🔎 Sommaire
- Qu’est-ce qu’un modèle fondation ?
- Qu’est-ce qu’un LLM (Large Language Model) ?
- Modèle fondation vs. LLM : quelles différences ?
- Métaphore : boîte à outils ou tournevis ?
- Pourquoi cette distinction est stratégique ?
- En résumé
Qu’est-ce qu’un modèle fondation ?
Un modèle fondation est un modèle d’IA entraîné à très grande échelle, sur des données massives et variées (texte, image, vidéo, audio…). Il sert de socle technologique polyvalent, capable d’être adapté à de nombreux usages grâce au prompting ou au fine-tuning.
💡 Il peut être monomodal (texte seul) ou multimodal (texte + image + audio…).
📌 Exemples :
- Gemini (Google) – traitement multimodal texte/image/code
- Imagen – génération d’images
- Veo – génération vidéo
- AudioLM – génération audio
Et un LLM alors ?
Un LLM (Large Language Model) est un type de modèle fondation spécialisé dans le langage naturel.
Il est conçu pour :
- comprendre le langage humain,
- rédiger, corriger, résumer, traduire du texte,
- générer du code ou interagir en conversation.
🎯 Il est au cœur des assistants IA que l’on utilise tous les jours.
📌 Exemples :
- GPT-4 (OpenAI)
- Gemini 1.5 Pro (Google DeepMind)
- Claude (Anthropic)
- LLaMA 3 (Meta)
- Mistral 7B / Mixtral (Mistral AI)
Fondation model vs. LLM : les vraies différences
| Modèle fondation | LLM (Large Language Model) | |
|---|---|---|
| 🧠 Objectif | IA généraliste et adaptable | Traitement du langage naturel |
| 📚 Données d’entraînement | Texte, image, vidéo, audio… | Texte (souvent avec du code) |
| 🔧 Cas d’usage | Copilotes multimodaux, génération média | Chatbots, génération de texte, aide au dev |
| 🧬 Type | Catégorie générale | Sous-catégorie spécialisée |
| 🌍 Exemples | Gemini, Imagen, Veo, AudioLM | GPT, Claude, PaLM, LLaMA, Mistral |
Métaphore pour les pressés
Si un modèle fondation est une boîte à outils IA complète,
alors un LLM est son tournevis linguistique ultra-précis.
Pourquoi cette distinction est stratégique ?
Comprendre la nuance entre modèle fondation et LLM, c’est mieux :
- choisir ses outils selon le cas d’usage (vision, texte, audio…),
- construire des agents IA robustes et bien dimensionnés,
- anticiper l’évolution des plateformes vers des modèles multimodaux intégrés.
En entreprise, cette distinction permet d’éviter de tout résoudre par un chatbot, et d’explorer des cas d’usage plus riches : copilotes métiers, recherche sémantique, visualisation, automatisation…
En résumé
- ✅ Tous les LLMs sont des modèles fondation.
- 🚫 Tous les modèles fondation ne sont pas des LLMs.
- 🧩 Un LLM est spécialisé dans le langage, là où les modèles fondation couvrent d’autres modalités : image, son, vidéo, etc.
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Charlotte Ryssen (Coumont)
Charlotte Ryssen (Coumont)
