20/03/2025
Intelligence artificielle (IA) et les grands modèles de langage (LLM) sont deux termes souvent confondus ou utilisés indistinctement par les médias.
Mais quelles sont leurs différences et leurs applications? Existe il des versions Open source comme alternatives au services privés LLM?
Intelligence artificielle et grands modèles de langage
L’intelligence artificielle est un vaste domaine qui englobe toutes les technologies permettant aux machines de réaliser des tâches habituellement réservées à l’intelligence humaine : reconnaissance d’images, prise de décision autonome, prédiction, ou encore apprentissage adaptatif. Les IA sont omniprésentes dans notre quotidien : recommandation de contenus, systèmes de navigation, reconnaissance faciale, etc.
Les grands modèles de langage, eux, sont une catégorie spécifique au sein de l'IA. Ils utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour comprendre, générer et interagir en langage humain. Ces modèles, comme GPT d'OpenAI, Gemini de Google ou Copilot de Microsoft se basent sur de vastes quantités de données textuelles pour produire du texte cohérent, répondre à des questions, traduire des langues, voire rédiger du code informatique.
En résumé, l'IA est un terme général couvrant toutes les applications où des machines imitent l’intelligence humaine, tandis que les LLM sont spécialisés dans la compréhension et la génération de texte en langage naturel.
Applications des LLM et leur impact
Les LLM ont révolutionné plusieurs secteurs, cependant, ces modèles propriétaires, souvent développés par de grandes entreprises, posent des défis éthiques, notamment en matière de confidentialité, de transparence et d'accessibilité.
Alternatives open source : vers une IA plus responsable
Heureusement, de nombreuses alternatives open source aux modèles propriétaires émergent, proposant des solutions plus transparentes, éthiques et accessibles à tous comme Mistral AI un modèle européen open source misant sur la transparence, la décentralisation, et adapté pour une utilisation responsable et respectueuse de la vie privée.
Avantages de ces alternatives :
Transparence : code ouvert, auditable par tous, garantissant la confiance et limitant les biais potentiels.
Accessibilité économique : réduction des coûts liés aux licences et à l’utilisation, démocratisant l’accès à l’IA pour les petites entreprises, les organisations publiques et les associations.
Contrôle des données personnelles : meilleure maîtrise des données et respect accru de la confidentialité, essentielle pour des applications sensibles comme la santé ou l’éducation.
Cas d’utilisation potentiels des alternatives open source
Les modèles open source sont particulièrement adaptés à des contextes sensibles, où la transparence, la sécurité des données et la souveraineté numérique sont primordiales :
Administration publique et gouvernance numérique : faciliter des interactions fluides avec les citoyens tout en protégeant leurs données personnelles.
Éducation inclusive : développer des solutions éducatives adaptatives accessibles gratuitement, réduisant ainsi les fractures numériques.
Santé numérique : permettre une utilisation sécurisée de l’IA dans le respect strict des normes éthiques et de confidentialité des données médicales.
En adoptant ces solutions open source et socialement responsables, nous faisons un pas décisif vers une IA plus équitable, inclusive et respectueuse des droits fondamentaux de chacun.
Choisir l'open source, c'est œuvrer activement pour un avenir technologique plus transparent, accessible et humain.