LEÇON

Comprendre les LLM (modèles de langage)

🎯 Objectif : démystifier le fonctionnement des modèles de langage (LLM) — comment ils « comprennent » et « répondent », leurs limites, et pourquoi ils peuvent halluciner.

🎯 Objectif : démystifier le fonctionnement des modèles de langage (LLM, Large Language Models) — comment ils « comprennent » et « répondent », leurs forces et leurs limites.

🎬 Démystifier les LLM en vidéo

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🔤 LLM : qu’est-ce qui se cache derrière ?

Un LLM (Large Language Model) est un programme qui a été entraîné à prédire le mot suivant dans un texte. En lisant des milliards de pages (livres, articles, code, conversations), il a appris les régularités de la langue, les structures, les faits courants.

Comment un LLM répond, étape par étape

VOTRE QUESTION
« Que faire ce soir ? »

TOKENISATION
« Que » « faire » « ce » « soir »

CALCUL
probabilité du mot suivant

RÉPONSE
générée mot
par mot
L’IA ne « comprend » pas comme nous : elle calcule des probabilités

🔠 Les tokens — l’unité de base

Un LLM ne lit pas des mots, il lit des tokens — fragments de mots de 1 à 4 caractères. Le mot « anticonstitutionnellement » se découpe en plusieurs tokens. Chaque IA a une limite de tokens par conversation (la « fenêtre de contexte ») :

IA (2026)Fenêtre de contexteÉquivalent
ChatGPT-4o~128 000 tokens300 pages d’un livre
Claude Sonnet 4~200 000 tokens500 pages
Gemini 2.5 Pro~1 000 000 tokens2 500 pages, livres entiers

⚠️ Les hallucinations — le piège classique

🚨 Hallucination : quand l’IA invente une réponse plausible mais fausse. Elle ne « ment » pas — elle complète statistiquement. Si vous lui demandez « Cite-moi 5 livres de Marc Dupont sur la cuisine », elle pourrait inventer des titres si Marc Dupont n’existe pas.
Le réflexe : vérifier toute donnée chiffrée, tout nom, toute date critique avant de l’utiliser.

🧪 Les forces et les faiblesses des LLM

✅ Forces❌ Limites
Rédaction, reformulation, traductionHallucinations sur faits précis
Synthèse, résumé, classementPas d’accès à l’actualité (sauf si web search activé)
Brainstorming, idées créativesMauvais en calcul mental précis
Code, explications techniquesConnaissances figées à une date (« cutoff »)

🎓 Le « cutoff » : la date limite des connaissances

Chaque LLM a été entraîné jusqu’à une certaine date. Au-delà, il ne sait rien — sauf s’il a accès à Internet en direct. Si vous demandez « Qui est président en 2026 ? » à un modèle entraîné jusqu’en 2024, il vous répondra ce qu’il pensait à l’époque.

Quizz : repérez la bonne attitude

L’IA vous donne 3 chiffres précis sur le marché de l’IA en 2026. Que faites-vous ?



Forces ou limites ? Glissez chaque caractéristique

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Traduire un texte
Connaître l’actualité d’aujourd’hui
Résumer un document
Inventer un fait sans le savoir
✅ FORCES

❌ LIMITES

📌 À retenir : Un LLM prédit le mot suivant à partir de probabilités. Forces : rédaction, synthèse, brainstorming. Limites : hallucinations, calcul précis, actualité. Toujours vérifier les faits critiques.