En 2025, OpenAI annonçait environ 700 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires pour ChatGPT. Et encore, ce chiffre ne prend pas en compte les centaines de millions d’utilisateurs d’outils concurrents tels que Google Gemini, Microsoft Copilot ou Claude d’Anthropic. Tous reposent sur une même catégorie de modèles d’IA appelée les grands modèles de langage (LLM).
Un grand modèle de langage est un système de deep learning entraîné sur d’immenses volumes de texte afin de comprendre et de générer le langage naturel. Mais ses implications vont bien au-delà de cette simple définition. Dans ce guide, nous expliquons ce que sont les LLM, comment ils fonctionnent, leurs principaux cas d’usage et pourquoi ils jouent un rôle clé dans le développement de l’IA à grande échelle.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un grand modèle de langage (LLM) est un type d’intelligence artificielle fondé sur des réseaux de neurones et entraîné sur des milliards de mots issus de corpus textuels Un LLM est conçu pour comprendre, prédire et générer du langage humain.
Les LLM appartiennent à la catégorie plus large de l’IA générative. Loin de seulement classer ou récupérer des informations, ils peuvent produire toute une variété de nouveaux contenus : réponses, synthèses, code, traductions et bien plus encore.
Les LLM sont des modèles de fondation, c’est-à-dire qu’ils sont préentraînés sur des données massives à usage général avant d’être adaptés à des tâches spécifiques, sans qu’il soit nécessaire de repartir de zéro.
Ce qui distingue les LLM des approches d’IA précédentes réside dans l’ampleur des données utilisées pour leur entraînement ainsi que dans la sophistication de leur architecture. Là où les systèmes plus anciens reposaient sur des règles prédéfinies ou sur des jeux de données conçus pour des tâches spécifiques, les LLM apprennent des schémas statistiques à partir de vastes ensembles de données linguistiques. Ils sont ainsi capables de généraliser leurs connaissances à un large éventail de tâches sans formation supplémentaire.
Les LLM ont de nombreuses applications en cybersécurité. Par exemple, Rubrik Security Cloud intègre l’intelligence basée sur les LLM pour aider les équipes de sécurité à interpréter des données non structurées, à identifier les anomalies et à accélérer la réponse à incident dans des environnements d’entreprise complexes.
Comment fonctionnent les LLM ?
Les LLM reposent sur le Transformer, une architecture de réseau de neurones introduite par les chercheurs de Google en 2017. Ces Transformers analysent le texte en le décomposant en tokens, de petites unités composées de mots ou de caractères, puis apprennent les relations statistiques entre ces tokens à partir de vastes jeux de données d’entraînement.
Le processus d’entraînement se déroule en deux grandes étapes :
Préentraînement : le modèle analyse des milliards de documents (livres, sites web, code, articles scientifiques, etc.) et apprend à prédire le token suivant d’une séquence. Cette phase est particulièrement gourmande en ressources de calcul et nécessite des infrastructures spécialisées fonctionnant pendant plusieurs semaines, voire plusieurs mois.
Ajustement (fine-tuning) : une fois préentraîné, le modèle est adapté à un jeu de données plus ciblé, correspondant à une tâche ou à un ensemble de comportements spécifiques. C’est ainsi qu’un LLM à usage général peut devenir un assistant de support client, un outil de développement ou une aide à l’analyse en cybersécurité.
Phase | Objectif | Données utilisées | Durée |
|---|---|---|---|
Préentraînement | Apprendre les modèles généraux du langage | Milliards de documents | De plusieurs semaines à plusieurs mois |
Ajustement (fine-tuning) | S’adapter à des tâches ou comportements spécifiques | De quelques milliers à plusieurs millions d’exemples | De quelques heures à quelques jours |
Selon le Stanford Human-Centered AI Institute, les plus grands LLM comptent désormais des centaines de milliards de paramètres, c’est-à-dire les poids numériques qui encodent les connaissances acquises par le modèle. Les techniques de deep learning permettent à ces paramètres de capturer des régularités complexes du langage que les approches antérieures du machine learning ne parvenaient pas à modéliser.
Cas d’usage courants des LLM
Les LLM ont largement dépassé le cadre des laboratoires de recherche. Ils sont aujourd’hui au cœur d’un large éventail d’outils dans de nombreux secteurs :
Génération de texte : assistants de rédaction, outils de synthèse et de création de contenu (ChatGPT, Claude, Gemini)
Complétion de code : outils d’aide au développement qui suggèrent et complètent le code en temps réel (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer)
Support client : chatbots et agents d’IA capables de traiter les demandes de support de niveau 1 sans intervention humaine
Traduction et correction linguistique : traduction et correction en temps réel dans des dizaines de langues
Classification et étiquetage (tagging) des données : classification et étiquetage automatisés des données non structurées à l’échelle de l’entreprise
Dans le domaine de la cybersécurité, les LLM sont de plus en plus intégrés aux plateformes de threat monitoring afin d’analyser les données de journalisation, d’identifier les signaux de risque dans les documents non structurés et de générer des synthèses d’incidents en langage naturel pour les équipes SecOps, réduisant ainsi le temps consacré au triage manuel.
Pourquoi les LLM jouent-ils un rôle clé dans l’écosystème de l’IA ?
Les LLM ont profondément transformé les capacités de l’intelligence artificielle en matière de traitement du langage naturel. Avant leur apparition, les technologies de traitement automatique des langues reposaient principalement sur des approches fondées sur des règles ou des modèles statistiques. Elles étaient capables d’analyser le sentiment d’un texte ou d’en extraire des entités nommées, mais ne pouvaient ni générer des réponses détaillées et cohérentes ni raisonner sur une grande diversité de sujets.
Aujourd’hui, les LLM accélèrent l’adoption de l’IA dans les entreprises, les applications SaaS et les environnements de cybersécurité. Leur capacité à interpréter des données non structurées, qu’il s’agisse d’e-mails, de contrats, de données de journalisation ou de tickets de support, à grande échelle ouvre la voie à de nouveaux niveaux d’automatisation et d’analyse auparavant inaccessibles.
Dans les environnements de sécurité, les LLM permettent d’étendre les approches Zero Trust aux données non structurées en identifiant les signaux de risque présents dans les documents et les communications que les systèmes traditionnels fondés sur des règles sont incapables d’analyser. Les capacités de protection des données non structurées de Rubrik s’appuient sur l’analyse pilotée par l’IA pour identifier, classer et protéger les données sensibles, quel que soit leur format. Cette capacité est devenue indispensable face à l’explosion des volumes de données et à l’élargissement de la surface d’attaque.
Selon le rapport The State of AI 2024 du cabinet McKinsey, l’adoption de l’IA générative dans les entreprises a doublé d’une année sur l’autre. Les grands modèles de langage y sont identifiés comme le principal moteur des nouveaux cas d’usage d’automatisation.
Les grands modèles de langage ne sont plus une simple curiosité de laboratoire. Ils constituent désormais l’infrastructure sur laquelle repose une nouvelle génération d’outils pilotés par IA qui transforment la manière dont les entreprises travaillent, communiquent et protègent leurs données. Comprendre ce qu’est un LLM, comment il fonctionne et dans quels cas il s’applique constitue un socle de connaissances indispensable pour toute personne appelée à évoluer dans l’univers de l’IA en 2026 et au-delà. Contactez les équipes commerciales de Rubrik pour découvrir comment l’IA et la cybersécurité convergent et ce que cela implique pour votre organisation.