Guide : Comment Bien Choisir un LLM ?

Qu’est-ce qu’un LLM ?

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur un vaste corpus de texte pour comprendre et générer du langage. Selon le fine-tuning et l’interface (API, app web, chatbot…), un LLM peut produire :

• Texte brut : articles, emails, réponses automatiques, dialogues.
• Code et scripts : Python, JavaScript, PHP, SQL, etc.
• Données structurées : tableaux, JSON pour extraction ou génération de données.
• Contenu web : Markdown ou HTML prêt à l’emploi.
• Multimodalité limitée : certains modèles (ex. GPT-4V) peuvent générer des prompts pour images ou audio.

4 critères essentiels pour bien choisir un LLM

Avec la multitude de modèles disponibles (GPT‑5, Claude 3.5, Gemini 2.5, Codex…), le choix du LLM a un impact direct sur la qualité des réponses générées, la vitesse et latence sur votre matériel, la compatibilité avec vos besoins (discussion, code, analyse…), la conformité d’usage et le support.

1. Taille et ressources

Un point crucial à considérer est la taille des modèles. Cette taille est généralement comptabilisée en milliards de paramètres.

Un paramètre de modèle est un nombre que le modèle ajuste pendant son entraînement pour déterminer comment transformer une entrée (texte, code…) en sortie correcte. Par exemple, si un modèle est entraîné sur des données de chat, il apprendra à reconnaître les caractéristiques des chats et à les différencier des autres animaux.

Comment fonctionne un paramètre de modèle ?

Un paramètre est constamment ajusté pendant l’entraînement du modèle :

Le modèle lit une phrase incomplète comme « Le chat est sur le ___ ».

1. Il propose un mot (par exemple « chien ») — souvent faux au début.
2. Il compare sa réponse avec la vraie réponse du dataset (par exemple « canapé »).
3. Si c’est faux, il pénalise les paramètres qui ont mené à cette mauvaise prédiction, et récompense ceux qui allaient dans la bonne direction.
4. Il recommence ce processus des milliards de fois sur des tonnes de phrases.

➡️ Résultat : les paramètres s’ajustent automatiquement pour favoriser les bonnes réponses. C’est littéralement apprendre par essais-erreurs à très grande échelle.

Une preuve que tout est une question de probabilités. L’IA générative ne comprend absolument rien de ce qu’elle dit.

Plus un modèle a de paramètres, plus il peut apprendre et mémoriser de relations complexes dans le texte, ce qui améliore sa précision et la qualité de ses réponses.

Et logiquement, plus un modèle a de paramètres… plus il occupe de place en mémoire et sur le disque, et plus il nécessite de RAM/GPU pour l’exécuter efficacement !

Voici un tableau regroupant les modèles en 3 catégories selon leur nombre de paramètres :

En bref :

• 🐘 Modèles plus gros : plus lents mais précis. Adaptés aux tâches complexes. Ils demandent plus de RAM/GPU.
• ⚡ Modèles plus petits : plus rapides mais moins précis. Adaptés aux tests ou tâches simples.

2. Usage

Tous les modèles ne sont pas entraînés et fine-tunés pour le même usage. Voici les principales catégories :

• Chat / assistant : modèles orientés dialogue
• Code : modèles spécialisés pour le code
• Analyse / extraction : modèles polyvalents pour texte et données
• Etc.

GPT-5 et Claude Sonnet-4.5 sont d’excellents assistants pour des tâches de chat/d’assistant et d’analyse et extraction de données, tandis que Codex et CodeLLaMA sont particulièrement adaptés à des tâches de codage.

Relation entre nombre de paramètres et polyvalence

Plus un modèle a de paramètres, plus il a de capacité à apprendre des patterns complexes et donc à être performant sur un usage global.

3. Conditions d’utilisation

Avant d’adopter un modèle, vérifiez s’il correspond à votre contexte d’usage :

• 💸 Gratuit ou payant : le modèle peut-il être utilisé gratuitement ou nécessite-t-il un abonnement ?
• 🔒 Usage personnel ou commercial : certaines licences (Apache 2.0, MIT, BSD-3, MPL 2.0…) limitent ou encadrent l’usage commercial.
• 📜 Open source ou propriétaire : un modèle open source peut être modifié et hébergé librement ; un modèle propriétaire reste contrôlé par son éditeur.
• 🛡️ Confidentialité : vos données sont-elles stockées ou traitées à distance ? Un modèle open source local garantit une meilleure maîtrise de la confidentialité.

Par exemple, les modèles GPT sont propriétaires et généralement payants (hors versions antérieures comme la 3.5 qui sont gratuites). Les modèles proposés sur Ollama sont open source, ce qui s’avère idéal pour préserver la confidentialité.

Ces notions relèvent aussi de la conformité et de la légalité.

4. Mises à jour et support

Un facteur important à considérer est le support et la communauté associés au modèle.

• Une communauté active et une documentation complète facilitent l’intégration, le dépannage et le fine-tuning.
• Les modèles inactifs ou sans support peuvent poser des problèmes à long terme…

Tableau comparatif des principaux grands modèles

Voici un tableau comparatif des principaux grands modèles disponibles sur le marché.

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