{"id":108641,"date":"2023-11-14T19:00:00","date_gmt":"2023-11-15T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/comment-creer-du-contenu-de-precision-grace-aux-grands-modeles-linguistiques-large-language-models-llm-2\/"},"modified":"2025-08-25T14:45:14","modified_gmt":"2025-08-25T19:45:14","slug":"comment-creer-du-contenu-de-precision-grace-aux-grands-modeles-linguistiques-large-language-models-llm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/fr-ca\/perspectives\/blog\/strategy\/comment-creer-du-contenu-de-precision-grace-aux-grands-modeles-linguistiques-large-language-models-llm\/","title":{"rendered":"Comment cr\u00e9er du contenu de pr\u00e9cision gr\u00e2ce aux Grands Mod\u00e8les Linguistiques (Large Language Models, LLM)"},"content":{"rendered":"

Les Grands Mod\u00e8les Linguistiques, bien qu\u2019encore aux balbutiements de leur potentiel d\u00e9veloppement, sont \u00e0 bien des \u00e9gards beaucoup plus intelligents que la moyenne des \u00eatres humains. Non seulement ils en savent plus, mais ils ont une capacit\u00e9 beaucoup plus grande \u00e0 traiter et \u00e0 agir sur de vastes ensembles de donn\u00e9es.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Nous avons r\u00e9cemment explor\u00e9 leur potentiel pour interpr\u00e9ter ou g\u00e9n\u00e9rer du texte en tenant compte de nombreux param\u00e8tres. Nous avons d\u00e9montr\u00e9 leur capacit\u00e9 extraordinaire \u00e0 \u00e9valuer des blocs de texte non structur\u00e9s et \u00e0 les classer selon divers crit\u00e8res. De plus, nous avons pu g\u00e9n\u00e9rer un contenu sp\u00e9cifique et sur mesure en utilisant une s\u00e9rie complexe d’instructions qui peuvent \u00eatre ajust\u00e9es avec une extr\u00eame pr\u00e9cision.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Nous entrons dans une nouvelle \u00e8re de g\u00e9n\u00e9ration de contenu, aliment\u00e9 par l\u2019intelligence artificielle. En effet, les LLM produisent du contenu hyper cibl\u00e9, dont la pertinence et la segmentation sont extraordinairement efficaces. Ils placent \u00e0 notre disposition un tableau de bord \u00e9quip\u00e9 de qui nous permet d\u2019ajuster num\u00e9riquement un m\u00eame contenu marketing pour divers formats.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ici, nous partageons les premi\u00e8res conclusions de nos exp\u00e9riences et offrons une m\u00e9thodologie g\u00e9n\u00e9rale pour exploiter les LLM afin d’extraire des mesures quantitatives \u00e0 partir de textes autrement non structur\u00e9s, ouvrant la porte \u00e0 l’analyse statistique et \u00e0 l’optimisation de la cr\u00e9ation de contenu.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Source: Analytics Vidhya<\/p>\n

Les grands mod\u00e8les linguistiques sont parfaitement adapt\u00e9s pour d\u00e9velopper des id\u00e9es<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Les grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) sont construits \u00e0 l’aide de vecteurs math\u00e9matiques. Cette base leur permet de traduire habilement des blocs de texte, notant, \u00e9valuant ou cartographiant le contenu en valeurs num\u00e9riques qui capturent les qualit\u00e9s distinctes de chaque bloc. Par exemple, nous pouvons demander au mod\u00e8le d’\u00e9valuer \u00e0 quel point ce blog est “technique” sur une \u00e9chelle de 1 \u00e0 10, avec des crit\u00e8res d\u00e9finis par l’utilisateur. Si le r\u00e9sultat n\u2019est pas celui attendu, les LLM peuvent corriger le contenu et le mettre en ad\u00e9quation avec les attributs soumis par l\u2019utilisateur. Par exemple, vous pouvez demander aux LLM d’\u00e9crire un article de blog avec un degr\u00e9 de technicit\u00e9 not\u00e9 9 sur 10.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Nous pouvons inclure de multiples concepts pour construire un espace conceptuel complexe. C’est ce que nous appelons un Espace Cart\u00e9sien Conceptuel, auquel les LLM peuvent se r\u00e9f\u00e9rer pour la g\u00e9n\u00e9ration de contenu. Nous pouvons placer un point dans cet espace pour d\u00e9finir une id\u00e9e en fonction de sa position par rapport \u00e0 chacun des axes qui d\u00e9finissent notre espace.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Source: https:\/\/serokell.io\/blog\/language-models-behind-chatgpt<\/span><\/p>\n

Nos exp\u00e9riences et conclusions<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Nous avons men\u00e9 une s\u00e9rie d’exp\u00e9riences pour valider l’efficacit\u00e9 et la flexibilit\u00e9 de la cartographie cart\u00e9sienne conceptuelle \u00e0 l’aide des LLM. Nous avons adopt\u00e9 une approche “bottom-up” pour valider notre m\u00e9thodologie, en commen\u00e7ant par des exp\u00e9riences de base et en augmentant la complexit\u00e9 \u00e0 chaque \u00e9tape.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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  • Exp\u00e9rience sur les gradients<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Cette exp\u00e9rience explore la capacit\u00e9 des LLM \u00e0 \u00e9chelonner le contenu le long de gradients lin\u00e9aires, offrant aux utilisateurs un contr\u00f4le dans la g\u00e9n\u00e9ration ou l’\u00e9valuation d\u2019un texte. Nous avons examin\u00e9 diff\u00e9rentes plages d’\u00e9chelles (1-10, 1-100) et avons d\u00e9montr\u00e9 l’adh\u00e9rence du mod\u00e8le \u00e0 des cadres d’\u00e9valuation sp\u00e9cifiques. Les r\u00e9sultats confirment la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 suivre m\u00e9thodiquement les gradients choisis.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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    • Exp\u00e9rience sur les m\u00e9thodes de notation alternatives<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Dans cette exp\u00e9rience, nous avons test\u00e9 l’influence des m\u00e9thodes de notation alternatives sur la g\u00e9n\u00e9ration de texte. Les LLM sont instruits d’appliquer divers cadres d’\u00e9valuation, illustrant l’adaptabilit\u00e9 du mod\u00e8le. On lui demande du contenu sur des sujets sp\u00e9cifiques avec des r\u00e8gles strictes. Nous avons ainsi, par exemple, requis un crit\u00e8re psychologique pour noter (ou diagnostiquer) les scores d’empathie pour un bloc de contenu.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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      • Exp\u00e9rience dans l’espace multidimensionnel<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Cette exp\u00e9rience explore la performance du mod\u00e8le dans des espaces multidimensionnels. L’\u00e9tude introduit des concepts tels que la praticit\u00e9 et la technicit\u00e9 en tant qu’axes suppl\u00e9mentaires, illustrant la capacit\u00e9 des LLM \u00e0 manipuler des id\u00e9es complexes et plusieurs dimensions de mani\u00e8re efficace. Les r\u00e9sultats indiquent l’agilit\u00e9 du mod\u00e8le pour naviguer dans des espaces multidimensionnels complexes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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        • Exp\u00e9rience dans un espace relatif non sp\u00e9cifi\u00e9<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Cette exp\u00e9rience explore la capacit\u00e9 des LLM \u00e0 analyser quantitativement des id\u00e9es par rapport \u00e0 d’autres id\u00e9es, sans gradients le long d’un seul axe. Une application pratique importante pour les sp\u00e9cialistes du marketing est de positionner le contenu par rapport aux concurrents ; nous avons demand\u00e9 aux GML de g\u00e9n\u00e9rer une politique de logement pour un candidat fictif \u00e0 la mairie positionn\u00e9 quantitativement par rapport \u00e0 plusieurs candidats existants.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Notre \u00e9tude a d\u00e9montr\u00e9 la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 g\u00e9rer des t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration de contenu avec une pr\u00e9cision quantitative, montrant son potentiel dans des environnements o\u00f9 les id\u00e9es manquent de cadres pr\u00e9d\u00e9finis stricts.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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          \n Plus de nouvelles <\/h2>\n

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