Paramètres, tokens, inférence… : les 9 termes à connaître absolument pour comprendre l’IA générative

Depuis le lancement de . L’essor de cette technologie s’accompagne aussi d’un nouveau lexique, parfois déroutant pour ceux qui ne baignent pas dedans.

On entend parler de tokens, de modèles multimodaux ou encore d’inférence sans forcément comprendre ce que tout cela signifie. Pour s’y retrouver dans ce jargon devenu omniprésent, voici une sélection de termes essentiels pour mieux appréhender l’IA.

Un grand modèle de langage (ou LLM) est une intelligence artificielle entraînée à comprendre et produire du texte. C’est lui que l’on retrouve au cœur des chatbots comme ChatGPT,

Pour qu’un LLM devienne utile, il doit d’abord passer par une longue phase d’entraînement. Celui-ci consiste à lui faire analyser d’immenses quantités de données pour ajuster progressivement ses paramètres, c’est-à-dire ce qui guide son fonctionnement interne. Plus il voit d’exemples, plus il devient précis et cohérent.

C’est également une étape critique d’un point de vue matériel, car l’entraînement mobilise des milliers de puces spécialisées, capables de traiter énormément de calculs en parallèle. Plus le modèle est grand, plus il faut de puissance, d’énergie et de machines pour le former . C’est ce qui explique, en partie, .

L’inférence, c’est le moment où le modèle génère une réponse à une question, un texte, une image ou n’importe quel contenu demandé par l’utilisateur. Elle correspond au travail en direct de l’IA. Le modèle analyse ce qu’on lui demande, puis prédit, mot après mot, ce qu’il doit produire .

Et contrairement à ce qu’on pourrait croire, cette étape consomme elle aussi énormément de puissance de calcul. Chaque requête, chaque image générée ou chaque conversation nécessite des puces extrêmement performantes. C’est pourquoi les entreprises investissent des milliards dans les infrastructures.

Il s’agit simplement de la consigne que vous donnez à une IA. Cela peut être une question, une phrase, une image, ou même un mélange de plusieurs éléments. Le modèle s’appuie sur ce prompt pour comprendre ce que vous attendez et générer une réponse. Plus la demande est claire, précise et contextualisée, plus l’IA a de chances de répondre correctement .

À l’inverse, un prompt flou peut mener à une réponse approximative. C’est d’ailleurs pour cela que désormais, dans ce domaine.

Les paramètres peuvent être considérés comme les boutons internes d’un modèle d’IA. Ce sont des millions, souvent des milliards de petites valeurs numériques qui déterminent comment le modèle réagit à une phrase , la manière dont il fait des liens entre les idées et dont il choisit les mots à produire. Ce sont donc les fondations invisibles qui donnent sa précision et ses capacités à un grand modèle de langage.

Pendant l’entraînement, ces paramètres sont ajustés encore et encore pour que l’IA devienne plus fiable. Plus un modèle possède de paramètres, plus il peut repérer des nuances fines dans le langage… mais plus il coûte cher et il s’avère long à entraîner.

Un token est une petite unité de texte que l’IA utilise pour lire et produire du langage. Ce n’est pas toujours un mot entier : ça peut être un morceau de mot, une syllabe, un signe de ponctuation ou même un espace.

Car les LLM ne voient pas un texte comme nous ; ils le découpent en tokens pour pouvoir le traiter plus facilement . Plus une phrase contient de tokens, plus elle coûte cher à analyser et à générer. Les modèles ont aussi une limite, appelée fenêtre de contexte : au-delà d’un certain nombre de tokens, ils oublient le début de la conversation.

Un modèle multimodal est une IA capable de comprendre et de combiner plusieurs types de données : du texte, des images, de l’audio, parfois même de la vidéo . Là où un modèle classique ne fait que lire ou écrire, un modèle multimodal peut analyser une photo, répondre à une question dessus, puis générer un texte ou une image en retour.

Cette capacité le rapproche un peu plus de la façon dont nous percevons le monde, en reliant différentes formes d’informations. C’est ce qui permet, par exemple, de demander à l’IA d’expliquer une image, de décrire un graphique ou de transformer une photo en histoire.

Le fine-tuning consiste à reprendre un modèle d’IA déjà entraîné et à le spécialiser sur un besoin précis. Au lieu de repartir de zéro, on lui montre un nombre limité d’exemples ciblés : des conversations de service client, des documents juridiques, des notices techniques, etc. Le modèle ajuste alors légèrement ses paramètres pour mieux répondre à ce cas d’usage.

C’est comme prendre quelqu’un de déjà cultivé et lui donner une formation express dans un domaine particulier. Le fine-tuning permet d’obtenir une IA plus précise, plus fiable et mieux adaptée à une entreprise ou à une tâche , sans le coût gigantesque d’un entraînement complet.

Les hallucinations désignent les moments où . Elle produit une réponse qui sonne vrai, mais qui est en réalité fausse, imprécise ou complètement imaginée.

Ce phénomène apparaît parce que le modèle ne cherche pas la vérité : il prédit simplement les mots qui ont le plus de chances d’arriver ensemble. Résultat, il peut fabriquer des dates, des citations, des faits historiques ou même des personnes qui n’existent pas.

C’est l’un des plus grands défauts des LLM actuels, et la raison pour laquelle il faut toujours vérifier ce que l’IA écrit , surtout pour des données sensibles, techniques ou factuelles.

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D’après Presse-citron.