Comment fonctionnent les LLM et comment les utiliser

Et si vous pouviez rédiger du contenu marketing, concevoir votre site e-commerce, coder toutes les pages, tenir votre comptabilité et répondre aux demandes du service client, le tout simultanément ? C’est la promesse des grands modèles de langage, ou LLM (de l’anglais large language models). Les entreprises utilisent de plus en plus des LLM pour professionnels dans le but de gérer un large éventail de tâches commerciales, de la rédaction au codage en passant par la relation client. Ces applications d’entreprise peuvent se déployer à grande échelle, avec des fonctionnalités de sécurité que l’on ne trouve pas nécessairement dans les LLM gratuits à usage général comme ChatGPT. Voici un aperçu des grands modèles de langage à travers le prisme de l’e-commerce.

Qu’est-ce qu’un LLM ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont des modèles d’intelligence artificielle qui utilisent l’apprentissage profond pour comprendre, générer et manipuler le langage humain. Certains sont même multimodaux, c’est-à-dire qu’ils peuvent générer du texte, des images, des vidéos et de l’audio. Les LLM sont entraînés sur d’immenses ensembles de données provenant de livres, de sites web, d’articles de journal, de blogs et bien d’autres sources. Les LLM peuvent ingérer ces données en grande quantité grâce à ce que l’on appelle l’apprentissage non supervisé. Autrement dit, ils peuvent être entraînés avec des données non étiquetées. Une fois entraîné, un grand modèle de langage peut être affiné à l’aide de données étiquetées et sous la supervision de data scientists qui lui font des retours sur ses résultats ou ajustent ses paramètres.

Les LLM peuvent effectuer une multitude de tâches liées au langage, notamment la génération de texte, la traduction, la synthèse et l’analyse de sentiment. Ces modèles d’IA générative n’ont pas la capacité de raisonnement du cerveau, mais peuvent imiter le langage humain en utilisant un algorithme complexe fondé sur des probabilités pour déduire quelles lettres ou mots devraient suivre les précédents.

Parmi les LLM les plus largement utilisés figurent GPT d’OpenAI, Gemini de Google, Claude d’Anthropic, et Llama de Meta, pour n’en citer que quelques-uns. Ces LLM alimentent des chatbots populaires et des outils d’IA générative.

Comment fonctionnent les LLM

• Données
• Architecture
• Entraînement
• Maintenance

Les LLM s’appuient sur l’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches de réseaux neuronaux. Il s’agit de programmes informatiques qui apprennent à partir de données, d’une manière inspirée par le cerveau humain. Ces réseaux sont composés de couches de nœuds interconnectés qui travaillent ensemble pour traiter l’information et faire des prédictions.

Les ingrédients clés pour entraîner et utiliser les LLM sont les données (sur quoi vous entraînez le modèle), l’architecture du modèle (le type de modèle que vous entraînez), l’entraînement (comment vous entraînez le modèle), et la maintenance (comment vous entretenez le modèle en fonctionnement).

Données

Les grands LLM sont pré-entraînés sur d’immenses quantités de données extraites de livres, d’articles et de code, entre autres. Le processus d’entraînement des LLM implique de soumettre de vastes jeux de données textuelles, et de lui permettre d’apprendre les motifs et les relations au sein de ces données d’entraînement (nous y reviendrons dans un instant). En règle générale, la qualité du modèle dépend de la quantité et de la qualité des données sur lesquelles il a été entraîné.

Un modèle peut aussi être entraîné à partir de données non structurées, autrement dit, des informations écrites qui ne sont pas étiquetées ni organisées dans un tableur. On peut alors parler d’apprentissage non supervisé.

Architecture

Les LLM sont des modèles dits « transormeurs » ou auto-attentifs : ils constituent un type de réseau neuronal particulièrement efficace pour traiter le langage, qu’il s’agisse de rédiger un texte, de le traduire ou de répondre à des questions. Un modèle auto-attentif imite le procédé de lecture humain : quand il lit une phrase, il ne regarde pas chaque mot un par un. Au lieu de cela, il prête attention à tous les mots de la phrase en même temps, comprenant comment ils se rapportent les uns aux autres en contexte.

Par exemple, dans la phrase « Le chat s’est assis sur le tapis », un modèle auto-attentif peut comprendre que « le chat » est le sujet et « le tapis » est le complément, même si ces deux noms sont séparés par plusieurs autres mots.

Entraînement

Le niveau de performance d’un LLM, donc sa capacité à comprendre et imiter le langage humain, dépend des motifs récurrents que ses réseaux de neurones apprennent pendant l’entraînement. Imaginez que vous essayez d’apprendre à un chien à aller chercher une balle. Vous lancez le jouet, et l’animal chien court après. Si le chien rapporte la balle, vous lui donnez une friandise. S’il ne la ramène pas, vous ne lui donnez pas de récompense.

• Le cerveau du chien est composé de neurones connectés les uns aux autres. De même, le réseau neuronal d’un LLM est constitué de nœuds reliés les uns aux autres.
• Quand vous lancez la balle, vous mettez le chien face à une nouvelle situation ; vous lui fournissez des données d’entrée. Le cerveau de l’animal traite ces données et décide quoi faire. Quand vous posez une question à un LLM ou lui donnez un prompt, son réseau neuronal traite également des données d’entrée et fait des prédictions à partir de ce que vous lui avez indiqué.
• Si le chien rapporte la balle, il obtient une friandise en récompense, ce qui renforce les connexions entre les neurones qui ont mené à cette décision. Lorsqu’un réseau neuronal fait une prédiction correcte, les connexions entre les nœuds qui ont mené à cette prédiction sont également renforcées.

Vous vous demandez peut-être en quoi consiste les prédictions d’un LLM. En somme, le modèle prédit quel mot devrait probablement suivre dans une séquence donnée de mots (une phrase), en fonction du contexte antérieur. Chaque mot est considéré comme un jeton par le LLM, c’est-à-dire une unité découpée au sein de la phrase. Grâce aux données d’entraînement qui lui ont été fournies, le LLM sait quels jetons vont le plus souvent ensemble dans les textes humains. Lorsque vous lui demandez de rédiger du contenu, il pose donc les jetons un par un, les uns à la suite des autres, en se basant sur les jetons précédents et ses données d’entraînement, jusqu’à constituer une phrase.

Pour que les contenus générés ainsi aient du sens, l’entraînement d’un LLM implique souvent des centaines de milliards de jetons et une puissance de calcul suffisante pour les traiter. C’est pourquoi ces modèles à grande échelle sont gérés par d’immenses systèmes logiciels, distribués sur plusieurs serveurs informatiques.

Maintenance

Les fournisseurs de LLM doivent entretenir les structures informatiques qui font fonctionner les modèles, mais aussi et surtout actualiser le contenu des programmes pour assurer une performance optimale. En effet, les LLM ne sont pas « en direct » : ils n’ont pas accès à tout le contenu numérique qui existe au fur et à mesure qu’il est publié en ligne. Au lieu de cela, ils dépendent des données sur lesquelles ils sont entraînés. Pour rester à jour, ils doivent être entraînés régulièrement sur de nouveaux ensembles.

Les LLM peuvent être affinés pour fournir des réponses utiles avec un jeu de données limité. Néanmoins, l’entraînement de ces modèles nécessite encore des retours humains pour en vérifier la qualité, même si le processus est techniquement « non supervisé ». L’une des façons de faire cela est appelée le prompt engineering, où les spécialistes affinent les consignes données à l’IA pour la guider afin d’effectuer des tâches spécifiques ou de générer des réponses désirées.

Avantages des LLM

De plus en plus d’entreprises utilisent les grands modèles de langage pour générer du texte, écrire du code et gérer les demandes du service client, entre autres choses. C’est en partie pour cela qu’une si grande part de l’économie mondiale de l’IA (déjà estimé à près de 295 milliards de dollars en 2025) est axée sur les LLM. Les nombreux avantages des LLM incluent :

• La polyvalence. Les LLM peuvent effectuer un large éventail de tâches, telles que la rédaction, la classification de texte, la traduction, l’analyse de sentiment et les réponses aux questions, le tout au sein d’un seul modèle.
• L’évolutivité. Les LLM peuvent gérer de vastes quantités de données non structurées, leur permettant de traiter et d’analyser efficacement de grands jeux de données. C’est une faculté précieuse pour ceux qui travaillent dans l’e-commerce : une grande partie du succès des ventes vient de la compréhension et de l’extraction d’insights à partir des données collectées auprès des clients et des visiteurs du site web.
• La précision en constante amélioration. Grâce à leur grande échelle et aux techniques d’entraînement avancées comme l’auto-attention et l’apprentissage en contexte, les LLM génèrent des réponses de plus en plus précises et adaptées au contexte.
• L’automatisation. Les LLM réduisent le besoin d’effort manuel dans la génération de contenu, automatisant des tâches telles que les interactions de chatbot, la rédaction de rapports et même la génération de code. Cela fait gagner du temps et des ressources à votre équipe, vous permettant de vous concentrer sur d’autres tâches qui peuvent nécessiter plus de réflexion stratégique.

Limites des LLM

Les grands modèles de langage révolutionnent activement le monde des affaires tel que nous le connaissons, mais la technologie a encore des limitations notables :

• La dépendance aux grands jeux de données. Pour atteindre de hautes performances, les LLM nécessitent de vastes quantités de données séquentielles et une taille de modèle énorme. Leur entraînement et leur maintenance sont d’autant plus complexes. Il y a aussi des défis juridiques concernant ce qui peut être utilisé comme contenus d’entraînement, et l’éventuelle exigence d’une compensation en échange de ces jeux de données.
• Le risque pour la confidentialité. Les LLM ne sont pas immunisés contre les violations de sécurité, et toute donnée fournie à ce type de programme risque d’être divulguée en cas de faille. Utiliser des LLM pour traiter des données propriétaires et des informations client peut donc représenter un risque de sécurité.
• Des difficultés avec les demandes de niche. Les LLM peuvent avoir du mal à fournir des réponses précises pour des requêtes de niche, nécessitant alors des techniques comme la génération augmentée par récupération. Il s’agit d’aller consulter des données de sources externes (comme les moteurs de recherche) et d’utiliser ces informations pour créer une réponse plus précise et détaillée.
• Un manque de compréhension du contexte. Bien que les LLM puissent traiter de grandes quantités de texte, ils peuvent perdre le fil du contexte dans des conversations ou des documents plus longs, ce qui conduit à des résultats moins pertinents. Ce problème se manifeste particulièrement dans les moteurs de recherche IA, ou si une question est longue et complexe.
• Des hallucinations. Les LLM peuvent faire des erreurs. De fait, ChatGPT inclut même cette clause de non-responsabilité sous sa barre de prompt : « ChatGPT peut commettre des erreurs. Il est recommandé de vérifier les informations importantes. » Bien souvent, l’erreur vient de données incorrectes fournies au modèle lors de son entraînement, mais les LLM peuvent aussi inventer de fausses informations. C’est ce qu’on appelle une « hallucination ».
• Les biais d’entraînement. Les LLM peuvent reproduire les biais et les aprioris présents dans leurs données d’entraînement, favorisant des segments démographiques ou des cultures au détriment des autres.
• L’impact sur l’environnement. Le fonctionnement des LLM repose le plus souvent sur de vastes infrastructures informatiques qui consomment énormément d’électricité et peuvent être refroidies à l’eau potable, suivant leur emplacement.

Utilisations des LLM pour l’e-commerce

• Génération de contenu
• Expériences d’achat personnalisées
• Optimisation de la recherche
• Analyse de données
• Automatisation des tâches administratives
• Traduction
• Détection des menaces

Les LLM peuvent optimiser ou automatiser de nombreuses tâches. Dans la plupart des cas, l’utilisation d’un LLM pour professionnels n’est pas très différente de celle d’un outil IA grand public comme ChatGPT et Google Gemini. La principale différence est que les programmes payants pour entreprises disposent souvent d’outils collaboratifs plus avancés et de meilleures intégrations avec d’autres logiciels. Vous signerez généralement un accord avec le fournisseur de LLM pour vous assurer d’avoir les fonctionnalités de sécurité nécessaires pour protéger votre propriété intellectuelle.

Vous pouvez utiliser des plug-ins ou écrire du code pour associer vos données à l’interface du modèle, et les grandes entreprises avec des opérations complexes peuvent commander un LLM propriétaire conçu pour leurs besoins spécifiques. Voici quelques-unes des nombreuses façons dont les LLM se sont intégrés à l’e-commerce :

Chatbots et assistants virtuels

Les LLM alimentent des chatbots IA sophistiqués qui peuvent gérer les demandes client 24 h/24 et 7 j/7. Ces assistants conversationnels répondent aux questions des clients, fournissant des réponses instantanées aux questions fréquemment posées. Ils peuvent aussi guider les consommateurs au long du processus d’achat pour améliorer la satisfaction client et réduire la charge de vos équipes d’assistance.

Génération de contenu

Les LLM peuvent générer du contenu tel que des descriptions de produits, du contenu marketing et des articles de blog. Fournissez au LLM un prompt décrivant le type de contenu que vous recherchez et tous les paramètres, puis adaptez le résultat à votre goût. Selon vos besoins spécifiques, vous pouvez utiliser un LLM à usage général comme ChatGPT ou un outil plus spécialisé pour les propriétaires d’entreprises e-commerce, comme Shopify Magic.

Expériences d’achat personnalisées

En analysant le comportement et les préférences des utilisateurs, les LLM peuvent générer des recommandations de produits personnalisées. Le programme aide ainsi l’entreprise à comprendre ce qui intéresse chaque client, ce qui peut augmenter l’engagement des utilisateurs et booster le taux de conversion.

Optimisation de la recherche

Votre boutique e-commerce a-t-elle une fonction de recherche intégrée ? Les LLM peuvent améliorer la fonctionnalité de recherche en interprétant plus précisément les requêtes des utilisateurs. Cela aide les clients à trouver des produits pertinents, réduisant la frustration et améliorant la probabilité de conversions.

Analyse de données

Les LLM peuvent analyser les avis, les retours clients et les interactions sur les réseaux sociaux pour en tirer des insights sur votre public cible. Comprendre les opinions des clients vous aide à affiner vos offres, proposer des solutions aux problèmes spécifiques de votre audience et identifier les tendances du marché.

Automatisation des tâches administratives

L’une des possibilités les plus utiles d’un LLM, c’est de vous décharger du travail administratif. Ces programmes peuvent vous aider à gérer les niveaux d’inventaire en prédisant la demande en fonction de votre historique de ventes. Ils peuvent automatiser les stratégies de tarification en analysant les prix des concurrents et les tendances du marché. Ils peuvent aussi gérer votre comptabilité quotidienne, permettant à votre équipe financière de se concentrer sur des objectifs stratégiques plus complexes.

Traduction

Les LLM peuvent comprendre et générer du texte dans plusieurs langues et dupliquer instantanément votre contenu d’une langue à une autre. Ce faisant, ils vous permettent d’interagir avec des clients du monde entier.

Détection des menaces

L’IA alimente beaucoup d’efforts de prévention contre la fraude e-commerce, et les LLM sont particulièrement bons pour repérer les communications malveillantes comme les e-mails de phishing. Un LLM peut intercepter et signaler ces messages piégés avant que quiconque dans votre équipe n’envisage d’interagir avec eux.