LLM (Large Language Model)
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur d’immenses corpus de texte qui apprend à prédire le mot suivant dans une séquence, ce qui lui permet de générer du langage, raisonner et accomplir des tâches variées.
Qu'est-ce que llm (large language model) ?
Les LLM modernes sont des réseaux de neurones de type transformer comptant des dizaines à des milliers de milliards de paramètres. Les plus connus en 2026 sont GPT-5 (OpenAI), Claude 4 (Anthropic), Gemini 2.5 (Google), Llama 4 (Meta), Mistral Large (Mistral AI). Ils sont accessibles via API ou intégrés dans des produits grand public (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot).
Leur fonctionnement repose sur trois étapes : pré-entraînement (lecture de billions de tokens de texte web, livres, code), fine-tuning (alignement avec des préférences humaines, RLHF), et inférence (génération de réponse pour un prompt donné). À l’inférence, ils ne "savent" rien — ils prédisent statistiquement le texte le plus plausible.
Les LLM sont devenus une infrastructure produit. Ils alimentent les générateurs de site (Eufya, Framer AI), les assistants code (Cursor, Copilot), les agents (Devin, OpenManus), les moteurs de recherche (Perplexity, You.com). Leur limite principale reste l’hallucination — ils peuvent affirmer avec aplomb des informations fausses — d’où l’importance des Quality Gates et des sources vérifiées en production.
Claude 4 d’Anthropic, sortie en 2025, gère 1 million de tokens de contexte (environ 750 000 mots), peut tenir une conversation cohérente sur un livre entier, et alimente l’outil Claude Code utilisé en production par Anthropic et ses clients.
On parle de LLM en IA générative, en product engineering, en SEO/GEO et dans tout produit qui utilise du langage naturel depuis 2023.
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