Choisir les bonnes tâches Un grand modèle de langage (LLM) est particulièrement utile lorsque l’entrée ou la sortie contient du langage difficile à traiter avec des règles fixes : messages hétérogènes, documentation dispersée, demandes formulées librement ou synthèses destinées à différents publics. À l’inverse, un calcul, une recherche exacte ou une règle de sécurité doivent…
Du contenu à la décision Un grand modèle de langage (LLM) produit du contenu. Pour agir sur un environnement, il doit être intégré à un système capable de consulter des données, de choisir une étape et d’utiliser des outils. On appelle souvent agent IA un système dans lequel un modèle peut déterminer une partie de…
Du dialogue à l’intégration Utiliser un grand modèle de langage (LLM) dans une interface de conversation est une chose. L’intégrer à un script, une application ou un flux automatisé en est une autre : il faut alors gérer les erreurs, les données, les coûts et les conséquences de chaque sortie. Une API permet d’envoyer une…
Trois notions, trois rôles Les tokens sont les unités que le modèle reçoit et produit. Les embeddings sont des représentations numériques utilisées pour manipuler ou comparer du contenu. Le prompt est l’ensemble des informations données au modèle pour orienter sa réponse. Ces notions sont liées, mais elles ne désignent pas la même étape. Les tokens…
Pourquoi regarder sous le capot ? Il n’est pas nécessaire de connaître toutes les équations d’un grand modèle de langage pour bien l’utiliser. Quelques principes suffisent toutefois à comprendre pourquoi il excelle dans certaines tâches, pourquoi il consomme autant de ressources et pourquoi sa réponse dépend du contexte disponible. Un réseau de transformations Un réseau…
Pourquoi cette série ? L’intelligence artificielle générative s’installe dans les outils techniques : assistants de code, analyse de documents, recherche, support ou automatisation. Son vocabulaire peut pourtant sembler opaque lorsque l’on n’a pas suivi son évolution. Cette série propose des repères simples mais exacts. L’objectif n’est pas de transformer le lectorat en spécialistes de la…