditoriales et révision d'Alteryx
    Cette entrée de glossaire a été créée et révisée par l'équipe chargée des contenus Alteryx pour garantir la clarté, l'exactitude et l'adéquation des textes avec notre expertise en matière d'automatisation de l'analytique des données.