L’arrivée de nouveaux modèles d’intelligence artificielle a introduit toute une série de nouveaux termes techniques au sein des entreprises : LLM, GPT, XAI, entre autres. Ces technologies ne sont pas seulement des avancées scientifiques ; elles portent également avec elles d’importantes conséquences juridiques et commerciales. Dans notre rôle de conseillers, nous souhaitons aider nos clients à naviguer dans ce paysage en constante évolution. Afin de rendre ces concepts accessibles tant aux décideurs qu’aux professionnels du droit, nous avons conçu une approche en quatre parties pour nos définitions : une définition synthétique pour une compréhension rapide, un exemple concret pour illustrer l’application pratique, et une explication plus détaillée pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension. Et enfin quelques implications juridiques à prendre en compte.

Aujourd’hui, les LLM.

DEFINITION DES LLM

Les LLM, ou modèles de langage de grande taille (LARGE MODEL LANGAGE), sont des systèmes d’intelligence artificielle conçus pour « comprendre » et générer du texte en analysant et traitant d’énormes quantités de données textuelles. Ces modèles sont capables de réaliser des tâches complexes de compréhension et de génération de langage.

EXEMPLE CONCRET SUR LES LLM

Imaginez une immense bibliothèque qui contient des milliers de livres sur tous les sujets imaginables. Chaque fois que vous posez une question, un bibliothécaire très compétent (et très rapide…) parcourt tous ces livres, trouve les informations pertinentes, et vous donne une réponse adaptée et informative.

De la même manière, un LLM est comme ce bibliothécaire, mais dans un monde numérique. Il a été « nourri » avec des gigaoctets de textes provenant d’internet – des articles de journaux, des livres, des blogs, des scripts de films, et bien plus. Lorsqu’il reçoit une question ou une demande, le modèle parcourt toutes les informations qu’il a apprises pour générer une réponse.

ALLER UN PEU PLUS LOIN SUR LES LLM

Les LLM sont des systèmes avancés de traitement du langage naturel utilisés pour comprendre et générer du texte humain. Basés sur des techniques de l’intelligence artificielle, ces modèles apprennent à partir de grandes quantités de texte pour imiter le langage humain. Ces modèles sont basés sur des représentations mathématiques de mots et de phrases (comme des réseaux de neurones), permettant ainsi de capter le contexte sur de grandes étendues de texte.

Architecture et fonctionnement :

• Base de données textuelle : Imaginez le LLM comme un grand réservoir de connaissances tirées de livres, articles, et sites web. Il utilise ces informations pour comprendre le contexte et générer des réponses.
• Attention et contexte : Les LLM utilisent ce qu’on appelle l’architecture de « transformateur », qui leur permet de déterminer quelles parties d’un texte sont les plus importantes et comment les mots s’affectent mutuellement. Cela aide le modèle à mieux comprendre et à générer des réponses cohérentes, y compris sur des textes longs. Au lieu de traiter chaque mot à part, cette technique analyse la cohérence d’ensemble des groupes de mots.
• Génération de texte : Lorsqu’il s’agit de produire du texte, le LLM prédit le mot suivant en se basant sur les mots précédents, en choisissant à chaque fois l’option la plus probable pour continuer la phrase de manière logique.

Applications pratiques :

Les LLM peuvent être utilisés pour automatiser la rédaction de textes, traduire des langues, ou encore pour créer des chatbots intelligents qui peuvent converser avec les utilisateurs de manière naturelle. Ils sont également précieux pour résumer des documents longs en quelques phrases clés.

Considérations techniques :

• Ressources nécessaires : L’entraînement des LLM requiert des ordinateurs puissants et beaucoup de données, ce qui peut être coûteux en termes de temps et de ressources matérielles.
• Biais des données : Il est important de surveiller les données utilisées pour l’entraînement afin d’éviter que le modèle ne reproduise des préjugés existants. Cela peut nécessiter un ajustement régulier du modèle pour garantir son équité et sa précision.

IMPLICATIONS JURIDIQUES DES LLM

Il ne s’agit pas ici d’analyser toutes les implications juridiques des LLM, mais de poser quelques questions clés qui peuvent vous être utiles.

Contrats : Faut-il adapter les contrats vous liant à vos fournisseurs ou clients pour tenir compte des implications des nouvelles IA ?

Chartes informatiques d’entreprise : votre charte informatique prend-elle en compte les nouveaux usages d’IA ?

Propriété Intellectuelle : Qui détient les droits sur les textes générés par des LLM lorsque votre équipe les utilise. Des IA sont-elles nourries avec vos documents, et pouvez-vous vous y opposer ?

Responsabilité : Si un texte généré par une IA cause un préjudice, qui est responsable ?

Nos avocats peuvent vous accompagner sur les sujets juridiques liés aux IA et aux autres technologies.