{"id":5871,"date":"2025-10-23T17:24:33","date_gmt":"2025-10-23T15:24:33","guid":{"rendered":"https:\/\/xpandai.one\/?post_type=mpcs-lesson&p=5871"},"modified":"2025-10-23T17:24:34","modified_gmt":"2025-10-23T15:24:34","slug":"3-1-quest-ce-quun-llm","status":"publish","type":"mpcs-lesson","link":"https:\/\/xpandai.one\/en\/courses\/xpandai-academy-fr\/lessons\/3-1-quest-ce-quun-llm\/","title":{"rendered":"3.1. | Qu’est-ce qu’un LLM ?"},"content":{"rendered":"\n
\n
\n
\n
\n \n <\/path>\n <\/svg>\n

De quoi traite ce module ?<\/h3>\n <\/div>\n
\n
    \n
  • Vous obtenez pour la premi\u00e8re fois un acc\u00e8s direct aux grands mod\u00e8les de langage comme ChatGPT, Claude ou Gemini \u2013 via la plateforme xpand AI.<\/li>\n
  • Vous apprenez comment y naviguer (\u2192 capture d’\u00e9cran de la section Plus).<\/li>\n
  • Vous d\u00e9couvrez ce qu’est un LLM \u2013 et comment l’utiliser de mani\u00e8re cibl\u00e9e.<\/li>\n <\/ul>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n <\/path>\n <\/path>\n <\/line>\n <\/svg>\n Qu’est-ce qu’un grand mod\u00e8le de langage (Large Language Model) ?\n <\/h2>\n
    \n

    Un grand mod\u00e8le de langage (LLM) est un mod\u00e8le d’IA qui a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 avec des milliards d’exemples de textes. Il reconna\u00eet les motifs dans le langage et peut ainsi :<\/p>\n

      \n
    • R\u00e9diger ou r\u00e9sumer des textes<\/li>\n
    • D\u00e9velopper des id\u00e9es<\/li>\n
    • Structurer des connaissances<\/li>\n
    • R\u00e9pondre \u00e0 des questions<\/li>\n
    • Analyser des processus et faire des propositions<\/li>\n <\/ul>\n

      En bref : c’est un partenaire de dialogue bas\u00e9 sur le langage, mais dot\u00e9 d’une m\u00e9moire de connaissances colossale et d’une grande sensibilit\u00e9 aux motifs.<\/p>\n <\/div>\n

      \n \n <\/path>\n <\/path>\n <\/path>\n <\/svg>\n Comment fonctionne un LLM ?\n <\/h2>\n
      \n

      Les LLM fonctionnent sur le principe du calcul de probabilit\u00e9s. Ils ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9s sur d’\u00e9normes quantit\u00e9s de textes et ont appris \u00e0 reconna\u00eetre des motifs. Lorsque vous soumettez une requ\u00eate, voici ce qui se passe :<\/p>\n

        \n
      1. Traitement de l’entr\u00e9e<\/strong> : Votre texte est d\u00e9compos\u00e9 en petites unit\u00e9s (tokens) et traduit en un format lisible par la machine.<\/li>\n
      2. Comparaison de motifs<\/strong> : Le mod\u00e8le parcourt sa \u00ab m\u00e9moire \u00bb \u00e0 la recherche de motifs et de contextes similaires.<\/li>\n
      3. Pr\u00e9diction<\/strong> : Il calcule quels mots et phrases sont les plus susceptibles de suivre pour former une r\u00e9ponse coh\u00e9rente.<\/li>\n
      4. G\u00e9n\u00e9ration de la sortie<\/strong> : Le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e8re sa r\u00e9ponse pas \u00e0 pas, chaque nouveau mot s’appuyant sur le pr\u00e9c\u00e9dent.<\/li>\n <\/ol>\n
        \n

        Important :<\/strong> Les LLM ne comprennent<\/em> pas comme un \u00eatre humain. Ils calculent des probabilit\u00e9s linguistiques. C’est pourquoi ils fournissent parfois des r\u00e9ponses qui semblent logiques mais qui sont factuellement incorrectes (\u2192 voir module 4.3).<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

        \n \n <\/path>\n <\/path>\n <\/path>\n <\/path>\n <\/svg>\n Particularit\u00e9s et limites :\n <\/h2>\n
        \n
          \n
        • Les LLM ont une date limite de connaissances<\/strong> (knowledge cutoff) \u2013 ils ne connaissent pas les informations post\u00e9rieures \u00e0 cette date.<\/li>\n
        • Ils ne peuvent pas acc\u00e9der \u00e0 Internet<\/strong> (sauf pour les versions sp\u00e9ciales avec des outils de recherche int\u00e9gr\u00e9s).<\/li>\n
        • Ils n’ont pas de m\u00e9moire d’une conversation \u00e0 l’autre<\/strong>.<\/li>\n
        • Ils peuvent parfois \u00ab halluciner \u00bb<\/strong> \u2013 c’est-\u00e0-dire fournir des informations qui semblent cr\u00e9dibles mais qui sont invent\u00e9es.<\/li>\n <\/ul>\n
          \n

          Bon \u00e0 savoir :<\/strong> Le LLM se souvient de ce que vous avez dit pr\u00e9c\u00e9demment au sein d’une m\u00eame conversation. Si vous commencez une nouvelle discussion, il repart de z\u00e9ro.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

          \n \n <\/path>\n <\/svg>\n Comment trouver cette section sur la plateforme\n <\/h2>\n
          \n
            \n
          1. Ouvrez la plateforme xpandAI<\/li>\n
          2. Connectez-vous (si ce n’est pas fait automatiquement)<\/li>\n
          3. Cliquez sur le \u00ab + \u00bb en haut dans la navigation<\/li>\n
          4. Choisissez le mod\u00e8le de votre choix \u2013 par ex. GPT-4, Claude 3 ou Gemini<\/li>\n
          5. Lancez votre premier prompt<\/li>\n <\/ol>\n
            \n \"Navigation\n

            Navigation vers la section LLM sur la plateforme xpandAI<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

            \n \n <\/path>\n <\/path>\n <\/line>\n <\/line>\n <\/svg>\n Conseil xpand\n <\/h2>\n
            \n
            \n

            Si vous ne savez pas par o\u00f9 commencer, posez simplement une vraie question de votre quotidien, comme vous le feriez \u00e0 un coll\u00e8gue. Observez ce que le mod\u00e8le en fait et adaptez votre prompt petit \u00e0 petit. C’est le moyen le plus simple d’apprendre \u00e0 l’utiliser.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

            \n \n <\/path>\n <\/path>\n <\/svg>\n Votre prochaine \u00e9tape\n <\/h2>\n
            \n

            Dans le prochain module (3.2), nous examinerons quel LLM convient \u00e0 quelle t\u00e2che et quelles sont les particularit\u00e9s des mod\u00e8les.<\/p>\n <\/div>\n \n

            \n

            \n \n <\/circle>\n <\/circle>\n <\/circle>\n <\/svg>\n Ce qu’il faut retenir\n <\/h3>\n
              \n
            • Un LLM est un mod\u00e8le d’IA entra\u00een\u00e9 avec des milliards d’exemples de textes et qui reconna\u00eet les motifs dans le langage.<\/li>\n
            • Les LLM fonctionnent par calcul de probabilit\u00e9s, et non par \u00ab compr\u00e9hension \u00bb.<\/li>\n
            • Ils ont une date limite de connaissances et peuvent parfois \u00ab halluciner \u00bb.<\/li>\n
            • La mani\u00e8re la plus simple d’apprendre : commencer par une vraie question et observer comment le mod\u00e8le r\u00e9agit.<\/li>\n <\/ul>\n <\/div>\n