LLM IA : fonctionnement, modèles et création d’un assistant IA performant avec un chatbot LLM

Les assistants IA sont aujourd’hui largement répandus ! Pour une utilisation personnelle, ou bien une utilisation professionnelle, les chatbots IA ont révolutionné les usages sur internet. 

Derrière cette omniprésence se cache une technologie clé : les LLM (Large Language Models). Qu’est-ce qu’un LLM et comment fonctionne-t-il ? C’est le cœur de l’intelligence artificielle conversationnelle que nous utilisons quotidiennement via des outils comme ChatGPT, Claude ou Perplexity.

Cet article vous propose de plonger au cœur des LLM. Nous explorerons leur fonctionnement interne, leur rôle essentiel dans la conception d’une IA performante, et les multiples applications qu’ils rendent possibles pour créer un chatbot LLM sur mesure.

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LLM : c’est quoi exactement ?

Un LLM est un modèle de langage basé sur le deep learning, capable de comprendre et de générer du texte en langage naturel. Il est entraîné sur des corpus gigantesques comportant des trillions de mots (livres, sites web, forums, articles, etc.) pour apprendre les structures du langage humain.

C’est pourquoi il est capable de répondre à des questions, rédiger des contenus, traduire, reformuler ou tenir une conversation, comme le fait ChatGPT. Il ne pourra cependant pas « penser » ou « comprendre » au sens humain : le LLM ne comprend pas vraiment ce qu’il formule, mais il devine intelligemment ce qu’un humain dirait dans le même contexte.

Concrètement, ce qui définit un LLM va être : 

• Il est avant tout un modèle génératif : il est capable de prédire le mot suivant dans une phrase pour produire du texte fluide et cohérent ;
• Il s’entraîne de manière auto-supervisée : il apprend et s’entraîne sans avoir besoin d’annotations des données par un humain, en lisant d’immenses quantités de texte ;
• Ce qui le rend aussi puissant, c’est sa capacité contextuelle : par exemple en prenant en compte un long historique de conversation ou de texte pour formuler des réponses pertinentes, même sur des échanges complexes.

Grâce à ces capacités, les LLM sont aujourd’hui utilisés dans de nombreux domaines : traduction automatique, rédaction de contenu, analyse de documents, génération de résumés… et bien sûr, création de chatbots intelligents capables de dialoguer naturellement avec les utilisateurs ! 

Comment fonctionne un LLM ? Explication étape par étape 

Comment un LLM produit-il une réponse fluide et cohérente ? Voici une vue simplifiée, mais fidèle du fonctionnement d’un LLM :

1. Tokenisation : le texte est transformé en unités appelées « tokens », en morceaux de mots ou mots entiers. C’est-à-dire que quand vous saisissez une phrase, l’IA ne la comprend pas directement comme nous : elle va la découper en unités de sens. Un token peut être un mot, une syllabe, ou même une simple suite de lettres. 
2. Encodage vectoriel : chaque token est, après, converti en vecteur numérique, une suite de chiffres qui va permettre au modèle de faire des calculs sur le langage. Les mots deviennent ainsi des données compréhensibles par le LLM. 
3. Traitement via des couches de Transformers : les vecteurs sont ensuite traités par des couches de calcul appelées Transformers, qui analysent comment les mots sont liés entre eux. Le modèle détermine quels mots sont les plus importants selon le contexte grâce à un mécanisme : l’attention. Par exemple : dans la phrase « Marie a donné un livre à Julie, elle était ravie », le modèle tente de comprendre à qui correspond « elle ».
4. Prédiction et génération : grâce au traitement qu’il a créé, le LLM peut prédire, avec un très haut degré de probabilité, le mot qui devrait logiquement venir ensuite (le token donc qui viendrait). Il le fait mot par mot, en prenant en compte tout ce qui a été dit avant ! 
5. Dé-tokenisation : une fois les prédictions faites, les tokens sont reconvertis en texte lisible. C’est ce processus qui permet de produire une phrase complète, fluide, proche de l’écriture humaine. 

Un LLM fonctionne comme une machine à deviner le mot suivant, mais avec une compréhension contextuelle extrêmement fine. Il lit, transforme, analyse, prédit, puis écrit en temps réel.

Quand vous écrivez une question à ChatGPT par exemple, ou tout autre assistant IA basé sur un LLM, et qu’il commence à vous répondre, vous pouvez apercevoir le processus. On dirait qu’il réfléchit, mais non : c’est une génération mot à mot, orchestrée par un processus mathématique extrêmement rapide. Chaque mot est donc : 

• Calculé à partir d’une distribution de probabilité ;
• Influencé par tous les mots précédents ;
• Dépend de la capacité du modèle à gérer une longueur de contexte limitée (exemple : 8 000 à 100 000 tokens selon les versions, pour le moment !).

Le schéma de fonctionnement d’un chatbot LLM

Pour mieux comprendre le fonctionnement d’un LLM, voici un schéma simplifié du processus d’un assistant IA conversationnelle : 

1. L’utilisateur saisit un prompt ;
2. Le texte est transformé en vecteurs numériques (tokenisation) ;
3. Le LLM traite l’entrée via des mécanismes d’attention ;
4. Une réponse est générée puis reconvertie en langage naturel (détokenisation) ;

Les Transformers, le cerveau du LLM 

Pour comprendre pourquoi un assistant IA comme ChatGPT est capable de dialoguer aussi naturellement, il faut se pencher sur son architecture technique, sur laquelle il repose : le Transformer. 

Tous les grands LLM d’aujourd’hui, sont basés sur cette architecture ou des variantes optimisées, c’est pourquoi elles peuvent différer dans leur usage (on préférera GPT pour la génération de texte, T5 pour analyser ou transformer du texte par exemple). 

Cette architecture, le Transformer, est devenue une référence dans le domaine du traitement du langage naturel. Elle est constituée de blocs empilés et intègre en son cœur un mécanisme fondamental du LLM : l’attention. 

Ces blocs empilés avec des mécanismes d’attention permettent au LLM : 

• De pondérer les mots importants dans une phrase (attention) ;
• De gérer de longues dépendances contextuelles (ex : comprendre un lien entre deux phrases éloignées) ;
• D’être entièrement parallèle, c’est-à-dire traiter tous les mots d’un texte en même temps, au lieu de les examiner un par un dans l’ordre.

C’est là où se distingue un LLM d’un système à base de règles : il ne suit pas un script, il analyse dynamiquement chaque contexte pour formuler une réponse la plus probable et bien souvent la plus pertinente.

À quoi sert un LLM dans un chatbot ou assistant IA ?

Les LLM sont désormais au cœur de la nouvelle génération de chatbots et d’assistant IA. Ils n’automatisent pas simplement les réponses, un chatbot IA a par définition :

• Une compréhension sémantique du message de l’utilisateur ;
• Une génération de réponses naturelles, cohérentes, fluides et adaptées au contexte ;
• La capacité à s’adapter au contexte (souvenirs conversationnels, nuances linguistiques) ; 
• Une personnalisation poussée grâce à l’intégration de données métier 
• Un accès simplifié à l’information pour une expérience utilisateur (UX) optimisée. 

Mais par défaut, un LLM est généraliste. Il doit notamment être spécialisé si l’on souhaite l’automatiser, via des techniques comme le fine-tuning ou RAG.

Comment un LLM devient un chatbot IA

Un chatbot IA performant repose sur deux éléments essentiels :

• Un LLM (comme GPT, Claude, Llama, etc.), pour gérer le dialogue fluide, le ton naturel et la compréhension du contexte ;
• Une spécialisation métier, pour que les réponses soient pertinentes et précises grâce à du fine-tuning ou à une approche RAG (Retrieval-Augmented Generation), voire même une approche hybride de ces deux techniques.

C’est cette combinaison qui permet de passer d’un modèle généraliste à un assistant IA réellement utile !

Les principaux LLM aujourd’hui 

Nous avons listé ici les grands LLM aujourd’hui disponibles, par usage puis spécificité :

Les modèles LLM généralistes

• GPT-4/GPT-3.5 (OpenAI) : puissants, multi-usages, disponibles via API (ChatGPT) ;
• Claude (Anthropic) : centré sur l’alignement éthique, performant pour le raisonnement ;
• Gemini (Google DeepMind) : multimodal, intégré dans Google Workspace ;
• Command-R (Cohere) : rapide, optimisé pour les tâches de recherche ;
• Mistral/Mixtral (Mistral AI) : open-source, performant en français et multilingue.

Les modèles LLM open-source

• LLaMA 2 et 3 (Meta) : modèles haute qualité pour usage local ;
• Falcon (Technology Innovation Institute) : performant, multilingue ;
  OpenChat, Zephyr, Nous-Hermes : variantes dérivées ou optimisées pour les prompts complexes.

Les modèles LLM spécialisés

• MedPaLM (Google) : pour la médecine ;
• BioGPT (Microsoft) : spécialisé biomédical ;
• Code LLMs (CodeLlama, StarCoder) : génération et compréhension de code.
• T5/FLAN-T5 (Google) : multitâches, excellent pour les reformulations, le résumé, la traduction.

Est-il possible de combiner plusieurs LLM ou architectures dans un même assistant IA ?

Il est tout à fait possible de combiner plusieurs LLM dans un assistant IA ! 

Cette approche est même un standard dans les systèmes d’assistants IA avancés. En combinant plusieurs, on bénéficie des avantages spécifiques des différents modèles. Par exemple, certains LLM excellent dans la compréhension du langage naturel (ex. GPT-4), d’autres sont optimisés pour la rapidité (ex. Claude 3 Haiku) ou la gestion de données multimodales (texte, image, voix, etc.) comme Llama 3 Vision.

Dans un modèle hybride de plusieurs IA, on peut par exemple : 

• Service client omnilingue : combiner GPT-4 pour le dialogue et Seamless M4T pour la traduction instantanée dans plus de 100 langues
• Support technique augmenté : utiliser un modèle généraliste, un module fine-tuné sur les procédures internes puis une approche RAG connectée à la documentation technique
• Recrutement intelligent : un LLM analyse les CV, un autre génère les réponses aux candidats, pendant qu’un agent automatise la planification des entretiens

Utiliser plusieurs LLM est l’avenir des assistants IA : non plus des modèles isolés, mais des réseaux d’intelligence, où chaque composant est expert dans son domaine d’expertise.