Que sont les LLM et comment pouvez-vous les appliquer à votre entreprise en utilisant vos propres données ?

L'adoption des grands modèles de langage (LLM) progresse considérablement, portée par des modèles de pointe tels que LLaMA 3 (Meta), Claude 3 (Anthropic), Mixtral (Mistral) et les mises à jour constantes d'OpenAI. Ces technologies transforment la manière dont les organisations abordent le traitement automatique du langage naturel, l'automatisation des tâches et l'analyse des données.

Données du 10 juillet 2025, temps de lecture : 5 minutes. Par : Skyone

L'adoption des grands modèles de langage (LLM) progresse considérablement, grâce à des modèles de pointe tels que LLaMA 3 (Meta) , Claude 3 (Anthropic) , Mixtral (Mistral) et aux mises à jour constantes d' OpenAI . Ces technologies transforment la manière dont les organisations abordent le traitement automatique du langage naturel, l'automatisation des tâches et l'analyse des données.

Parallèlement, on observe un intérêt croissant pour les (LLM) privés , qui visent à garantir la confidentialité, la conformité et le contrôle des données utilisées dans ces modèles. Cet article explique ce que sont les LLM, leurs applications en entreprise et comment des solutions telles que Skyone Studio permettent une utilisation sécurisée et stratégique de ces technologies.

Que sont les LLM (Large Language Models) ?

Les LLM sont des modèles d'IA entraînés sur d'immenses volumes de texte. À partir de cette base, ils apprennent à identifier des schémas dans le langage humain et à générer du contenu cohérent, à répondre à des questions, à résumer, à traduire et même à programmer.

Base technique : les modèles linguistiques fonctionnent à partir de tokens , unités minimales de langage représentant des mots ou des parties de mots. Ces modèles reposent sur des architectures telles que Transformer , à l’origine d’avancées significatives dans les capacités de compréhension contextuelle.

Un paragraphe typique consomme environ 100 jetons ; un article de 1 500 mots, environ 2 000 jetons.

La performance d'un LLM dépend de facteurs tels que :

Volume et diversité du corpus de formation
Capacité de paramétrage (nombre de paramètres )
Efficacité de l'inférence (temps et coût pour générer des réponses)
Techniques de réglage fin et d'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (
RLHF

Pourquoi les LLM sont-ils sous les projecteurs ?

Ces dernières années, nous avons constaté la convergence de trois tendances qui stimulent les LLM :

Progrès technologiques des modèles fondamentaux :
L’ouverture de modèles comme LLaMA, Falcon, Mistral et Gemini a permis leur personnalisation et leur utilisation dans des environnements privés. Parallèlement, des modèles fermés comme GPT-4 et Claude ont évolué en matière de raisonnement, de mémoire et de sécurité.
Croissance de l'IA générative dans les entreprises :
les entreprises adoptent les LLM pour l'automatisation du service client, les copilotes de vente, l'analyse de documents, la génération de contenu et le support technique.
Les préoccupations relatives à la confidentialité et à la souveraineté des données
entraînent l'émergence de LLM privés , mis en œuvre localement ou dans des environnements cloud contrôlés, garantissant que les données sensibles de l'entreprise ne soient pas exposées dans des modèles publics.

Les LLM privés et leurs défis

Les LLM privés permettent aux entreprises d'exploiter les capacités des modèles génératifs avec leurs données internes tout en préservant la confidentialité. Cependant, leur adoption requiert :

Organisation et structuration des données (dans les lacs de données, les entrepôts de données ou les data warehouses)
Niveaux de sécurité et contrôle d'accès
Infrastructure d'intégration avec les systèmes existants
Capacité à contrôler et à auditer les résultats générés

Il s'agit d'un écosystème qui va au-delà du modèle lui-même ; il nécessite une base de données solide, l'interopérabilité entre les systèmes et l'intégration aux opérations.

Comment implémenter des LLM de manière sûre et évolutive : l’étude de cas de Skyone Studio

Skyone Studio est un produit complet qui permet l'application d'agents d'IA d'entreprise basés sur une architecture robuste, sécurisée et intégrée.

Composants principaux :

iPaaS (Integration Platform as a Service) : permet l'intégration de plus de 400 systèmes et API avec une utilisation minimale de code, créant des flux de travail automatisés pour connecter les CRM, les ERP, les plateformes existantes et les systèmes cloud.
Lakehouse : une structure de données moderne qui combine l’évolutivité des lacs de données avec la fiabilité des entrepôts de données, conçue pour prendre en charge l’analyse avancée et l’inférence LLM.
Agents IA : création de plusieurs agents intelligents avec prise en charge des LLM, de l’inférence en temps réel et de l’intégration avec des canaux tels que WhatsApp, Google Chat et des tableaux de bord interactifs.

capacité de l'agent IA de Skyone Studio à automatiser les intégrations repose directement sur les LLM (Language Language Models). Le LLM est le moteur qui permet à Studio de comprendre les besoins d'intégration, de traduire les requêtes en langage naturel et d'exécuter les actions nécessaires pour connecter les systèmes. L'approche « sans code » de Studio est précisément renforcée par cette intelligence : le modèle comprend les actions à entreprendre et automatise le processus de manière contextuelle et sécurisée.

Publication et conversation des données : génération d’informations et de visualisations activables par des commandes naturelles dans des interfaces conversationnelles.

Cas d'utilisation :

Des entreprises comme Panasonic et Pague Menos utilisent Skyone Studio pour réduire leurs coûts opérationnels, accélérer la prise de décision et automatiser les processus à grand volume.
Un exemple de cet impact : une réduction de 40 % du temps de traitement des données , grâce à une structuration appropriée de la base d’informations pour une utilisation dans l’IA générative.

Conclusion

Les modèles linguistiques sont sans aucun doute l'un des principaux moteurs de la transformation numérique actuelle. Mais pour que leur utilisation en entreprise soit couronnée de succès, il ne suffit pas d'adopter un modèle linguistique : il est nécessaire de construire un écosystème de données, d'intégration et de gouvernance .

Des solutions comme Skyone Studio fournissent cette base : intégration de systèmes, lac de données, automatisation intelligente et prise en charge complète de la création d'agents basés sur LLM.

Les entreprises qui structurent cet environnement dès maintenant seront prêtes à mener la prochaine génération d'intelligence artificielle dans le monde des affaires.