9 meilleurs grands modèles de langage pour votre stack technologique

Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes logiciels avancés qui utilisent des technologies d’IA telles que l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux pour effectuer des tâches complexes, notamment la génération de texte, l’analyse des sentiments et l’interprétation des données.

Les meilleurs LLM comprennent et génèrent du texte semblable à celui produit par les humains ; ils peuvent donc vous aider à rédiger des publications pour les réseaux sociaux et des textes publicitaires, à formuler des réponses personnalisées aux demandes des clients, à résumer des données pour faciliter la prise de décision et même à aider votre équipe à trouver de nouvelles idées favorisant l’innovation. Vous pouvez intégrer les meilleurs LLM à vos plateformes logicielles existantes afin d’améliorer votre efficacité et de bénéficier de nouvelles possibilités en matière de fonctionnalités et d’automatisation.

Voici les grands modèles de langage que je recommande pour votre entreprise.

• GPT-4: Le meilleur pour le codage et le développement
• Falcon: Le meilleur pour un chatbot conversationnel au comportement humain
• Llama 3.1: Le meilleur LLM gratuit, peu gourmand en ressources et personnalisable
• Cohere: Le meilleur LLM d’entreprise pour un moteur de recherche à l’échelle de la société
• Gemini: Le meilleur pour un assistant IA dans Google Workspace
• Claude 3.5: Le meilleur pour une fenêtre de contexte étendue
• Mistral: Le meilleur pour l’inférence rapide et efficace des modèles de langage
• DeepSeek-R1: Le meilleur pour les tâches de logique, de raisonnement et d’affinage
• Granite: Le meilleur pour les solutions d’IA évolutives et les déploiements à grande échelle

Meilleurs logiciels de grands modèles de langage : tableau comparatif

Lorsque vous évaluez les grands modèles de langage pour votre entreprise, il est important de vous renseigner sur le développeur de chaque outil, ses paramètres, son accessibilité et son prix de départ.

À propos des paramètres : même si les modèles dotés d’un plus grand nombre de paramètres sont souvent plus performants, n’oubliez pas que vous pouvez généralement affiner ces outils d’IA à l’aide de données propres à votre entreprise, à vos tâches et à votre secteur d’activité. Certaines entreprises d’IA proposent également plusieurs tailles de modèles LLM, les plus petits étant généralement disponibles à des prix inférieurs.

GPT-4

Le meilleur pour le codage et le développement

Ma note : 4,8 sur 5

Le GPT-4 d’OpenAI, accessible via le chatbot ChatGPT, est un LLM fondamental que je considère comme remarquable et comme l’un des modèles les plus puissants disponibles pour les développeurs. Grâce à son préentraînement robuste, à sa compréhension approfondie du contexte et à son architecture avancée, j’ai constaté que GPT-4 excelle dans la résolution de problèmes de codage complexes, la génération de code propre et le débogage des erreurs, ce qui en fait un assistant précieux pour la programmation.

GPT-4 peut contribuer à automatiser les tâches de codage répétitives, à générer de la documentation et à fournir une assistance au débogage en temps réel. Sa compréhension améliorée de la structure et de la syntaxe du code en fait toujours l’un des outils les plus fiables pour les développeurs, et permet de coder plus efficacement.

Figure A : GPT-4 excelle dans la transformation d’instructions textuelles en résultats nuancés et convaincants.

Pourquoi je l’ai choisi

Vous pouvez accéder à GPT 4 pour seulement 20 dollars US par mois avec ChatGPT Plus. J’ai trouvé son utilisation extrêmement simple via les versions mobile et de bureau de ChatGPT, et vous pouvez également y accéder via l’API. Pour le codage, la résolution de problèmes et l’assistance aux développeurs, il se distingue comme l’un des LLM les plus puissants disponibles. 

Sa vaste base de connaissances, sa compréhension approfondie des langages de programmation et sa capacité à traiter rapidement des requêtes de codage complexes en font un précieux assistant de recherche pour les développeurs. Que vous exploriez de nouvelles bibliothèques, appreniez à utiliser un nouveau framework ou cherchiez à résoudre des problèmes algorithmiques complexes, GPT-4 fournit des réponses précises et bien structurées qui peuvent vous aider à faire avancer votre projet.

Avantages et inconvénients

Tarification

• ChatGPT-3.5 : Version gratuite
• ChatGPT-4 Plus : 20 dollars US par mois (création de chatbots personnalisés, accès aux dernières mises à niveau, génération d’images et réponses généralement plus intelligentes)

Fonctionnalités

• Générer du texte articulé et créatif
• Modifier et optimiser du contenu
• Résumer du texte et des images
• Analyse de données (via la génération de code Python)
• Applications de data science (effectuer des K-means, éliminer les valeurs aberrantes, etc.)
• Peut traiter plus de 25 000 mots de texte
• Écrire du code
• Estimation de 1,75 billion de paramètres

Pour en savoir plus sur ce LLM de premier plan, consultez cet article d’actualité d’eWeek sur GPT-4.1.

Falcon

Idéal pour un chatbot conversationnel au langage humain

Ma note : 4,3 sur 5

Le Falcon du Technology Innovation Institute est mon premier choix parmi les LLM open source pour créer un chatbot au langage humain, car il est conçu pour les interactions conversationnelles avec des échanges naturels dans les deux sens.

Entraîné sur des dialogues et des discussions sur les réseaux sociaux, Falcon comprend le déroulement et le contexte d’une conversation, ce qui lui permet de fournir des réponses très pertinentes qui tiennent compte de ce que vous avez dit précédemment. En substance, plus vous interagissez avec Falcon, mieux il vous « connaît » et plus vous pouvez en tirer parti.

Cette intelligence artificielle et sa capacité d’apprentissage rendent Falcon idéal pour les chatbots d’IA et les assistants d’IA virtuels qui offrent une expérience plus attrayante et plus humaine que ChatGPT.

Figure B : le LLM Falcon dans le hub d’IA générative de SAP AI Core & Launchpad.

Pourquoi je l’ai choisi

Falcon se distingue comme l’un des LLM open source les plus performants que j’ai testés, obtenant régulièrement de bons résultats aux tests de performance. Il est également l’un des plus personnalisables, ce qui le rend idéal pour les organisations qui souhaitent personnaliser le LLM et l’utiliser pour déployer des applications qui s’intègrent à leurs opérations actuelles et s’alignent sur leur stratégie globale. En outre, j’apprécie le fait que Falcon soit relativement économe en ressources grâce à un partenariat avec Microsoft et NVIDIA, qui améliore son utilisation du matériel.

Avantages et inconvénients

Tarification

• Falcon est un outil d’IA gratuit qui peut être intégré aux applications et aux produits destinés aux utilisateurs finaux.

Fonctionnalités

• Générer des réponses textuelles au langage humain
• Suivre le contexte de la conversation en cours
• Modèle de base ajustable
• Répondre à des questions complexes
• Traduire du texte
• Résumer des informations
• L’intégrer gratuitement à vos applications métier
• Traduction automatique

Pour en savoir plus sur les fournisseurs d’IA générative et leurs LLM, consultez notre guide détaillé : Entreprises d’IA générative : les 8 leaders.

Llama 3.1

Idéal pour un LLM gratuit, peu gourmand en ressources et personnalisable

Ma note : 4,2 sur 5

Llama 3.1 de Meta AI est un grand modèle de langage open source que je recommande pour diverses tâches professionnelles, de la génération de contenu à l’entraînement de chatbots d’IA. Par rapport à son prédécesseur Llama 2, j’ai constaté que Llama 3.1 avait été entraîné sur sept fois plus de tokens, ce qui le rend moins sujet aux hallucinations.

Bien qu’il soit l’un des plus grands modèles open source, Llama 3.1 reste relativement petit par rapport à de nombreux modèles propriétaires comme GPT-4. D’après mon expérience, cela le rend sensiblement plus rapide en matière de traitement des prompts et de temps de réponse, notamment pour les tâches de programmation. C’est particulièrement vrai pour le modèle 8B, le plus petit de la gamme, qui peut fonctionner avec une efficacité remarquable sans sacrifier les performances.

Vous pouvez télécharger et ajuster gratuitement Llama 8B sur ordinateur ou appareil mobile, en utilisant vos propres données d’entreprise ou des données spécifiques à votre secteur. Comme il ne nécessite pas beaucoup de puissance de calcul, c’est un excellent choix si vous travaillez dans une petite entreprise à la recherche d’un LLM gratuit, flexible et facile à déployer.

Figure C : Llama 3.1 peut résumer des fichiers pour faciliter les tâches d’analyse des données.

Pourquoi je l’ai choisi

Llama 3.1 est l’un des LLM open source les plus adaptables que j’aie utilisés. Il est proposé en trois tailles, ce qui vous permet de choisir la version adaptée à vos exigences informatiques et de la déployer sur site ou dans le cloud. Il est également très performant pour les tâches d’analyse et de programmation ; je l’ai vu obtenir de bons résultats dans des benchmarks liés au raisonnement mathématique, à la logique et à la programmation.

Llama 3.1 prend également en charge la génération de données synthétiques, un service qui vous permet d’utiliser des données 405B pour améliorer des modèles spécialisés adaptés à des cas d’usage uniques. Dans l’ensemble, je le considère comme un concurrent de poids sur le marché des LLM open source pour les entreprises.

Avantages et inconvénients

Tarification

• LLM open source gratuit pour la recherche et l’utilisation commerciale

Fonctionnalités

• Compréhension avancée de textes
• Génération de texte
• Moteurs de recherche à l’échelle de l’entreprise
• Saisie automatique de texte
• Analyse des données
• Assistant de programmation efficace 
• Fenêtre de contexte de 128 k
• Prise en charge multilingue 

Cohere

Meilleure solution d’entreprise pour créer un moteur de recherche à l’échelle de l’entreprise

Ma note : 4,3 sur 5

Cohere est un LLM à poids ouverts que je recommande d’explorer — ses paramètres sont accessibles au public — ainsi qu’une puissante plateforme d’IA pour les entreprises. Il est largement utilisé par de grandes entreprises et des organisations multinationales pour créer des moteurs de recherche contextuels à partir de leurs données privées.

Grâce à son analyse sémantique avancée, Cohere vous permet d’importer en toute sécurité les informations de votre entreprise — comme les données commerciales, les transcriptions d’appels et les e-mails — et d’obtenir des réponses à des questions telles que « Quelles étaient les marges du quatrième trimestre dans l’Ouest des États-Unis ? »

Cela simplifie considérablement la manière dont vous recueillez des informations et analysez les données, aidant ainsi votre équipe à exploiter pleinement les données d’entreprise que vous collectez déjà. Vous pouvez accéder à Cohere via son environnement de test, par API ou via Amazon SageMaker. J’apprécie également que ses modèles puissent être déployés sur AWS, GCP, OCI, Azure et NVIDIA, ou même via un VPC ou dans votre environnement sur site.

Figure D : Cohere peut répondre à des questions essentielles et complexes concernant votre entreprise.

Pourquoi je l’ai choisi

C’est l’impressionnante analyse sémantique de Cohere qui m’a le plus marqué ; c’est le meilleur LLM que j’ai utilisé pour créer des applications de recherche de connaissances dans les environnements d’entreprise. Si vous devez créer des moteurs de recherche internes permettant aux équipes d’obtenir rapidement des réponses précises dans des services comme les ventes, le marketing, l’informatique ou les produits, Cohere est un excellent choix. 

Je l’ai également choisi parce qu’il est facile à intégrer, grâce à une documentation d’assistance claire qui vous aide à connecter la technologie à vos systèmes métier existants.

La réputation de Cohere en matière de haute précision en fait mon outil de prédilection lorsque vous travaillez avec une base de connaissances liée à la stratégie d’entreprise et à des prises de décision à forts enjeux.

Avantages et inconvénients

Tarification

• Le modèle Command standard de Cohere coûte 2,50 $US par million de tokens d’entrée et 10,00 $US par million de tokens de sortie. Une offre gratuite pour les développeurs est disponible. 
• Contactez le service commercial pour obtenir un devis concernant son offre d’entreprise hautement personnalisable.

Fonctionnalités

• Conçu pour les applications d’entreprise
• Compréhension du langage naturel  
• Analyse sémantique et recherche contextuelle
• Génération, synthèse et classification de contenu
• Prend en charge plus de 100 langues
• Récupération avancée de données (reclassement)
• Déployable sur n’importe quel fournisseur cloud ou sur site

Gemini

Idéal comme assistant d’IA dans Google Workspace

Ma note : 4,3 sur 5

Gemini est un LLM que j’ai trouvé particulièrement puissant ; c’est un générateur de contenu et un chatbot d’IA au sein de la suite Gemini AI de Google. Il est multimodal, ce qui signifie que vous pouvez lui fournir du texte, des vidéos, du code ou des images en entrée, et qu’il les comprendra pour y répondre en conséquence.

Bien que la version de base gratuite soit séduisante, ce qui distingue Gemini est « Gemini pour Google Workspace », un assistant d’IA connecté à Google Docs, Sheets, Gmail et Slides.  Cette intégration permet aux utilisateurs de Workspace de bénéficier de nombreux cas d’usage, notamment de créer des diaporamas en un temps record et d’extraire automatiquement des informations commerciales pertinentes depuis Gmail.

À partir de 20 $ par mois, vous pouvez utiliser Gemini Advanced pour trouver et rédiger facilement des documents, analyser des données de feuilles de calcul, rédiger des e-mails personnalisés, effectuer des études de marché et bien plus encore.

Figure E : Gemini s’intègre à Google Slides et génère des éléments de présentation à partir de vos invites.

Pourquoi je l’ai choisi

Ce qui distingue Gemini AI, c’est son intégration fluide à Google Workspace ; il devient votre assistant personnel si vous utilisez régulièrement Google Docs, Slides, Sheets et Gmail. Avec Gemini, vous pouvez accélérer la création de présentations de marque, de descriptions de produits ou d’e-mails de suivi. Soutenu par l’infrastructure de Google, ce LLM excelle dans le traitement du langage naturel, et je suis convaincu que les prochaines versions ne feront que s’améliorer.

Avantages et inconvénients

Tarifs

• Propose une version gratuite de Gemini AI avec des fonctionnalités de base
• Gemini Advanced, l’offre Premium, coûte 19,99 dollars par mois (accès à Gemini 1.0 Ultra, Gemini Live, aux fonctionnalités avancées de Google Suite et aux fonctions permettant d’effectuer des tâches complexes)

Fonctionnalités

• Chatbot conversationnel d’IA
• Crée facilement des présentations
• Génère du contenu
• Analyse de grandes quantités de données
• Multimodalité
• Assistant IA pour Google Workspace

Claude 3.5

Idéal pour une fenêtre de contexte étendue

Ma note : 4,1 sur 5

Disponible via une API, Amazon Bedrock et l’application Claude, Claude 3.5 d’Anthropic est un LLM qui peut vous aider à réaliser des analyses avancées, à traiter des documents et à générer des textes très bien formulés. À noter que Claude 3.5 Sonnet est deux fois plus rapide que Claude 3 Opus et nettement plus performant pour les tâches de raisonnement de niveau universitaire.

Figure F : Claude 3.5 Sonnet obtient d’excellents résultats aux tests d’intelligence.

Claude est souvent comparé à GPT en termes de fonctionnalités, mais ce qui le distingue vraiment à mes yeux, c’est sa capacité de rappel. Avec une fenêtre de contexte d’environ 200 000 tokens, vous pouvez compter sur Claude pour se souvenir de vos échanges précédents, de longs documents ou même de bases de code entières. Cette continuité est idéale si vous travaillez sur des projets nécessitant plusieurs invites évolutives, comme le codage, la rédaction de contrats ou la relecture de documents juridiques. 

Figure G : Claude est excellent pour réaliser des études approfondies sur une audience.

Pourquoi je l’ai choisi

Comparé aux autres LLM que j’ai testés, Claude offre une fenêtre de contexte extrêmement étendue, ce qui en fait un excellent choix pour résumer et analyser de longs fichiers. Ce LLM est également un rédacteur clair, cohérent et nuancé, capable de générer des textes d’allure humaine sur une grande variété de sujets, dans un ton conversationnel. 

L’un de ses principaux atouts est que je n’ai pas besoin d’être ultra-précis dans mes invites. Claude comprend souvent mieux ce que vous cherchez à obtenir, ce qui vous fait gagner du temps et des efforts, en particulier si vous n’êtes pas expert en ingénierie des invites. 

Avantages et inconvénients

Tarifs

• Offre gratuite : Via l’application Claude (accès à Claude 3.5 Sonnet)
• Pro : 20 dollars par personne et par mois (accès à Claude 3 Opus et Claude Haiku, utilisation accrue et accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités)
• Team : 25 dollars par personne et par mois (utilisation plus importante qu’avec Pro)
• Enterprise : Contacter le service commercial (utilisation plus importante qu’avec Team, fenêtre de contexte étendue, intégrations de sources de données et plus encore)

Fonctionnalités

• Résumé de textes
• Génération de contenu
• Raisonnement avancé
• Analyse de données
• Importation et suivi de fichiers
• Fenêtre de contexte de 200 000 tokens
• Chatbot convivial, accessible et précis

Mistral

Idéal pour une inférence rapide et efficace avec un modèle de langage

Ma note : 4,2 sur 5

La famille de modèles avancés à mélange d’experts (MoE) de Mistral AI est celle vers laquelle je me tourne pour bénéficier d’une grande efficacité et d’une forte évolutivité dans diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP) et tâches multimodales. L’architecture MoE permet aux modèles de Mistral de gérer des charges de travail à grande échelle avec moins de ressources de calcul, tout en conservant de solides performances dans des applications variées.

Vous pouvez accéder aux modèles de Mistral via son API sur la plateforme La Platforme, ce qui permet aux développeurs, aux entreprises et aux chercheurs d’intégrer facilement ces modèles à leurs applications.

Figure H : Mistral a reconnu l’image que j’ai importée ainsi que le texte présent sur l’objet.

Pourquoi je l’ai choisi

Les modèles les plus récents de la famille Mistral comprennent Mistral Large  et Pixtral Large ; je les ai tous deux trouvés puissants et polyvalents. Lancé en juillet 2024, Mistral Large  compte 123 milliards de paramètres et prend en charge une fenêtre de contexte de 128 k tokens, ce qui permet de traiter des séquences de texte plus longues pour des tâches comme le résumé et la génération de conversations complexes. Il prend également en charge un large éventail de langues, dont le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien et bien d’autres, ainsi que plus de 80 langages de programmation. Si vous travaillez dans un contexte multilingue ou développez des applications axées sur le code, il s’agit de l’un des modèles ouverts les plus performants disponibles. 

Puis, en novembre 2024, Mistral a lancé Pixtral Large, que j’ai choisi pour les tâches multimodales. Avec 124 milliards de paramètres, Pixtral traite à la fois les données textuelles et visuelles — idéal pour des cas d’usage comme la reconnaissance d’images, la réponse à des questions visuelles ou toute tâche nécessitant de faire fonctionner ensemble le langage et la vision.

Avantages et inconvénients

Tarifs

Mistral propose un accès gratuit à certains de ses modèles pour l’expérimentation et le prototypage, notamment via La Plateforme, une plateforme sans serveur destinée à créer et à ajuster des modèles. Pour une utilisation Premium, les tarifs commencent à 0,04 dollar pour 1 000 tokens (en entrée ou en sortie), les coûts variant selon le modèle et l’utilisation.

Fonctionnalités

• Architecture légère pour les environnements disposant de peu de ressources
• Paramètres à grande échelle : Mistral Large 2 offre 123 milliards de paramètres, tandis que Pixtral Large en offre 124 milliards.
• Capacités d’ajustement fin
• Compétences multilingues
• Mistral Large 2 prend en charge plus de 80 langages de programmation, dont Python, Java, C, C++, JavaScript et Bash.

DeepSeek-R1

Idéal pour les tâches logiques, de raisonnement et d’ajustement fin

Ma note : 4 sur 5

Fondé sur une architecture basée sur les transformers, DeepSeek-R1 est un modèle vers lequel je me tourne lorsque j’ai besoin d’un traitement et d’une génération de texte efficaces grâce à des mécanismes d’auto-attention. Il intègre des innovations comme l’attention parcimonieuse et le MoE afin d’améliorer les performances et de réduire les coûts de calcul. 

Ce qui rend DeepSeek R1 particulièrement précieux, c’est son approche par apprentissage par renforcement, qui, d’après mon expérience, améliore ses capacités de raisonnement. Il décompose les problèmes complexes en étapes faciles à gérer et fournit des réponses détaillées présentant son raisonnement. Cette méthode améliore ses performances dans des domaines comme les calculs mathématiques, où il a démontré son aptitude à résoudre des problèmes de mathématiques avancés, ainsi que dans la génération de code, où il peut produire des extraits de code sophistiqués.

Figure I : DeepSeek est capable de comprendre des invites complexes et de générer des résultats adaptés au contexte.

Pourquoi je l’ai choisi

Le framework MoE de DeepSeek-R1 lui permet de sélectionner dynamiquement les modèles « experts » les plus pertinents pour une tâche donnée, afin d’optimiser à la fois les performances et l’efficacité. Cette approche permet au modèle d’adapter ses calculs à la complexité de l’entrée, garantissant ainsi des résultats très précis et adaptés au contexte. D’après ce que j’ai pu constater, c’est l’un des modèles les plus adaptatifs que l’on puisse utiliser lorsque la précision et le contexte sont vraiment importants.

Avantages et inconvénients

Tarifs

• Offre gratuite : Vous pouvez utiliser la conversation DeepSeek-R1 gratuitement.
• 1 M de tokens en entrée (résultat en cache) : Coûte 0,07 dollar pour deepseek-chat et 0,14 dollar pour deepseek-reasoner
• 1 M de tokens en entrée (absence de résultat en cache) : Coûte 0,27 dollar pour deepseek-chat et 0,55 dollar pour deepseek-reasoner
• 1 M de tokens en sortie :Coûte 1,10 $ pour deepseek-chat et 2,19 $ pour deepseek-reasoner

Fonctionnalités

• Le système embarque 671 milliards de paramètres 
• Une fenêtre de contexte de 128 000 tokens  
• Architecture à mélange d’experts
• Prédiction de plusieurs tokens (MTP)
• Attention latente multi-tête (MLA)

Granite

Idéal pour les solutions d’IA évolutives et les déploiements à grande échelle

Ma note : 4,1 sur 5

La famille de modèles IBM Granite est un LLM entièrement open source distribué sous licence Apache v.2. La première version de ces modèles a été lancée en mai 2024, marquant le début d’une solution d’IA innovante et open source pour les entreprises. Après cette première version, Granite 3.0 a été lancé en octobre 2024, puis Granite 3.1 en décembre 2024. La dernière version, Granite 3.2, est sortie en février 2025, avec de nouvelles capacités de raisonnement et de vision intégrées à la famille Granite 3.1 existante. Il convient de noter que les modèles Granite 3.2 s’appuient sur une nouvelle architecture dense, ce qui améliore leurs performances globales.

Bien que ces modèles puissent gérer un large éventail de cas d’usage, IBM s’est concentré sur leur optimisation et leur déploiement pour des applications propres aux entreprises, comme le service client, l’automatisation informatique et la cybersécurité. 

Figure J : J’ai utilisé IBM Granite pour générer un code Visual Basic aléatoire.

Pourquoi je l’ai choisi

Les modèles Granite ont été entraînés sur un ensemble de données colossal constitué de 12 000 milliards de tokens, couvrant 12 langues et 116 langages de programmation. C’est cette échelle qui me pousse à lui faire confiance pour des tâches allant du traitement automatique du langage naturel à la génération de code. 

Ce qui distingue vraiment Granite à mes yeux, c’est sa flexibilité. Vous pouvez choisir parmi différentes variantes, notamment des modèles généralistes dotés de 8 milliards ou 2 milliards de paramètres, ou opter pour des solutions spécialisées comme les modèles de garde-fous ou les versions MoE, selon ce que vous cherchez à construire. Vous êtes ainsi libre d’adapter le modèle à vos besoins précis, que vous créiez un outil léger ou alimentiez un système d’entreprise complexe.

Avantages et inconvénients

Tarification

IBM Granite propose une gamme de LLM open source sous licence Apache 2.0, avec une tarification basée sur l’utilisation des données. La version gratuite permet aux utilisateurs d’explorer les modèles et d’expérimenter avec eux sans frais. Pour une utilisation en production, IBM facture chaque million de tokens de données en entrée et en sortie.

Fonctionnalités

• La prévision des séries temporelles propose des modèles spécialisés dans les données chronologiques afin d’améliorer l’analyse prédictive.
• Sécurité renforcée grâce aux modèles de garde-fous
• MoE pour réduire la latence
• Fenêtre de contexte de 128 000 tokens
• Entraîné sur plus de 12 000 milliards de tokens de données de haute qualité soigneusement sélectionnées
• Intégration à la plateforme IBM watsonx.ai et accessibilité via diverses plateformes partenaires

Principales fonctionnalités des logiciels de grands modèles de langage

Les logiciels de LLM incluent généralement des fonctionnalités qui aident les entreprises à traiter de grandes quantités d’informations et à répondre à des questions complexes sur leur marché ou les données de leur entreprise. Les LLM génèrent également des résultats intelligents et adaptés au contexte dans différents formats, du code et des images aux réponses textuelles semblables à celles d’un humain. Comme les LLM sont généralement conçus pour être « construits par-dessus », leurs API et leur capacité à s’intégrer à d’autres applications revêtent également une importance considérable pour les utilisateurs.

Chatbot d’IA conversationnelle

La plupart des LLM proposent un chatbot d’IA, qui comprend les requêtes des utilisateurs et génère des réponses semblables à celles d’un humain à partir de leurs demandes et des données d’entraînement. Ces chatbots utiles améliorent continuellement leurs performances — notamment leur capacité à suivre vos instructions — en analysant les interactions et le degré de satisfaction qu’elles suscitent. Les professionnels utilisent généralement les chatbots pour rédiger rapidement du contenu, effectuer des recherches, générer du code et analyser des données.

Résumé de texte

Le résumé de texte est une puissante fonctionnalité des LLM qui peut réduire considérablement le temps que les organisations consacrent à la lecture et à l’interprétation de documents volumineux, comme des contrats juridiques ou des grands livres comptables. Le résumé de texte basé sur l’IA consiste à condenser ces passages en représentations concises tout en conservant les informations essentielles. À la manière d’un analyste, cette fonctionnalité peut faciliter la prise de décision en fournissant les informations les plus pertinentes de rapports et d’études volumineux. Elle peut également vous aider à créer du contenu à partir du document, comme un résumé pour un rapport de laboratoire dense.

Génération de contenu

Les spécialistes du marketing et les propriétaires de petites entreprises trouveront probablement que la capacité des LLM à générer du contenu est leur fonctionnalité la plus utile pour gagner du temps. Les utilisateurs peuvent produire rapidement du contenu sophistiqué et semblable à celui d’un humain en formulant des invites précises comme « Rédige une légende pleine d’esprit pour les réseaux sociaux correspondant à cette image. » 

Vous pouvez utiliser les LLM pour créer des textes d’e-mails, des publications pour les réseaux sociaux, des pages de vente, des descriptions de produits et bien plus encore. Lorsque vous rédigez avec ces outils, vous devez endosser le rôle de l’éditeur et ajouter votre personnalité ainsi que vos propres idées ; autrement, le contenu peut contenir des erreurs ou ne pas trouver d’écho auprès des lecteurs humains.

Capacité d’ajustement fin

La capacité d’ajustement fin désigne la possibilité de personnaliser un LLM pour des tâches spécifiques ou de lui apporter des connaissances propres à un domaine à l’aide de quantités relativement réduites de données spécifiques à la tâche.

Par exemple, une marque SaaS utilisant un chatbot client propulsé par un LLM remarque que celui-ci peine à répondre aux questions sur les options de mise à niveau d’un niveau de produit particulier. L’entreprise ajuste alors finement le LLM à l’aide d’un ensemble de données contenant les transcriptions d’interactions avec des acheteurs concernant ces mises à niveau précises, améliorant ainsi ses performances.

Multimodalité

Dans le monde professionnel, vous devez souvent créer autre chose que du texte. La multimodalité désigne la capacité d’un LLM à comprendre et à générer des réponses dans d’autres modalités, comme le code, les images, l’audio ou la vidéo.

Cela ouvre aux entreprises de nombreuses possibilités de créer des applications exploitant plusieurs modalités, comme des expériences de réalité augmentée (RA) ou du contenu multimédia interactif. Cela les aide également à interagir avec leurs clients : imaginez un chatbot capable d’analyser la photo d’un produit endommagé, puis de recommander des solutions et des étapes pour le réparer sous forme d’image et de texte.

API et intégrations tierces

Les intégrations tierces et les interfaces de programmation d’applications sont des fonctionnalités importantes des LLM, car elles permettent d’intégrer facilement les capacités des modèles de langage aux systèmes et applications existants. Les entreprises peuvent ainsi exploiter la puissance du traitement automatique du langage naturel sans devoir développer leurs propres modèles à partir de zéro. Par exemple, elles intègrent couramment leur LLM à leur plateforme de service client afin de créer des chatbots d’IA plus performants.

Comment choisir le meilleur grand modèle de langage pour votre entreprise

Les meilleurs LLM proposent généralement une génération de contenu simplifiée, le résumé de texte, l’analyse de données et des intégrations tierces, tout en étant hautement personnalisables et précis. Cela dit, le logiciel de LLM idéal pour votre entreprise est celui qui correspond à vos besoins particuliers, à votre budget et à vos ressources.

Avant d’évaluer les LLM, vous devez également déterminer les cas d’usage qui comptent le plus pour vous afin de trouver ensuite des modèles conçus pour ces applications. Accordez-vous la plus grande importance à l’accessibilité financière ? Avez-vous besoin d’une liste complète de fonctionnalités et du budget nécessaire à leur déploiement ? Compte tenu de la complexité des LLM — notamment de la rapidité avec laquelle le secteur évolue — des recherches approfondies sont toujours nécessaires.

Comment j’ai évalué les grands modèles de langage

Pour évaluer les meilleurs LLM, j’ai examiné leur tarification, la taille de leurs paramètres, leur fenêtre de contexte, leurs options de personnalisation et leur capacité globale à être déployés. Chaque pourcentage représente l’importance du facteur pour un utilisateur professionnel type.

Résultats intelligents : 30 %

Pour évaluer l’intelligence des grands modèles de langage, j’ai étudié les recherches comparant leurs scores à différents tests d’intelligence portant sur le raisonnement, la créativité, l’analyse, les mathématiques et la capacité à suivre les instructions.

Coût : 20 %

J’ai évalué la tarification de chaque outil en examinant leurs versions gratuites et en déterminant le coût des formules payantes, à la fois en termes de prix réel et de ressources informatiques nécessaires à leur exécution.

Précision : 20 %

Pour mesurer la précision des résultats, j’ai examiné la taille des paramètres de chaque modèle, la qualité des données d’entraînement, la fréquence des mises à jour et les résultats de tests externes portant sur l’exactitude factuelle et la précision des réponses.

Personnalisation : 15 %

Pour étudier les options de personnalisation de chaque logiciel de LLM, j’ai examiné la capacité de chaque modèle à être ajusté finement pour des tâches et des bases de connaissances spécifiques, ainsi qu’à être intégré aux outils professionnels pertinents.

Fenêtre de contexte : 15 %

La taille de la fenêtre de contexte détermine l’étendue des informations que le modèle peut prendre en compte lorsqu’il effectue des prédictions ou génère du texte. Elle constitue donc un indicateur de la capacité d’un LLM à comprendre les structures linguistiques, à produire des résultats cohérents avec le contexte et à simuler un dialogue du monde réel.

FAQ

En résumé : la puissance des grands modèles de langage

Avec le logiciel de grand modèle de langage adapté, vous pouvez automatiser des tâches essentielles pour votre entreprise et libérer davantage de temps pour vous concentrer sur la réflexion stratégique et le travail créatif. Les LLM constituent le socle même de la réussite avec l’intelligence artificielle ; choisir le meilleur LLM pour vos besoins contribue donc largement à tirer de la valeur de votre utilisation de l’IA.

Malgré la notoriété publique de GPT-4, qui lui confère un avantage en matière de visibilité, les choix sont nombreux. Il existe de nombreux types de LLM, chacun possédant ses propres fonctionnalités, capacités et limites. Il est important de choisir l’outil qui automatise vos tâches les plus chronophages, s’intègre à votre écosystème technologique actuel et aide votre entreprise à atteindre ses objectifs, que vous souhaitiez accroître votre production marketing ou analyser les données plus rapidement.