Modèles de Langage (LLM)

Qu'est-ce qu'un LLM ?

Un Modèle de Langage (Large Language Model ou LLM) est un système d'Intelligence Artificielle entraîné sur d'immenses volumes de données textuelles pour comprendre et générer du langage naturel. Ces modèles constituent le moteur principal des chatbots et apps LLM créés avec Wikit Semantics.

Fonctionnement des LLM

Les LLM fonctionnent selon un principe de prédiction contextuelle : en analysant une séquence de texte (le prompt), ils génèrent une suite cohérente en s'appuyant sur leurs connaissances acquises durant leur entraînement. Cette capacité leur permet de :

• Comprendre les questions et requêtes des utilisateurs
• Générer des réponses pertinentes et naturelles
• Effectuer diverses tâches linguistiques (résumé, traduction, analyse, etc.)
• S'adapter au contexte et au style souhaités

Utilisation des LLM dans les apps LLM

Les modèles de langage constituent le moteur central des apps LLM créées avec Wikit Semantics. Ils sont utilisés de manière orchestrée pour transformer les interactions en langage naturel en actions concrètes et pertinentes. Au sein d'une app LLM, le LLM remplit plusieurs fonctions essentielles : il analyse et comprend les intentions de l'utilisateur, génère des réponses naturelles et contextualisées, répond aux small talks, … La plateforme Wikit Semantics optimise automatiquement les prompts envoyés au LLM en fonction du contexte, des connaissances métier (sources de données) et des objectifs définis (type d’app). Cette utilisation intelligente des LLM permet de créer des expériences conversationnelles fluides et pertinentes, tout en gardant le contrôle sur les réponses générées.

La combinaison des LLM avec les capacités de la plateforme permet de construire des apps LLM robustes et adaptées aux besoins métier.

LLM disponibles dans Wikit Semantics

Wikit Semantics propose une sélection de modèles de langage performants et adaptés à différents besoins – par exemple Azure OpenAI GPT-4o-mini ou Mistral Small.

L’onglet “Modèles” de la rubrique “Paramètres de l'organisation” liste les LLM disponibles. Pour activer d’autres modèles, contactez votre CSM.

Limites et considérations

Bien que très puissants, les modèles de langage (LLM) présentent certaines limitations qu'il est important de prendre en compte lors de leur utilisation. Ils peuvent parfois générer des "hallucinations", c'est-à-dire produire des informations inexactes ou inventées, particulièrement lorsqu'ils manquent de contexte ou de données fiables. Leur compréhension du monde est limitée à leur période d'entraînement et ils ne disposent pas de connaissances en temps réel. Les LLM peuvent également montrer des biais inhérents à leurs données d'entraînement, ce qui nécessite une vigilance particulière dans certains contextes d'utilisation. Par ailleurs, leur fonctionnement "boîte noire" peut rendre difficile l'explication précise de leurs décisions. Les coûts d'utilisation, notamment pour les modèles les plus performants, doivent être pris en compte dans la conception des solutions. C'est pourquoi Wikit Semantics intègre des mécanismes de contrôle et de validation qui permettent de limiter ces risques : vérification des sources, enrichissement contextuel, et paramétrage fin des interactions. Une utilisation réfléchie des LLM, combinée à ces garde-fous, permet de tirer le meilleur parti de cette technologie tout en maîtrisant ses limites.