Modèles de fondation : la base (pas si simple) de l’IA générative

1. Pourquoi tout le monde parle de « modèles de fondation » ?

Depuis quelques mois, une nouvelle terminologie s’est imposée dans les discours tech : "modèle de fondation". Gemini, GPT-4, Claude, Mistral… tous en sont. Leurs promesses sont impressionnantes, leurs performances encore plus. Mais qu’est-ce qu’un modèle de fondation exactement ? Est-ce juste un LLM à la mode ? Une version surdimensionnée d’un algorithme d’hier ? Ni l’un, ni l’autre… mais un peu des deux tout de même! Car comprendre les modèles de fondation, c’est saisir l’essence même de l’IA moderne.

2. Qu’est-ce qu’un modèle de fondation ?

Un modèle de fondation est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur de très grandes quantités de données, souvent non étiquetées, afin d'apprendre des représentations générales du monde. Il ne se limite pas à une seule tâche : il peut écrire, résumer, coder, analyser, raisonner, voire créer des images, du son ou de la vidéo.

La clé ? La généralité. Un modèle de fondation est par définition un modèle multitâche et multi-usages. On peut l'adapter à différents contextes via du fine-tuning, du prompt engineering ou en l'intégrant dans des agents autonomes. Il constitue la base sur laquelle on bâtit des applications.

⚡ Exemples : Gemini, GPT-4, Claude 3, Mistral, Imagen (image), Veo (vidéo), Chirp (audio).

3. LLM, multimodal, ou autre ? Tous les modèles de fondation ne se ressemblent pas

Un LLM (Large Language Model) est un type de modèle de fondation, spécialisé dans le langage. Il est entraîné pour comprendre, générer, traduire ou résumer du texte.

Mais les modèles de fondation peuvent aussi être visuels, audio, ou multimodaux. Ils perçoivent alors plusieurs types de données et peuvent raisonner à partir d’images, de vidéos ou de sons. Gemini 1.5, par exemple, peut comprendre une page de code, une image annotée et une requête en langage naturel au sein d’un même prompt.

Voici une typologie simplifiée :

🖋️ Tableau comparatif :

4. Sous le capot : comment ça fonctionne ?

Les modèles de fondation sont entraînés sur des corpus gigantesques, parfois en plusieurs langues, dans plusieurs formats (code, texte, image). On parle de milliards de paramètres, d’heures de calcul sur des flottes de GPU et TPU, et de coûts qui se chiffrent en millions d'euros.

Mais une fois entraînés, ces modèles peuvent être :

Exploités par prompt (zero-shot, few-shot, chain of thought...)
Affinés pour des usages spécifiques (via le fine-tuning)
Reliés à vos données internes (via le RAG)
Connectés à des outils pour devenir des agents autonomes

Ils deviennent ainsi adaptables à de multiples usages, en entreprise comme en recherche.

5. Ce qu’ils changent pour les entreprises

Les modèles de fondation permettent une accélération massive de la productivité, de l'innovation et de la personnalisation. Quelques exemples :

✉️ Service client : agents conversationnels boostés au langage naturel
📈 Analyse de données : assistants comme Gemini dans BigQuery ou Looker
🚀 Innovation : idéation, prototypage, génération de contenus
💻 Assistance développeur : complétion de code, debugging, documentation

La suite Google Cloud (Gemini, Vertex AI, Cloud Assist, NotebookLM...) propose une intégration complète de ces modèles dans l’écosystème entreprise.

6. Comment choisir le bon modèle ?

Avant de se jeter sur le dernier LLM à la mode, il faut se poser quelques questions stratégiques :

Quelle modalité ciblez-vous ? Texte, image, audio, code ?
Quelle fenêtre de contexte ?
Quelles contraintes de coût, de confidentialité, de latence ?
Open source ou propriétaire ? Cloud ou edge computing ?

📅 Bon à savoir : Gemini Nano est conçu pour tourner en local sur smartphone.

7. Et demain ? Les modèles ne seront plus seuls

Les modèles de fondation ne sont qu’une brique. La prochaine étape, déjà amorcée, est celle des agents intelligents : des entités capables de raisonner, d’interagir avec des outils, de mémoriser, de se corriger. Ils utiliseront les modèles comme moteurs, mais ajouteront de la structure, des rôles, de la finalité.

En somme : après le cerveau, voici venir l’esprit.

Conclusion : une révolution invisible mais fondamentale

Les modèles de fondation transforment déjà notre façon de concevoir le logiciel, de créer du contenu, de chercher de l’information, de dialoguer avec la machine. Ils sont à la fois une prouesse technique, un terrain d’expérimentation et un défi sociétal.

Il ne s'agit pas seulement de mieux comprendre les IA, mais d'apprendre à penser avec elles.

→ Pour aller plus loin :