IA - qu’est ce qu’un LLM ?
Les intelligences artificielles génératives qui rédigent des articles, traduisent des langues ou produisent du code en quelques secondes… tout cela repose sur un moteur puissant : les LLM (Large Language Models).
{{cta}}
C’est quoi un LLM ?
Un LLM, ou Large Language Model, est un modèle d’intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer du langage naturel. Grâce à des algorithmes de deep learning, ces systèmes apprennent à partir de milliards de mots (les fameux tokens) issus de gigantesques dataset textuels.
La recette ?
- Un pré-entraînement massif sur des corpus hétérogènes (articles, forums, études, code…).
- Du fine-tuning pour spécialiser le modèle dans un domaine (par exemple la traduction automatique, l’évaluation de textes ou encore l’analyse de documents).
- Une architecture en multiples couches neuronales, optimisées pour améliorer la compréhension et la précision des réponses.
En clair, un LLM, c’est comme une IA qui aurait “lu” des millions de documents et serait capable de rédiger un texte fluide, répondre à des questions ou générer du contenu conversationnel.
C’est la technologie derrière ChatGPT d’OpenAI, LLaMA de Meta, ou encore des systèmes conversationnels utilisés dans des assistants virtuels et chatbots.
À quoi ça sert ?
Les LLM sont polyvalents et trouvent leur place dans de nombreux secteurs :
- Génération de texte : emails, rapports, résumés, scénarios.
- Traduction et traduction automatique : instantanée, avec une fluidité proche de l’humain.
- Assistants virtuels & chatbots conversationnels : relation client, FAQ dynamiques.
- Analyse de texte : extraction d’informations clés, synthèses, compréhension contextuelle.
- Automatisation : accélération de tâches répétitives, support à la décision.
- RAG (Retrieval Augmented Generation) et prompt engineering : améliorer la pertinence et la personnalisation des réponses.
Attention cependant : un LLM peut produire des hallucinations (réponses fausses mais plausibles) et nécessite une gouvernance stricte pour limiter ses coûts et fiabiliser son usage. Telle que la bonne réponse.
LLM vs Machine Learning classique
Un rappel utile :
- Le Machine Learning “classique” apprend à partir de données structurées pour une tâche unique (ex. : reconnaître un objet dans une image).
- Un LLM, lui, est entraîné sur du texte et peut jongler entre plusieurs tâches : rédaction, traduction, interactions conversationnelles, génération de code…
C’est cette capacité à être polyvalent qui fait des LLM un outil puissant.
Et dans la rénovation énergétique ?
La rénovation énergétique reste un sujet complexe qui mêle réalité terrain, expertise du bâti, réglementation qui évolue sans cesse.
L’IA peut amener de l’efficacité et on trouve déjà des LLM pour animer des agents conversationnels pour répondre sur un point de réglementation.
L’exemple concret : kelvin°
Dans le secteur de la rénovation, kelvin° illustre parfaitement cet avènement de l’IA appliquée.
➡ À partir d’une simple adresse, kelvin :
- génère un modèle 3D du logement,
- propose 1 à 3 scénarios de rénovation personnalisés,
- calcule les aides mobilisables (CEE, MPR),
- produit un rapport clair et exploitable immédiatement.
Résultat :
- Les particuliers ont enfin une compréhension claire et chiffrée de leur projet.
- Les pros accélèrent la prise de rendez-vous.
Avec une IA puissante et une approche basée sur la donnée, kelvin° transforme la prospection commerciale dans la rénovation énergétique, fiabilise la précision des estimations et accélère la massification des projets.
👉 Curieux de voir comment kelvin° peut changer votre activité commerciale et simplifier la qualification de vos prospects ? Découvrez les outils kelvin°.
.png)
.png)