Grands modèles linguistiques : Évaluer, adapter et déployer les LLM en production
Les grands modèles linguistiques, des systèmes d'intelligence artificielle capables de comprendre et de générer du texte humain à grande échelle. Also known as LLM, they are the backbone of modern AI applications—from customer service bots to legal document analysis. Ce ne sont plus des expériences de laboratoire : ils sont dans vos outils quotidiens. Mais les utiliser correctement, c’est autre chose. Un modèle de 7 milliards de paramètres peut être plus utile qu’un modèle de 2 billions si vous savez le configurer, l’évaluer et le maintenir.
Les benchmarking, des tests standardisés pour mesurer la performance réelle des modèles sur des tâches concrètes sont essentiels. Les scores publics comme MMLU ou LiveBench ne disent pas tout. Ce qui compte, c’est comment le modèle réagit à vos données, à vos questions, à vos erreurs. Un modèle qui excelle en anglais peut être complètement perdu en swahili ou en dialecte régional. C’est pourquoi l’adaptation de domaine, l’ajustement d’un modèle pour qu’il comprenne un secteur spécifique comme la santé, le droit ou la finance n’est pas une option, c’est une nécessité. Et ça ne se fait pas en cliquant sur un bouton : ça demande des données propres, des tests rigoureux et une compréhension claire des biais.
Le fine-tuning, l’ajustement fin d’un modèle pré-entraîné sur vos propres données pour améliorer sa précision peut transformer un modèle générique en outil ultra-spécialisé. Mais attention : un modèle trop affiné devient fragile. Il oublie ce qu’il savait avant. Et s’il est mal évalué, il peut produire des réponses parfaitement formulées… mais complètement fausses. C’est ici que les audits, les tests de régression et les métriques spécifiques entrent en jeu. Ce n’est pas une question de taille du modèle, mais de qualité de l’évaluation.
Vous trouverez dans cette collection des guides pratiques pour ne plus vous fier aux promesses marketing. Des méthodes pour équilibrer les données entre langues riches et langues sous-représentées, des checklists pour vérifier la sécurité des réponses, des comparaisons concrètes entre modèles comme Llama, Mixtral ou Phi-3. Vous apprendrez comment éviter les pièges de la compression, comment gérer les mises à jour sans casser vos applications, et pourquoi le nombre de paramètres n’est plus le seul indicateur de performance. Ce n’est pas une liste de techniques abstraites : c’est un guide pour faire des choix éclairés, avec des exemples réels, des erreurs à éviter, et des solutions testées par des équipes qui déployent ces modèles en production chaque jour.
