C'est quoi un LLM ?
Client :
Tout le monde parle de LLM en ce moment. ChatGPT, Claude, Gemini… C’est quoi exactement un LLM ? C’est juste un chatbot amélioré ?
Moi :
Non, un LLM c’est bien plus qu’un chatbot. Et cette confusion amène beaucoup d’entreprises à mal évaluer ce que cette technologie peut faire pour elles.
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné à prédire le mot suivant dans une phrase.
LLM signifie Large Language Model, soit en français grand modèle de langage.
Concrètement, c’est un fichier de paramètres, c’est-à-dire des milliards de nombres, obtenus en entraînant un réseau de neurones sur une quantité massive de textes.
Le modèle Llama de Meta, par exemple, représente des dizaines de Go de paramètres entraînés sur des volumes gigantesques de données textuelles.
Ce que fait vraiment un LLM
Un LLM prédit le mot (ou token) le plus probable qui suit une séquence de mots.
Si on lui donne:
Le matin je bois mon café avec du...
il calcule la probabilité de plusieurs suites possibles, puis choisit la plus adaptée au contexte.
Derrière cette mécanique simple se cache une capacité très puissante: générer du texte cohérent, structurer une idée, expliquer un sujet, résumer, reformuler, coder.
Le paramètre clé : la température
La température contrôle le niveau d’aléatoire dans la génération:
- Température basse (proche de 0): le modèle choisit les sorties les plus probables.
Résultat: réponses plus stables, précises et cohérentes. Idéal pour les usages techniques, juridiques ou opérationnels. - Température haute (proche de 1 ou plus): le modèle explore davantage.
Résultat: réponses plus créatives, mais moins prévisibles. Idéal pour le brainstorming, l’idéation et le copywriting.
Pourquoi il “sait” autant de choses
Pour prédire correctement le mot suivant sur des milliards de phrases, le modèle a dû apprendre des structures profondes:
- la langue,
- la logique,
- des régularités factuelles,
- des schémas de raisonnement.
Pas parce qu’on lui a “expliqué le monde” directement, mais parce qu’il a corrigé ses erreurs des milliards de fois pendant l’entraînement.
Ce que ça change pour une entreprise
Un LLM n’est pas un outil figé. Il peut être:
- spécialisé sur vos données métier,
- connecté à vos documents internes,
- intégré à vos processus et outils existants.
La vraie valeur n’est donc pas dans l’usage généraliste, mais dans la spécialisation sur votre contexte.
Un exemple
Imaginons une PME de services B2B avec une équipe commerciale de 8 personnes.
Chaque semaine, les commerciaux répondent aux mêmes questions clients: délais, intégration, conformité, support.
Sans LLM spécialisé, chaque réponse est réécrite à la main. Résultat:
- perte de temps,
- qualité variable selon les personnes,
- risque d’incohérences commerciales.
Avec un LLM connecté aux offres, aux contrats types et au support interne, l’équipe génère un premier brouillon fiable en quelques secondes.
Le commercial valide, ajuste et envoie. On garde l’humain dans la boucle, mais on accélère fortement l’exécution.
Je recommande de commencer simplement
Pour avancer sans se perdre, je recommande une approche progressive:
- choisir un cas d’usage à ROI rapide (support interne, réponses avant-vente, synthèse de réunions),
- définir des KPI simples (temps gagné, taux de réutilisation, satisfaction utilisateur),
- lancer un pilote sur 4 à 6 semaines avec un périmètre clair,
- décider ensuite d’un passage à l’échelle.
Cette méthode évite les grands discours et permet de décider sur des résultats mesurables.
Nous pouvons vous aider à évaluer comment un LLM peut s’adapter à votre environnement métier.
– askgustave.tech