LLM (Large Language Models) : Définition, Fonctionnement, Applications et Formations en 2025

Les LLMs (Large Language Models) ont bouleversé l’intelligence artificielle ces dernières années. ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, LLaMA… tous reposent sur ces modèles entraînés à grande échelle pour comprendre et générer du langage.

Un large language model est une intelligence artificielle capable de traiter du texte humain avec une fluidité étonnante. Il peut générer des réponses, résumer des documents, écrire du code, traduire ou simuler une conversation. Sa puissance réside dans sa capacité à prédire les mots les plus probables, à partir d’une séquence de texte donnée.

En 2025, ces modèles sont présents partout :

• Assistants virtuels ;
• Moteurs de recherche augmentés (ChatGPT, Perplexity) ;
• Agents IA dans les entreprises.

Leur nom, « large« , reflète leur taille de paramètres : GPT‑4 en compte des centaines de milliards. Cette ampleur leur permet de capter la complexité du langage, du contexte, et même des émotions.

Les recherches sur les termes « large language model (LLM) » ou « llm large language model wiki » reflètent un fort intérêt du public pour comprendre ce que sont ces systèmes, et comment les utiliser ou se former à leur maîtrise.

Dans cet article, nous allons explorer en détail le fonctionnement des LLMs, leurs usages réels, les technologies qui les rendent possibles, et surtout, comment se former pour travailler avec eux.

Comment fonctionnent les LLMs ?

Le fonctionnement d’un large language model repose sur un principe simple : prédire le mot suivant. Derrière cette apparente simplicité se cache une architecture mathématique complexe, connue sous le nom de transformer, développée par Google en 2017.

1. Architecture des LLMs

Un LLM est un modèle de langage neuronal entraîné sur des milliards de mots, extraits du web, de livres, d’articles, de forums, etc. Grâce à l’attention (self-attention), il pondère chaque mot selon son importance dans une phrase ou un paragraphe. Cela lui permet de générer des réponses cohérentes et contextuelles.

Il fonctionne de manière autoregressive : il lit un texte mot par mot, et prédit à chaque étape le mot le plus probable à venir.

2. Entraînement et fine-tuning

L’apprentissage se fait en deux étapes :

• Pré-entraînement sur de vastes corpus de données (OpenWebText, Wikipédia, etc.) ;
• Fine-tuning sur des cas spécifiques (juridique, médical, marketing…).

Les tokens sont les unités de traitement du modèle (souvent des syllabes ou des morceaux de mots). Plus il y a de tokens, plus la réponse coûte en ressources.

3. Embeddings et vectorisation

Les LLMs convertissent les mots en vecteurs numériques dans un espace sémantique, appelés embeddings. Cela leur permet de comparer des idées, des concepts ou des intentions, au-delà de la simple grammaire.

Ce fonctionnement est commun à des modèles comme GPT, Claude ou encore le cad-llm, conçu pour les applications en ingénierie et conception assistée.

Ces bases permettent de comprendre comment un LLM peut rédiger, analyser, traduire ou raisonner à partir de texte.

Applications concrètes des LLMs

Les Large Language Models ne sont pas de simples robots de discussion. Leurs applications couvrent aujourd’hui des dizaines de cas d’usage dans les entreprises et les outils du quotidien.

1. Assistants IA (ChatGPT, Gemini, Claude)

Les interfaces type ChatGPT reposent sur des LLMs pour générer des réponses quasi humaines. On peut leur poser une question, demander une explication, générer du code ou même simuler un rôle (professeur, juriste, commercial…).

Exemple : Le large language model de ChatGPT est utilisé par des millions d’utilisateurs chaque jour, dans plus de 170 langues.

2. Marketing et rédaction de contenu

Les équipes marketing utilisent les LLMs pour :

• Générer des articles SEO ;
• Rédiger des newsletters, landing pages, descriptions produites ;
• Traduire et reformuler du contenu multilingue.

Un prompt bien formulé suffit pour lancer une campagne emailing entière. Ces modèles deviennent des copilotes marketing.

3. Analyse de données et support client

Dans le support client, les LLMs analysent des tickets, proposent des réponses automatisées ou résument les échanges.

En data science, ils résument des rapports ou explorent des bases de données avec des requêtes en langage naturel.

4. Codage et no-code

Les LLMs peuvent :

• Générer du code ;
• Expliquer des erreurs ;
• Proposer des améliorations ;
• Ou s’intégrer dans des plateformes no-code via API.

Des modèles comme agentic AI large language models llms visent même à automatiser des processus métiers complets, en orchestrant plusieurs actions à partir de texte.

Différents types de LLMs

Tous les large language models ne se valent pas. Il existe une variété croissante de modèles, open-source ou propriétaires, spécialisés ou généralistes.

1. Modèles propriétaires

• GPT‑4 (OpenAI) : utilisé dans ChatGPT Plus et copilote Microsoft ;
• Claude (Anthropic) : réputé pour sa clarté, ses chaînes de raisonnement ;
• Gemini (Google DeepMind) : multimodal (texte + image) ;
• PaLM 2 : modèle multilingue performant.

Ces modèles sont souvent accessibles via API, payants selon usage (tokens générés).

2. Modèles open-source

• LLaMA (Meta) : largement utilisé dans les labos de recherche ;
• Mistral : modèle français performant, optimisé pour l’efficience ;
• Mixtral, Falcon, BLOOM : alternatifs communautaires.

3. Spécialisations par domaine

Certains LLMs sont conçus pour des usages spécifiques :

• cad-llm pour la CAO ;
• MedPaLM pour le médical ;
• LegalLLM pour le droit.

D’autres projets adoptent une approche holistique comme dans “designing large language model applications: a holistic approach to llms”, qui vise à intégrer UX, sécurité, et contenu dans un tout cohérent.

LLM et ChatGPT : quelques cas d’usage emblématique

ChatGPT est aujourd’hui le cas d’usage le plus populaire d’un large language model. C’est aussi celui qui a démocratisé la notion de prompt et d’interaction en langage naturel.

1. Comment fonctionne ChatGPT ?

Il utilise une version fine-tunée de GPT‑4 (ou GPT‑3.5 pour la version gratuite), qui prend en compte :

• Le prompt de l’utilisateur ;
• Le contexte d’échange ;
• Des instructions système (rôle, tonalité, limite d’action).

Le modèle retourne une sortie basée sur les probabilités, avec un ajustement possible via le paramètre temperature (plus il est haut, plus la réponse est créative).

2. Exemples de prompt

1. “Explique-moi les risques d’un LLM en entreprise”
2. “Rédige un email RH basé sur ce document PDF”

Ces cas démontrent l’utilité d’un llm large language model chatgpt en entreprise, dans des tâches quotidiennes qui exigeraient normalement plusieurs outils.

Se former aux Large Language Models (LLMs)

Face à l’essor de ces technologies, la formation aux LLMs devient une compétence clé pour les développeurs, les data analysts, mais aussi les communicants et chefs de produit.

Pourquoi se former ?

• Comprendre le fonctionnement des modèles pour mieux les utiliser ;
• Savoir rédiger des prompts efficaces ;
• Intégrer un LLM dans un produit ou une API.

Les recherches sur llm course large language models montrent que de plus en plus de professionnels cherchent à monter en compétence, sans forcément passer par des écoles d’ingénieurs.

Formations disponibles

Bootcamps spécialisés :

• Jedha (France) : focus sur les LLMs, vectorisation, RAG ;
• Le Wagon : IA générative et intégration de modèles ;
• Datascientest : orienté NLP & API.

MOOCs et plateformes :

• DeepLearning.AI + OpenAI : Prompt Engineering for Developers ;
• Coursera : Generative AI with LLMs ;
• Hugging Face : pratique open-source des modèles.

Projets pratiques recommandés :

• Créer un assistant IA métier avec GPT‑4 ;
• Mettre en place un moteur de recherche sémantique ;
• Optimiser un pipeline de résumé automatique avec LangChain.

En entreprise, certaines formations internes visent à former des LLM champions, chargés d’expliquer et d’accompagner l’usage des IA.

Limites, risques et éthique

Les LLMs, malgré leurs capacités impressionnantes, posent de réels défis.

1. Biais et hallucinations

Les modèles reproduisent les biais de leurs données d’entraînement. Ils peuvent :

• Générer des fausses réponses ;
• Renforcer des stéréotypes culturels ;
• Omettre des données sensibles.

2. Consommation énergétique

Entraîner un large language model (llm) coûte des milliers de tonnes de CO₂. Le débat sur leur impact environnemental est de plus en plus vif.

3. Cadre réglementaire

Avec l’AI Act européen, des règles sont mises en place sur :

• La transparence des modèles ;
• La gestion des données personnelles ;
• L’interdiction de certains usages abusifs (deepfakes, surveillance).

4. Responsabilité humaine

Un LLM ne pense pas. Il prédit. Le rôle de l’humain reste central dans :

• La validation des contenus ;
• L’évaluation des risques ;
• Le cadrage des usages.

Conclusion

Les LLMs sont devenus le moteur de l’IA moderne. Comprendre leur fonctionnement et savoir les exploiter devient une compétence stratégique. Que vous soyez développeur, marketeur ou entrepreneur, se former aux large language models n’est plus une option, mais une nécessité pour rester dans la course.