LLM : réponses aux questions courantes

Les modèles de langage (LLM) ont révolutionné la façon dont nous interagissons avec l’IA, mais leur fonctionnement reste souvent mystérieux.

Cet article a pour but de répondre simplement et clairement aux questions les plus fréquentes que l’on se pose lorsqu’on commence à utiliser — ou à déployer — des LLM dans des cas d’usage concrets.

Que vous soyez curieux, débutant ou déjà utilisateur avancé, vous y trouverez des repères essentiels pour mieux comprendre et tirer parti de cette technologie.

Qu'est-ce qui différencie vraiment un token d'un mot ?

Un token n'est pas équivalent à un mot. C'est une unité de traitement optimisée par le modèle pour représenter efficacement le langage. Un token peut être une partie de mot (comme "ing" dans "running"), un mot complet, ou même plusieurs mots courts. Le modèle Llama 2 utilise 300000 tokens différents pour couvrir l'ensemble du langage qu'il peut comprendre et générer.

Pourquoi certains prompts fonctionnent-ils mieux que d'autres ?

Chaque mot de votre prompt influence la distribution des probabilités du prochain token généré par le LLM. Un prompt bien structuré augmente la probabilité que les tokens désirés soient sélectionnés. C'est pourquoi les techniques comme les exemples concrets (few-shot) ou les instructions en majuscules ont un impact si significatif sur la qualité des résultats.

Comment éviter les hallucinations des LLM?

Les hallucinations ne peuvent pas être complètement éliminées, mais plusieurs techniques permettent de les réduire : inclure des instructions explicites pour que le LLM réponde "je ne sais pas" en cas d'incertitude, utiliser des données externes via RAG plutôt que de se fier uniquement aux connaissances d'entraînement, et maintenir une supervision humaine pour valider les résultats critiques.

Quelle est la différence entre fine-tuning et prompt engineering ?

Le prompt engineering modifie les instructions données au modèle sans changer ses poids, tandis que le fine-tuning réentraîne certaines couches du modèle avec de nouvelles données. Le prompt engineering est moins coûteux, plus rapide à implémenter, et généralement suffisant pour la plupart des cas d'usage. Le fine-tuning n'est justifié que pour des besoins très spécifiques après avoir épuisé les possibilités du prompt engineering.

Dois-je choisir un modèle ouvert ou fermé ?

Les modèles fermés (GPT, Claude, Gemini) offrent des performances élevées sans nécessiter d'infrastructure, mais créent une dépendance au fournisseur. Les modèles ouverts (Llama, Mistral) permettent un contrôle total et une confidentialité maximale, mais requièrent des compétences techniques et une infrastructure dédiée. Le choix dépend de vos contraintes de confidentialité, budget et expertise technique.

Comment fonctionne concrètement le RAG ?

Le RAG combine recherche et génération : vos documents sont convertis en vecteurs d'embedding et stockés dans un moteur de recherche. Quand un utilisateur pose une question, le système trouve les passages les plus pertinents et les injecte dans le prompt du LLM. Le modèle génère alors sa réponse en se basant sur ces informations externes, lui permettant d'accéder à des connaissances qui n'étaient pas dans ses données d'entraînement.

Qu'est-ce qui rend les agents si complexes à développer ?

Les agents doivent gérer des tâches multi-étapes, récupérer d'erreurs d'exécution, et maintenir un état cohérent tout au long du processus. Contrairement aux LLM classiques qui génèrent simplement du texte, les agents doivent planifier, agir, analyser les résultats, et s'adapter. Cette complexité est amplifiée quand ils interagissent avec des environnements imprévisibles comme le web.

Comment mesurer la performance d'un LLM sur mes cas d'usage ?

Créez un jeu de test représentatif de vos cas d'usage réels avec des exemples d'entrée et les sorties attendues. Testez différents modèles et techniques de prompt sur ces exemples, puis mesurez la précision, la cohérence et la pertinence des résultats. Les benchmarks académiques comme ceux de livech.ai donnent une indication générale, mais seuls vos tests spécifiques révéleront les performances sur vos besoins réels.

Puis-je faire confiance aux LLM pour des tâches critiques ?

Les LLM ne sont pas fiables à 100% et ne doivent jamais être utilisés sans supervision pour des tâches critiques. Des tests montrent des taux de réussite de 3/5 ou 4/5 sur certaines tâches complexes. Pour les domaines sensibles comme la médecine ou la finance, implémentez des garde-fous robustes et maintenez toujours une validation humaine dans la boucle.

Comment protéger mes données confidentielles avec les LLM ?

Distinguez clairement les applications grand public (ChatGPT) des API d'entreprise (GPT-4 API). Les API professionnelles n'utilisent pas vos données pour l'entraînement et offrent des garanties de confidentialité similaires aux services cloud classiques. Pour une confidentialité maximale, optez pour des modèles ouverts hébergés sur votre infrastructure ou utilisez des techniques comme le chiffrement homomorphe.

Combien coûte réellement l'implémentation d'une solution LLM ?

Les coûts varient énormément selon l'approche : quelques euros par mois pour des expérimentations via API, milliers d'euros pour des déploiements en production, dizaines de milliers pour du fine-tuning personnalisé. Commencez par des prototypes API pour valider vos cas d'usage avant d'investir dans des infrastructures plus lourdes. Le prompt engineering seul peut souvent résoudre 80% de vos besoins à coût minimal.

Quel avenir pour les LLM dans les prochaines années ?

Les LLM évoluent vers plus d'autonomie (agents), de spécialisation (modèles de domaine), et d'efficacité (modèles plus petits mais plus performants). Les techniques de raisonnement se développent, permettant des capacités de planification plus avancées. Cependant, les défis de fiabilité, coût et confidentialité restent centraux. L'intégration dans les workflows existants sera la clé de l'adoption massive.