Depuis fin 2022, les initiales « LLM » reviennent partout. Derrière cet acronyme se cache une technologie qui a bouleversé notre rapport au texte, au code et à la recherche d’information. Décryptage concret, sans jargon inutile.

Un modèle de langage, c’est quoi exactement ?

LLM signifie Large Language Model, soit « grand modèle de langage ». C’est un programme informatique entraîné sur des milliards de textes (livres, sites web, articles scientifiques) pour apprendre les structures du langage. Son objectif : prédire le mot suivant dans une phrase, encore et encore, jusqu’à produire un texte cohérent.

ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) et Claude (Anthropic) sont les trois LLM les plus connus du grand public. Ils fonctionnent sur le même principe de base, mais diffèrent par leurs données d’entraînement, leur architecture et leurs garde-fous.

Tokens, entraînement, inférence : les coulisses

Un LLM ne lit pas des mots comme nous. Il découpe le texte en tokens : des morceaux de mots, parfois des mots entiers, parfois juste des syllabes. Le mot « intelligence » peut être découpé en 3 tokens. Cette granularité permet au modèle de traiter n’importe quelle langue.

L’entraînement consiste à exposer le modèle à des quantités massives de texte. GPT-4 a été entraîné sur plusieurs milliers de milliards de tokens. Le modèle ajuste des milliards de paramètres (des poids numériques) pour mieux prédire le token suivant. Ce processus coûte des dizaines de millions de dollars en calcul.

L’inférence, c’est le moment où vous posez une question. Le modèle utilise ses paramètres pour générer une réponse, token par token. C’est pour ça que le texte apparaît progressivement dans ChatGPT : chaque mot est calculé à la volée.

Ce que les LLM font bien (et moins bien)

Les LLM excellent pour résumer un document, traduire, rédiger un email, expliquer un concept ou générer du code. Ils sont aussi redoutables pour le brainstorming et la reformulation.

En revanche, ils ont des limites sérieuses :

• Les hallucinations : un LLM peut inventer des faits avec une assurance totale. Il peut citer un article scientifique qui n’existe pas ou donner une statistique sortie de nulle part.
• Pas de raisonnement vrai : le modèle simule un raisonnement en enchaînant des patterns statistiques. Sur des problèmes logiques complexes, il peut se planter.
• Données figées : sans accès au web, un LLM ne connaît que ce qu’il a appris pendant son entraînement. Les événements récents lui échappent.

ChatGPT, Gemini, Claude : quelles différences ?

ChatGPT (OpenAI) est le plus populaire, avec plus de 200 millions d’utilisateurs hebdomadaires début 2025. Il est polyvalent et dispose d’un écosystème de plugins.

Gemini (Google) mise sur l’intégration avec les services Google : Gmail, Docs, Search. Sa force, c’est l’accès direct aux données récentes via la recherche Google.

Claude (Anthropic) se distingue par sa gestion de longs documents (jusqu’à 200 000 tokens de contexte) et une approche prudente sur la sécurité.

Pourquoi ça vous concerne

Que vous soyez étudiant, développeur ou chef d’entreprise, les LLM transforment déjà les flux de travail. Mais ils restent des outils : puissants quand on comprend leurs limites, risqués quand on les prend pour des oracles. La règle d’or : toujours vérifier ce qu’un LLM vous dit, surtout quand il a l’air très sûr de lui.