Les grands modèles de langage (GML)

Que sont les grands modèles de langage (GML) ? #

Les grands modèles de langage, également connus sous le sigle GML, sont une catégorie de modèles d'apprentissage profond entraînés sur de vastes quantités de données textuelles — livres, sites web, articles académiques et bien plus encore — capables de comprendre, de générer et de raisonner en langage naturel à grande échelle. Fondés sur une architecture de réseau de neurones appelée transformeur, les GML apprennent les régularités statistiques et les relations entre mots et expressions, ce qui leur permet d'accomplir un large éventail de tâches linguistiques : répondre à des questions, résumer des documents, rédiger du contenu ou encore écrire du code. Contrairement aux logiciels traditionnels qui suivent des règles rigides et préprogrammées, un GML améliore ses performances grâce à l'exposition aux données, ce qui lui permet de gérer les nuances, le contexte et l'ambiguïté inhérents au langage humain. Parmi les exemples les plus connus de GML figurent GPT-4 d'OpenAI, Gemini de Google, Llama de Meta et Claude d'Anthropic.

Comment fonctionnent les grands modèles de langage ? #

Les GML fonctionnent en traitant le texte sous forme de séquences d'unités plus petites appelées jetons (mots, sous-mots ou caractères) et en apprenant les relations statistiques qui les unissent. Lors de l'entraînement, le modèle fait transiter ces jetons à travers un réseau transformeur doté d'un mécanisme d'auto-attention, qui lui permet de pondérer la pertinence de chaque mot par rapport à tous les autres mots d'une séquence, capturant ainsi le contexte et le sens sur de longues distances. Grâce à des milliards d'exemples d'entraînement, le modèle ajuste ses paramètres internes pour améliorer ses prédictions. Une fois entraîné, un GML génère des réponses par un processus appelé inférence : à partir d'une invite, il prédit le jeton suivant le plus probable, un à un, jusqu'à former une réponse complète. Le modèle ne récupère pas de réponses préenregistrées ; il construit ses réponses à partir des régularités apprises pendant l'entraînement.

Comment les GML sont-ils entraînés ? #

L'entraînement d'un GML se déroule en trois grandes phases. La première est le préentraînement, au cours duquel le modèle est exposé à de vastes ensembles de données textuelles et acquiert des régularités linguistiques générales — grammaire, faits, contexte et raisonnement — par apprentissage auto-supervisé, sans nécessiter de données étiquetées manuellement. La deuxième phase est l'affinage, où le modèle préentraîné est soumis à un entraînement supplémentaire sur un ensemble de données plus restreint, propre à une tâche ou à un domaine, afin d'améliorer ses performances pour des applications spécifiques, comme la réponse à des questions juridiques ou le traitement de documents d'assurance. La troisième phase est l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) : des évaluateurs humains classent les réponses du modèle, et ces préférences sont utilisées pour affiner davantage son comportement, en améliorant sa précision, son utilité et sa sécurité. Ensemble, ces trois phases transforment un modèle de langage généraliste en un système fiable et opérationnel.

Applications des GML en assurance et en gestion de patrimoine #

Les GML sont de plus en plus adoptés dans les secteurs de l'assurance et de la gestion de patrimoine pour automatiser des tâches linguistiques complexes, améliorer l'efficacité opérationnelle et enrichir l'expérience client. Parmi les principales applications :

• Aide à la souscription : Les GML peuvent analyser les données des demandeurs, les dossiers médicaux et la documentation sur les risques afin d'aider les souscripteurs à évaluer les profils de risque de manière plus rapide et plus cohérente.
• Traitement des réclamations : Les GML peuvent extraire et interpréter les informations contenues dans les déclarations de sinistre, les rapports de perte et les pièces justificatives, accélérant ainsi le règlement et réduisant le temps de révision manuelle.
• Analyse des documents de police : Les GML peuvent lire et résumer de longs contrats d'assurance, en signalant les clauses clés, les exclusions de garantie et les lacunes de couverture, tant pour les assureurs que pour les assurés.
• Détection de la fraude : Les GML peuvent identifier des schémas suspects dans les récits de sinistres et les communications susceptibles d'indiquer une activité frauduleuse, en complément des systèmes de détection traditionnels fondés sur des règles.
• Conformité réglementaire : Les GML peuvent surveiller les documents internes et les communications au regard des exigences réglementaires en constante évolution, aidant les assureurs à maintenir leur conformité dans plusieurs territoires.
• Automatisation du service client : Les GML alimentent des robots conversationnels intelligents et des agents virtuels capables de traiter les demandes des assurés, de gérer les requêtes et d'escalader les problèmes complexes, à grande échelle et en tout temps.
• Intégration des clients : En gestion de patrimoine, les GML peuvent simplifier le processus d'intégration en extrayant et en validant les informations contenues dans les pièces d'identité, les relevés financiers et les formulaires de connaissance du client (CDC).
• Résumé de documents financiers : Les GML peuvent condenser les rapports de portefeuille, les synthèses de résultats et les analyses de marché en notes concises, permettant aux conseillers de se concentrer sur la stratégie client plutôt que sur la révision de documents.
• Outils de productivité pour les conseillers : Les GML peuvent rédiger des communications personnalisées à l'intention des clients, générer des comptes rendus de réunion et mettre en évidence des informations pertinentes tirées de l'historique client, libérant ainsi les conseillers pour qu'ils consacrent davantage de temps aux interactions à forte valeur ajoutée.

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Les GML et l'IA générative sont étroitement liés, mais ne désignent pas la même chose. L'IA générative est la catégorie générale qui regroupe tout système d'IA capable de créer du nouveau contenu — texte, images, audio, vidéo ou code. Les GML en sont un sous-ensemble spécifique, exclusivement centré sur la compréhension et la génération du langage humain. Autrement dit, tout GML est une forme d'IA générative, mais toute IA générative n'est pas un GML. Un générateur d'images comme DALL-E, par exemple, relève de l'IA générative sans être un grand modèle de langage.

Apprentissage profond et grands modèles de langage (GML) #

L'apprentissage profond est la technologie fondatrice sur laquelle reposent les GML. L'apprentissage profond désigne une vaste famille de techniques d'apprentissage automatique qui utilisent des réseaux de neurones multicouches pour apprendre des régularités complexes à partir de grandes quantités de données, dans des domaines aussi variés que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, les systèmes de recommandation et bien d'autres. Les GML constituent une application spécifique de l'apprentissage profond, s'appuyant précisément sur une architecture appelée transformeur, et sont entièrement dédiés à la compréhension et à la génération du langage. L'apprentissage profond peut être considéré comme la discipline, et les GML comme l'un de ses résultats les plus avancés.