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Que sont les grands modèles linguistiques (LLM) ? Quelle est la différence entre eux ? ( Mise à jour 2025)
Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui peut effectuer une variété de tâches de traitement du langage naturel (NLP), y compris la génération et la classification de textes, la réponse à des questions de manière conversationnelle et la traduction de textes d'une langue à l'autre.
Le terme "grand" fait référence au nombre de valeurs (paramètres) que le modèle peut modifier de manière autonome pendant l'apprentissage. Certains des LLM les plus puissants ont des centaines de milliards de paramètres.
Les LLM sont formés à partir d'énormes quantités de données et utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour prédire le prochain mot d'une phrase en fonction du contexte environnant. Ce processus est répété encore et encore jusqu'à ce que le modèle atteigne un niveau de précision acceptable.
Les grands modèles de langage sont utilisés pour les scénarios à faible ou à zéro coup, lorsque peu ou pas de données spécifiques au domaine sont disponibles pour former le modèle.
Les approches à faible ou à zéro coup exigent que le modèle d'IA ait un bon biais inductif et la capacité d'apprendre des représentations utiles à partir de données limitées (ou inexistantes).
La sélection stratégique de modèles d'IA est un facteur essentiel de la réussite des opérations commerciales modernes. Alors que l'intelligence artificielle continue de remodeler les industries, du service client à la création de contenu, la compréhension des capacités et des cas d'utilisation optimaux des différents modèles de langage étendu (LLM) peut considérablement améliorer l'efficacité, l'efficience et les performances globales de votre équipe.
L'écosystème de l'IA d'aujourd'hui a évolué de manière spectaculaire avec des modèles de langage sophistiqués (LLM) proposés par des fournisseurs de premier plan tels que OpenAI, Anthropic, Google et Meta. Le paysage a évolué vers des modèles spécialisés dotés de capacités de raisonnement améliorées, de fonctionnalités multimodales et d'architectures plus efficaces.
Principaux développements en 2025 :
L'utilisation de modèles appropriés pour chaque tâche permet de rationaliser les flux de travail, de réduire les coûts et d'améliorer les résultats. L'agnosticisme des modèles, ou l'utilisation stratégique de plusieurs modèles d'IA adaptés à des tâches spécifiques, garantit aux équipes une flexibilité et des performances optimales dans les différentes fonctions de l'entreprise.
Des capacités fortes :
Meilleures applications :
Modèle avancé avec des performances soutenues sur des tâches complexes et de longue durée, obtenant d'excellents résultats aux tests de référence en matière de génie logiciel.
Caractéristiques principales :
Idéal pour :
Modèle équilibré avec des capacités accrues de résolution de problèmes et une amélioration de l'enseignement suivant
Applications :
Modèle de pointe pour les tâches de codage et d'analyse avec des capacités contextuelles étendues
Caractéristiques principales :
Points forts :
Modèle à vitesse optimisée pour le traitement rapide et les applications en temps réel
Optimal pour :
Modèles multimodaux libres utilisant une architecture de mélange d'experts
Principaux avantages :
Avantages stratégiques :
Les LLM modernes excellent dans la production de textes marketing, d'articles de blog, de contenu pour les médias sociaux et de matériel créatif. Tenez compte de facteurs tels que la cohérence de la voix de la marque, les capacités multilingues et la qualité créative lorsque vous sélectionnez des modèles pour l'optimisation du contenu et l'analyse du marketing numérique.
Les modèles d'IA peuvent améliorer les interactions avec les clients grâce à des réponses automatisées, à l'analyse des sentiments et à une communication personnalisée. La qualité des réponses, la sensibilité culturelle et l'intégration avec les systèmes existants pour les enquêtes de satisfaction des clients et l'optimisation de l'expérience utilisateur sont des éléments clés à prendre en compte.
Les LLM peuvent traiter de grands ensembles de données, générer des informations et créer des rapports pour l'exploration de données, l'analyse prédictive et l'analyse web. Les facteurs importants sont la précision, la conservation du contexte et la capacité à traiter des données structurées et non structurées pour l'analyse comportementale et les mesures de performance.
L'une des applications les plus importantes des LLM modernes est l'analyse des conversations et des appels des clients. Les modèles avancés peuvent :
Considérations clés pour l'analyse des conversations :
Certaines industries exigent des mesures de conformité spécifiques :
Réfléchissez à l'endroit où vos données seront traitées :
Pour les entreprises internationales :
C'est là que les choses deviennent vraiment intéressantes. L 'analyse des conversations et des appels est devenue l'arme secrète de la plupart des entreprises. Pensez-y : chaque appel de client, chaque chat de support, chaque conversation de vente contient de l'or pur si vous savez comment l'exploiter avec Voice of Customer.
Ce que l'analyse moderne des conversations peut réellement faire :
Les ingrédients de la sauce secrète :
Notre observation : Les entreprises qui ont choisi AlloBrain pour le module Voix du client, c'est-à-dire l'analyse des conversations, sont comme ces personnes qui, d'une manière ou d'une autre, savent toujours ce qui est à la mode avant tout le monde. Elles semblent tout simplement "comprendre" leurs clients d'une manière qui semble presque injuste grâce à une meilleure connaissance du client et à l'analyse comportementale.
Avant de vous laisser séduire par le dernier modèle en date, posez-vous la question :
J'ai vu trop d'entreprises se lancer directement dans des déploiements en entreprise sans effectuer de tests. C'est comme emménager ensemble après le premier rendez-vous : parfois cela fonctionne, mais il y a souvent des surprises.
Notre recommandation : Choisissez un cas d'utilisation spécifique, testez 2 ou 3 modèles, mesurez les résultats réels (et pas seulement la sensation de bien-être) au moyen de tests A/B, puis élargissez votre champ d'action.
Ce modèle "bon marché" n'est peut-être pas si bon marché que cela si l'on en tient compte :
Si vous n'analysez pas encore vos conversations, vous êtes pratiquement à l'aveuglette. L'IA moderne peut vous dire des choses comme "les clients qui mentionnent X sont 73 % plus susceptibles de se désabonner" grâce à l'analyse du désabonnement ou "l'approche de l'agent Sarah augmente la satisfaction des clients de 15 %" grâce aux mesures de l'engagement des utilisateurs.
Module d'analyse des conversations dans AlloIntelligence permet d'identifier les approches commerciales qui fonctionnent réellement par rapport à celles qui sont simplement agréables, grâce aux prévisions de ventes et à l'analyse de la valeur de la vie du client. Alerte au spoiler : elles sont souvent différentes.
Banque, santé, assurance - si vous travaillez dans un secteur réglementé, l'analyse des conversations par l'IA n'est pas seulement utile, elle devient essentielle pour éviter les problèmes grâce au contrôle de la conformité et au profilage des clients.
Les modèles d'IA peuvent se dégrader avec le temps s'ils ne sont pas entretenus. C'est comme une voiture : si on l'ignore assez longtemps, elle ne fonctionnera plus correctement.
Le modèle le plus sophistiqué au monde ne corrigera pas des données erronées ou des objectifs peu clairs. Il faut d'abord faire le ménage en procédant à l'exploration des données et au suivi du comportement des utilisateurs.
Les modèles fonctionnent très bien dans les démonstrations. Les systèmes réels sont plus désordonnés. Planifiez en conséquence.
Prédiction 1 : L'analyse des conversations deviendra aussi courante que le marketing par courrier électronique. Les entreprises qui ne la pratiquent pas paraîtront désuètes.
Prédiction 2 : L'IA multimodale fera passer les chatbots actuels pour des peintures rupestres. Nous parlons d'une IA capable de voir, d'entendre et de comprendre le contexte comme le font les humains pour optimiser l'expérience numérique.
Prédiction 3 : La guerre des prix ne fait que commencer. Les capacités d'IA haut de gamme se banaliseront plus rapidement que prévu.
Choisir le bon modèle d'IA en 2025, ce n'est pas choisir l'option la plus avancée ou la plus chère, c'est trouver celui qui résoudra réellement vos problèmes spécifiques sans grever votre budget ou nécessiter un doctorat pour fonctionner.
Nos conseils pratiques :
Le vrai secret ? La meilleure stratégie en matière d'IA n'est pas liée aux modèles que vous choisissez, mais à la définition claire de ce qu'est la réussite grâce à des tests auprès des utilisateurs et à l'analyse des cohortes, en commençant par des projets gérables et en construisant des systèmes capables d'évoluer en même temps que la technologie.
Et n'oubliez pas : si vous analysez manuellement des milliers de conversations avec vos clients, vous ne faites pas preuve de rigueur, vous êtes inefficace. Les robots sont là pour s'occuper des tâches ennuyeuses afin que les humains puissent se concentrer sur les problèmes intéressants tels que l'élaboration d'une stratégie de fidélisation et la conception de l'expérience client.
Bien qu'il soit important de choisir le bon LLM, la vraie magie se produit lorsque vous avez l'expertise pour mettre en œuvre les solutions d'AlloBrain qui conduisent réellement à des résultats commerciaux.
AlloBrain est spécialisé dans la transformation des conversations clients en informations exploitables grâce à notre plateforme d'IA conversationnelle avancée. Que vous cherchiez à améliorer la satisfaction de vos clients, à réduire le taux de désabonnement ou à optimiser votre parcours client, nous avons déjà aidé des entreprises dans plus de 140 langues à révéler la valeur cachée de leurs interactions avec leurs clients.
Ne laissez pas une autre conversation avec un client sans analyse.
Contactez notre équipe dès aujourd'hui pour découvrir comment AlloBrain peut vous aider à choisir et à mettre en œuvre la solution d'IA parfaite pour votre stratégie CX .
Car le meilleur LLM du monde ne vaut que ce que vaut l'équipe qui sait l'utiliser.