Sens, absurdité et utilité des LLM : méritent-ils ce battage médiatique ?

Nous avons probablement atteint le point culminant du battage médiatique autour de l’IA : d’un côté, l’IA suscite l’enthousiasme, de l’autre, elle commence déjà à créer la désillusion. On parle aussi de plus en plus d’une bulle sur le marché des grands acteurs technologiques. Mais quelle est réellement l’utilité des LLM à l’heure actuelle ? Pouvons-nous encore espérer de nombreuses améliorations ? Et qu’en est-il des hallucinations ?

Vous avez probablement déjà vécu cette situation : vous discutez avec ChatGPT ou un autre robot conversationnel « intelligent » et celui-ci produit sans détour une affirmation que vous savez fausse. Ou vous êtes développeur et votre assistant de codage fonctionne plutôt bien, jusqu’à ce que vous en demandiez plus, mais la nouvelle fonctionnalité ajoutée à votre programme est loin d’être à la hauteur. Et ce ne sont là que vos propres expériences, modestes. En effet, les expériences relatées par les autres ou celles relayées dans la presse ou sur les réseaux sociaux sont sans doute bien plus extrêmes : d’un côté, des cris de joie à l’idée que l’IA amorce une nouvelle révolution industrielle et des messages alarmistes selon lesquels elle entraînera des pertes d’emploi, de l’autre, des articles qui disent que les projets d’IA ne cessent d’échouer et des récits sur les hallucinations ridicules, voire dangereuses que ne cessent de produire les robots conversationnels basés sur l’IA. Que faut-il dès lors en penser ?

Pour une meilleure compréhension, un bref intermède, pas trop technique, sur ce que sont les LLM (je vous prie de m’excuser de rester volontairement vague à ce sujet : pour une meilleure explication, je vous recommande les articles de blog de mes collègues) : les modèles de langage d’IA prédisent ce que doit être le prochain morceau de texte, en se basant sur des probabilités. Ils ont été entraînés sur une telle quantité de texte que les phrases aléatoires qu’ils produisent sont de grande qualité et semblent parfaitement cohérentes (et le sont souvent). Ils ne réfléchissent donc pas comme un être humain : leur fonctionnement est très “basé sur le texte”. Il s’agit davantage de trouver et de répéter des modèles que de faire preuve d’une véritable compréhension ; l’intelligence qui s’en dégage est un phénomène émergent. Le nom le plus cocasse que j’ai entendu jusqu’à présent est “perroquet stochastique“.

Selon Gartner, nous avons déjà dépassé le pic des attentes déraisonnables et nous sommes désormais dans la phase de désillusion. D’autres journalistes parlent d’un effet de mode ou d’une bulle.
Des milliards sont investis dans de nouveaux centres de données pour alimenter la machine IA, parfois même avec de nouvelles centrales électriques, alors que la rentabilité est encore loin d’être atteinte. S’agit-il réellement d’une bulle ? Tout dépend de votre définition d’une bulle… En tout cas, cela ressemble à un pari énorme, parfois géostratégique, sur la prochaine technologie qui pourrait changer et améliorer radicalement le monde, voire le conquérir, voire le détruire… Tandis que j’écris ces lignes, certains n’hésitent pas à affirmer que la bulle est sur le point d’éclater, avec comme principaux arguments les investissements circulaires d’un certain nombre de grandes entreprises dans leurs capacités respectives et l’ouverture de ChatGPT au contenu érotique, une décision qui semble davantage refléter une pression sur les flux de trésorerie qu’une ouverture d’esprit.

Un autre problème réside dans le fait qu’actuellement, les investissements dans les LLM freinent également le développement d’un certain nombre d’autres technologies d’IA très utiles (mais lorsque la tempête se sera calmée, les centres de données pourraient bien s’avérer utiles pour ces dernières). Certains pensent d’ailleurs que pour obtenir une véritable intelligence, nous devrons développer une autre technologie d’IA (même si, au final, celle-ci utilisera toute la puissance de calcul que nous déployons actuellement ), et que les LLM atteignent peu à peu leurs limites, avec des améliorations incrémentielles de plus en plus faibles (et des résultats de tests gonflés). Malgré la leçon amère que davantage de données et de puissance de calcul ont permis les plus grands progrès, des voix s’élèvent maintenant pour dire qu’on ne pourra pas construire une Intelligence Artificielle Générale (AGI) avec les LLM ; il faudra se tourner vers de nouvelles recherches. Et entre-temps, on peut aussi démontrer que les hallucinations en font tout simplement partie et qu’elles ne disparaîtront probablement jamais complètement : les mauvaises herbes ne disparaissent jamais.

Mais dans un jardin envahi par les mauvaises herbes, de belles plantations sont tout de même possibles, moyennant quelques efforts. Et dans un tel jardin, les LLM ont bel et bien leur utilité : lorsqu’une tâche concerne principalement le texte et le langage, ils sont par exemple très performants (pensez au résumé, à la traduction, à la création, à la construction de raisonnements très simples…). Et même pour la programmation (qui est une sorte de manipulation d’un langage spécifique), nous constatons l’enthousiasme de nombreux développeurs qui ont vu leur productivité augmenter (mais la sécurité demeure un point d’attention !). En tant qu’assistant intelligent général, les LLM peuvent également jouer un rôle, à condition que l’utilisateur soit suffisamment informé sur un sujet et ait l’esprit critique. Et peut-être doivent-ils simplement continuer à évoluer pour devenir le meilleur outil pour une certaine niche de tâches.

J’ai moi-même une histoire nuancée à raconter : dans mon précédent article de blog, j’ai évoqué quelques petits succès avec le vibe coding, ainsi que les limites de l’IA lorsque les tâches deviennent plus importantes ou plus complexes. Je constate la même chose dans le travail que j’ai effectué depuis : l’analyse et la traduction de code hérité à l’aide de ces modèles de langage. Là aussi, le succès est mitigé : pas de baguette magique, difficile voire impossible à automatiser, mais tout de même un gain de temps visible dans la compréhension des codes de taille moyenne et la réécriture des petits morceaux de code de ce type de projets (plus de détails à ce sujet dans un prochain article de blog).

Conclusion

Un LLM n’est qu’une des nombreuses technologies « intelligentes » disponibles actuellement, même s’il s’agit de la plus accessible et la plus visible. C’est peut-être ce qui explique à la fois l’engouement et la controverse qu’elle suscite.

Les LLM sont-ils utiles ? J’oserais dire que oui. Cependant, compte tenu de l’état actuel de la technologie, il est fondamental de nuancer cette affirmation : mettez un LLM à la disposition d’un expert humain en tant qu’outil puissant ! La véritable valeur ne réside donc pas dans le remplacement, mais dans l’augmentation. Nous verrons si tous les systèmes basés sur des agents changeront la donne au cours de l’année à venir.

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Cette contribution a été soumise par Koen Vanderkimpen, consultant IT chez Smals Research.  Elle a été rédigée en son nom propre et ne prend pas position au nom de Smals.