Comment construire, en tant qu’entreprise, son propre LLM parfaitement adapté à vos processus et à votre contexte ?
De plus en plus d’entreprises souhaitent expérimenter leur propre large language model (LLM). Un tel modèle peut analyser des documents internes, soutenir les collaborateurs dans leurs questions ou aider les clients via des interfaces de chat. L’attrait est évident : un système d’IA spécifiquement adapté à votre entreprise, permettant à vos données de rester locales.
Pourtant, construire un LLM n’est pas si simple. Derrière un modèle tel que ChatGPT ou Gemini se cache un processus de développement de plusieurs mois composé de plusieurs phases. Ce processus commence par la collecte de données, suivie de l’entraînement, du fine-tuning et enfin du déploiement.
Chaque phase nécessite une technologie, une expertise et une infrastructure différentes. Les entreprises doivent également réfléchir à la qualité des données, à la confidentialité et à l’intégration pratique de l’IA dans leurs flux de travail quotidiens. Quiconque souhaite construire son propre LLM doit donc être à la fois techniquement préparé et disposer d’un plan d’approche structuré.
Collecte de données : la connaissance de l’IA
Les données constituent toujours la base de tout modèle d’IA. Les Large Language Models apprennent à comprendre le langage après d’innombrables entraînements. Ils analysent des quantités gigantesques de textes et y reconnaissent des schémas. Plus le jeu de données est vaste et pertinent, mieux le modèle peut interpréter ce contexte.
Pour des modèles tels que GPT-5, les développeurs utilisent souvent des milliards de documents provenant d’Internet. Pensez aux sites web, aux livres, au code, aux wikis et aux articles scientifiques. Ces énormes jeux de données permettent au modèle de disposer d’un large champ de connaissances.
Les entreprises qui développent leur propre LLM combinent souvent des données publiques avec des données internes. Ces données internes peuvent, par exemple, consister en de la documentation technique, des tickets de support, des informations sur les produits ou une terminologie spécifique. Pour les entreprises, la qualité de ces données est primordiale. Des jeux de données erronés peuvent amener le modèle à fournir des résultats incorrects. C’est pourquoi il est important de « nettoyer », structurer et filtrer vos données avant qu’elles ne soient utilisées pour l’entraînement.
Entraînement : apprendre au modèle à prédire
La phase d’entraînement suit la collecte de données. Durant cette étape, un réseau neuronal apprend à reconnaître des schémas dans le texte. En réalité, le modèle essaie à chaque fois de prédire quel mot est le plus susceptible de suivre dans une phrase.
En répétant cette reconnaissance de schémas des milliards de fois, le modèle apprend la grammaire, le contexte et à établir des liens. C’est aussi la raison pour laquelle les LLM sont si performants pour générer du texte cohérent ou répondre à des questions.
L’entraînement d’un grand modèle linguistique nécessite toutefois une puissance de calcul énorme. La plupart des LLM modernes sont entraînés sur des centaines de GPU qui effectuent des calculs pendant des semaines ou des mois d’affilée. Pour de nombreuses entreprises, l’entraînement complet d’un nouveau modèle n’est pas financièrement réalisable. Les coûts de matériel et d’énergie s’élèvent rapidement à des millions d’euros. C’est pourquoi les entreprises choisissent souvent des plateformes comme Hugging Face, où une base open-source existante peut être adaptée davantage.
Fine-tuning : rendre le modèle plus intelligent
Un modèle linguistique généraliste peut répondre à de nombreuses questions, mais manque souvent de connaissances spécifiques à l’entreprise. C’est pourquoi l’introduction des données est généralement suivie d’une phase de fine-tuning. À cette occasion, le modèle est entraîné davantage sur un jeu de données plus restreint et plus ciblé. Ainsi, le modèle apprend à mieux gérer les termes, les processus et le contexte typiques de cette entreprise.
Il existe différentes techniques pour affiner les modèles. Lors du supervised fine-tuning, les développeurs entraînent le modèle avec des exemples de réponses correctes. D’autres méthodes utilisent le feedback humain pour permettre au modèle de mieux réagir aux questions complexes. De nombreuses entreprises utilisent également la génération augmentée par récupération (RAG). Dans ce cas, le modèle reste relativement petit, mais extrait automatiquement des documents pertinents d’une base de données lors d’une question. Cela rend le système plus précis et réduit le risque d’hallucinations.
Déploiement : intégrer l’IA dans les applications
Lorsqu’un modèle est entraîné et affiné, il doit encore être rendu utilisable. Cette étape s’appelle le déploiement. C’est là que le modèle d’IA est intégré dans des applications ou des processus d’entreprise.
Cela peut se faire, par exemple, via un chatbot ou une API que d’autres logiciels peuvent utiliser. Le modèle devient alors une partie intégrante des flux de travail et des systèmes existants. Durant cette phase, vous devez tenir compte de certains facteurs. L’évolutivité et la sécurité sont, par exemple, cruciales lorsqu’un système d’IA est utilisé par de nombreux utilisateurs simultanément.
Le suivi reste également important. Les résultats des systèmes d’IA doivent être évalués en termes de qualité et de fiabilité. Les entreprises veulent éviter qu’un modèle ne donne des informations erronées ou des réponses inappropriées.
De quoi avez-vous besoin pour construire un LLM ?
Développer son propre LLM demande plus que de simples logiciels. En pratique, il y a trois facteurs importants : le matériel, les données et l’expertise.
Matériel
L’entraînement de l’IA nécessite un matériel performant et puissant. Les GPU y jouent un rôle central car ils peuvent effectuer de grandes quantités de calculs parallèles. Les modèles un peu plus petits se contentent déjà de stations de travail puissantes. Celles-ci combinent plusieurs GPU avec beaucoup de RAM et un stockage rapide, permettant aux développeurs de tester des modèles localement.
Données
Outre le matériel, les données restent le facteur le plus important. Les entreprises doivent disposer de jeux de données qualitatifs et pertinents pour leur application. Cela signifie également que les entreprises doivent investir dans la gouvernance. Les informations confidentielles de l’entreprise doivent rester protégées et les données doivent être bien gérées pour éviter les erreurs ou les biais dans le modèle.
Expertise
La construction de systèmes d’IA nécessite différents types d’expertise. Les ingénieurs en machine learning développent les modèles, tandis que les ingénieurs de données préparent et gèrent les jeux de données. Les développeurs de logiciels et les experts du domaine jouent également un rôle. Particulièrement dans des secteurs tels que la santé ou le secteur bancaire, le contrôle humain est essentiel pour garantir que les systèmes d’IA fournissent des informations correctes.
Rendre le développement de l’IA plus accessible
En raison de l’ampleur du développement de l’IA, les entreprises technologiques cherchent des moyens de rendre le processus plus accessible aux entreprises. De nouvelles plateformes tentent de rassembler les différentes étapes du développement de modèles dans un seul environnement.
Un exemple en est HP AI Studio. Cette plateforme offre aux développeurs des outils pour entraîner des modèles d’IA, gérer des expériences et mettre les modèles en production plus rapidement. Grâce à ce type de plateformes, les équipes ont moins d’infrastructures à gérer elles-mêmes. Les développeurs peuvent se concentrer davantage sur les modèles et les applications, tandis que l’environnement technique est largement automatisé.
Charges de travail d’IA sur des stations de travail puissantes
Outre les logiciels, le matériel joue également un rôle important dans le développement de l’IA. De nombreux développeurs testent et construisent d’abord des modèles localement avant de les passer à une infrastructure plus large. HP positionne ses stations de travail Z comme des systèmes destinés aux charges de travail lourdes telles que l’analyse de données, le rendu 3D et l’entraînement de l’IA. Ces stations de travail peuvent être équipées de GPU puissants et de quantités de mémoire extrêmement importantes. Pour les développeurs, cela signifie qu’ils peuvent mener des expériences localement sans dépendre immédiatement d’une infrastructure cloud. Cela peut non seulement réduire les coûts, mais aussi offrir des avantages en matière de confidentialité des données.